Computer modeling of optimal conditions for sulfochromium plating

S N Dumnov , D B Labarov , V A Rusanov , D Yu Sharpinskiy

Tractors and Agricultural Machinery ›› 2009, Vol. 76 ›› Issue (11) : 33 -39.

PDF
Tractors and Agricultural Machinery ›› 2009, Vol. 76 ›› Issue (11) :33 -39. DOI: 10.17816/0321-4443-68767
Articles
other

Computer modeling of optimal conditions for sulfochromium plating

Author information +
History +
PDF

Abstract

A universal technique of the multifactor cognitive system posterior tensor modeling is offered. The technique is based on the presentation of the multidimensional regression model of the multifactor cognitive system under examination in the form of the final valence covariant tensors vector sum, and it imposes minimum requirements to the experimental data volume necessary for the multifactor cognitive system identification, as well as to the multifactor cognitive system optimal condition evaluation according to this model. On this methodological basis and on the testing data basis, the environment and condition evaluation is made, it defines the precision plunger pair renewal process in a multicomponent chemical solution by sulfochromized coating having optimal physical-mechanical properties.

Keywords

final valence covariant tensors / identification of nonlinear vector regression / optimization of regression behavior

Cite this article

Download citation ▾
S N Dumnov, D B Labarov, V A Rusanov, D Yu Sharpinskiy. Computer modeling of optimal conditions for sulfochromium plating. Tractors and Agricultural Machinery, 2009, 76(11): 33-39 DOI:10.17816/0321-4443-68767

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

References

[1]

Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер и др. − М.: Наука, 1976.

[2]

Об одной методологии построения аппроксимаций многомерных зависимостей / А.В. Бернштейн и др. // Пленарные и избранные доклады IV Междунар. конф. «Параллельные вычисления и задачи управления» PACO'2008. − М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2008.

[3]

Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Элементы математического моделирования в программных средах Matlab и Scilab. − СПб: Наука, 2001.

[4]

Ван дер Варден Б.Л. Алгебра. − М.: Наука, 1979.

[5]

Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. − М.: Наука, 1976.

[6]

Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. − М.: Мир, 1978.

[7]

Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. − М.: Мир, 1989.

[8]

Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. − М.: Наука, 1988.

[9]

Ланкастер П. Теория матриц. − М.: Наука, 1982.

[10]

Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров и др. − М.: Наука, 1982.

[11]

Гибридный регрессионный комплекс «ГРЕК» / С.В. Агафонов и др. // Свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам о регистрации программы для ЭВМ, № 2008614737 от 2.10.2008.

[12]

Rosenberg A.E., Shen D.W.C. On the scientific method and the foundation of system identification. − In: Modelling, Identification and Robust Control (Byrnes C.I., Lindquist A., eds.). − North Holland, Amsterdam, 1986.

[13]

Ljung L., Söderström T. Theory and Practice of Recursive Identification. − MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1983.

[14]

Ljung L. A non-probabilistic framework for signal spectra. − In: Proc. 24th Conf. Decis. Control, Ft Lauderdale, Florida, December, 1985.

[15]

Rissanne J. Stochastic complexity and statistical inference. − Unpublished manuscript, I.B.M. Research K54/282, San Jose, California, 1985.

RIGHTS & PERMISSIONS

Dumnov S.N., Labarov D.B., Rusanov V.A., Sharpinskiy D.Y.

PDF

147

Accesses

0

Citation

Detail

Sections
Recommended

/