В данной статье представлена разработка алгоритма измерения объёма насыпных материалов с применением статистических методов в системе измерения. В работе изложены основные теоретические и практические принципы расчёта и измерения насыпных материалов. Приведены результаты проектирования системы и моделирования статистических методов для вычисления объёма, с использованием лидарной технологии. Эффективность применения системы измерения и её актуальность показана с экономической и технологической сторон. Разработаны алгоритмы вычисления, управления, сканирования.
1. Фукина О.В., Кокорев С.С. Использование инновационных технологий для измерения складов сыпучих гигроскопичных материалов с неоднородной плотностью и влажностью // Вестник РЭА им. Г.В. Плеханова. 2019. №3 (105). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-innovatsionnyh-tehnologiy... (дата обращения: 02.05.2021).
2. Тен Е.Е., Панченко А.А. Анализ весоизмерительных устройств, используемых на железных дорогах России // Наука и прогресс транспорта. Вестник Днепропетровского национального университета железнодорожного транспорта. 2007. №14. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vesoizmeritelnyh-ustroystv-ispo... (дата обращения: 02.05.2021).
3. Дмитренко Алексей Васильевич, Медведев Владимир Ильич Оценка влияния веса грузовых поездов на безопасность операций на грузовых станциях // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2013. №1 (37). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-vliyaniya-vesa-gruzovyh-poezdo... (дата обращения: 02.05.2021).
4. Соловьев А. Е. Виды аварийных ситуаций на железнодорожном транспорте и их причины // ГИАБ. 2005. №5. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vidy-avariynyh-situatsiy-na-zheleznodo... (дата обращения: 02.05.2021).
5. Охотин А. Л. Применение лазерного сканирования в маркшейдерии // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2009. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-lazernogo-skanirovaniya-v-m... (дата обращения: 02.05.2021).
6. Мартин О. Байесовский анализ на Python / пер. с анг. А. В. Снастина. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 340 с.: ил.
7. Солонар, А. С. Особенности использования метода Монте-Карло для аппроксима-
ции статистических распределений результатов нелинейных преобразований в радиолокационных задачах / А. С. Солонар, С. Н. Ярмолик, А. С. Храменков, А. А. Михалковский // Весці. Нац. акад. навук Беларусі. Сер. фіз.-тэхн. навук. – 2016. – № 4. –
С. 91–98.
8. Kruglov S.P., Kovyrshin S.V., Kovaleva N.S. Optimization of Material Handling at the Automatic Warehouse on the basis of the Adaptive Control Algorithm // The 3rd International Conference on Industrial Engineering 2017 (ICIE-2017). DOI: 10.1109/ICIEAM.2017.8076192. (Электронный ресурс: http://ieeexplore.ieee.org/document/8076192/)
9. Круглов С.П., Ковыршин С.В., Ведерников И.Е. Адаптивное управление перемещением груза мостовым краном с идентификационным алгоритмом // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2017. Т.56, №4. С.114-122.
10. Cайт Python.org. Python (https://www.python.org/).
11. Cайт википедия. Лидар. (https://ru.wikipedia.org/wiki/лидар).
12. Лазерные приборы и методы измерения дальности: учеб. пособие / В.Б. Бокшанский, Д.А. Бондаренко, М.В. Вязовых, И.В. Животовский, А.А. Сахаров, В.П. Семенков ; под ред. В.Е. Карасика. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. — 92с
13. Лазерные приборы и методы измерения дальности: учеб. пособие / В.Б. Бокшанский, Д.А. Бондаренко, М.В. Вязовых, И.В. Животовский, А.А. Сахаров, В.П. Семенков ; под ред. В.Е. Карасика. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. — 92с
14. Подураев Ю.В. Основы мехатроники: Учебное пособие. – М.: МГТУ «СТАНКИН», 2000 – 80с.
15. Бхаргава А. Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих — СПб.: Питер, 2020. — 288 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
16. Красиов М.Л., Киселев А.И., Макаренко Г.И. Интегральные уравнения: Задачи и примеры с подробными решениями: Учебное пособие. Изд. 3-е, испр. — М.: Едиториал УРСС, 2003. — 192 с.
17. Математика на Python. Часть I. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии: учебно-методическое пособие /А. С. Балджы, М. Б. Хрипунова, И. А. Александрова; Финансовый университет при Правительстве РФ. — М.: Прометей, 2018.
18. Антошкин С.Б., Баканов М.В., Сизых В.Н. Система управления автономным роботом на основе метода обратных задач динамики //Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. №2(62). С. 15-23