scholarly journals Checking the adequacy of polynomial dependencies of a single-phase asynchronous motor without external phase-shifting devices for ship automation systems

2021 ◽  
pp. 71-78
Author(s):  
А.Б. Каракаев ◽  
А.В. Костенко
Keyword(s):  
Mathematical Model ◽  
Programming Language ◽  
Single Phase ◽  
Asynchronous Motor ◽  
Phase Shifting ◽  
Experiment Planning ◽  
Python Programming Language ◽  
Automation Systems ◽  
External Phase ◽  
Python Programming

Статья посвящена сравнению результатов расчётов полиномиальных зависимостей однофазного асинхронного двигателя, полученных с использованием методов планирования эксперимента, с математической моделью построенной с помощью программ на ЭВМ на языке программирования Python. Актуальность работы заключается в том, что задачи аппроксимационного типа не всегда возможно решить, используя ЭВМ, поэтому исследователи часто применяют методы планирования эксперименты для решения таких задач и после уже стоят математическую модель на ЭВМ и проверяют адекватность полученных результатов. В результате в статье авторами предоставляется план проверки адекватности полиномиальных зависимостей однофазного асинхронного электродвигателя без внешних фазосдвигающих устройств для систем судовой автоматики. По итогу выполненной работы авторы приходят к выводу об адекватности построенной математической модели на ЭВМ с использованием языка программирования Python. The article is devoted to the comparison of the results of calculations of polynomial dependencies of a single-phase asynchronous motor, obtained using methods of experiment planning, with a mathematical model built using computer programs in the Python programming language. The relevance of the work lies in the fact that problems of the approximation type are not always possible to solve using a computer, therefore, researchers often use methods of planning experiments to solve such problems and after that they already have a mathematical model on a computer and check the adequacy of the results obtained. As a result, the authors provide a plan for checking the adequacy of the polynomial dependencies of a single-phase asynchronous electric motor without external phase-shifting devices for ship automation systems. As a result of the work performed, the authors come to the conclusion about the adequacy of the constructed mathematical model on a computer using the Python programming language.

scholarly journals Development of a methodology for calculating and designing a single-phase asynchronous electric motor without external phase-shifting devices for ship automation systems using a mathematical model obtained using experimental planning methods

2021 ◽  
pp. 79-85
Author(s):  
А.Б. Каракаев ◽  
А.В. Костенко
Keyword(s):  
Mathematical Model ◽  
Electric Motor ◽  
Single Phase ◽  
Phase Shifting ◽  
Experimental Planning ◽  
Automation Systems ◽  
External Phase ◽  
Planning Methods ◽  
Asynchronous Electric Motor ◽  
Starting Torque

Статья посвящена разработке методики проектирования однофазного асинхронного электродвигателя без внешних фазосдвигающих устройств для систем судовой автоматики. Отмечается, что существующие на сегодняшний день известные методики расчёта микромашин не учитывает потерь в стали, что приводит к значительным погрешностям при расчёте двигателя. Авторами предлагается применять разработанную уточненную методику расчёта двигателя для дальнейшего его проектирования. Отмечается, что из выявленных в работе зависимостей важнейшей является зависимость пускового момента от электрического угла между осями обмоток 1 и 44 - α. Где выбор не оптимального электрического угла - крайне негативно сказывается на величине пускового момента однофазной микромашины. Для пояснения особенностей определения активной части двигателя авторами строится график зависимости наружной поверхности и потерь от полезной мощности. Также, в статье авторы приводят номограммы, позволяющие принимать проектировочные решения не только на основания расчёта, но и графоаналитическим методом. Результатом работы является получение новой методики расчёта и проектирования однофазной микромашины для систем судовой автоматики, используя для расчёт математическую модель, полученную с помощью методов планирования эксперимента. The article is devoted to the development of a design technique for a single-phase asynchronous electric motor without external phase-shifting devices for ship automation systems. It is noted that the currently known methods for calculating micromachines do not take into account losses in steel, which leads to significant errors in calculating the engine. The authors propose to apply the developed refined methodology for calculating the engine for its further design. It is noted that of the dependences identified in the work, the most important is the dependence of the starting torque on the electric angle between the axes of the windings 1 and 44 - α. Where the choice of a non-optimal electrical angle has an extremely negative effect on the magnitude of the starting torque of a single-phase micromachine. To clarify the features of determining the active part of the engine, the authors build a graph of the dependence of the outer surface and losses on the net power. Also, in the article, the authors provide nomograms that allow making design decisions not only on the basis of calculation, but also by the graphical analytical method. The result of the work is to obtain a new methodology for calculating and designing a single-phase micromachine for ship automation systems, using for the calculation a mathematical model obtained using experimental planning methods.

scholarly journals ENCODING OF CATEGORIAL FEATURES IN NEURAL NETWORKS

2021 ◽  
Vol 2021 (1) ◽  
pp. 3-8
Author(s):  
Denis Barkov ◽  
Svetlana Senotova
Keyword(s):  
Machine Learning ◽  
Neural Networks ◽  
Mathematical Model ◽  
Programming Language ◽  
Data Preparation ◽  
Machine Learn ◽  
Python Programming Language ◽  
Coding Method ◽  
Python Programming

The relevance and areas of application of machine learning are investigated, one of the machine learn-ing algorithms - neural networks, as well as one of the data preparation processes before extracting a mathematical model - the coding of categorical features using the target coding method is consid-ered. Implemented a coding algorithm in the Python programming language

A Python application to generate digital signals

2020 ◽  
Vol 65 (1) ◽  
pp. 96-104
Author(s):  
Tatian-Cristian Mălin
Keyword(s):  
Numerical Simulation ◽  
Programming Language ◽  
Digital Signals ◽  
Python Programming Language ◽  
Python Programming

We introduce in this paper an application developed in the Python programming language that can be used to generate digital signals with known frequencies and amplitudes. These digital signals, since have known parameters, can be used to create benchmarks for test and numerical simulation.

An Open Source Finance System for Stocks Backtesting Trade Strategies

2021 ◽  
Vol 12 (2) ◽  
pp. 52-65
Author(s):  
Eviatar Rosenberg ◽  
Dima Alberg
Keyword(s):  
User Interface ◽  
Open Source ◽  
Programming Language ◽  
Capital Market ◽  
Historical Data ◽  
Trading Strategies ◽  
Market Volatility ◽  
Finance System ◽  
Python Programming Language ◽  
Python Programming

A significant part of pension savings is in the capital market and exposed to market volatility. The COVID-19 pandemic crisis, like the previous crises, damaged the gains achieved in those funds. This paper presents a development of open-source finance system for stocks backtesting trade strategies. The development will be operated by the Python programming language and will implement application user interface. The system will import historical data of stocks from financial web and will produce charts for analysis of the trends in stocks price. Based on technical analysis, it will run trading strategies which will be defined by the user. The system will output the trade orders that should have been executed in retrospect and concluding charts to present the profit and loss that would occur to evaluate the performance of the strategy.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document