МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КАПЕЛЬНОМ ОРОШЕНИИ
Название журнала | Инновацион технологиялар | ||
Номер выпуска | 2024/1(53) | ||
Тематика журнала | ТЕХНИКА ФАНЛАРИ | ||
Количество просмотров | 69 | ||
Количество прочтений | 69 | ||
Дата публикации | 15-03-2024 | ||
Дата создание в систему UzSCI | 21-06-2024 | ||
Язык статьи | 2 | ||
Страницы | 53-60 | ||
Ссылка в интернете | |||
Аннотация на основном языке | Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует сельское хозяйство, внедряясь в системы экономичного полива и предлагая решения для оптимизации использования воды, прогнозирования её потребности, мониторинга систем орошения, анализа данных о растениях и управления удобрениями. Технологии ИИ анализируют множество переменных, таких как состояние почвы, климатические условия и характеристики растений, чтобы оптимизировать процессы орошения и способствовать эффективному распределению ресурсов. Это направление актуально для улучшения урожайности и качества сельскохозяйственной продукции, при этом минимизируя затраты и воздействие на окружающую среду. В этом разделе описывается разработка математической модели для оптимизации процесса капельного орошения, учитывая сложные взаимосвязи между водой, почвой, растениями и климатическими условиями. Применение уравнений Навье-Стокса, описывающих движение жидкости, и численных методов, таких как метод конечных элементов, обеспечивает моделирование и оптимизацию потока воды. Процесс оптимизации включает в себя несколько шагов: от моделирования системы и определения параметров до применения оптимизационных методов для нахождения оптимальных решений. Надо подчеркнуть сложность задачи оптимизации полива и важность учета множества переменных, включая практические аспекты капельного орошения, такие как расположение капельниц и типы почвы. По результатам исследований был разработан алгоритм решения уравнения НавьеСтокса в сочетании с дополнительными уравнениями, учитывающими поведение капель (например, уравнения движения капель в поле скорости). Эта модель позволяет описать распределение капель в пространстве и времени, их взаимодействие с окружающей средой и другими каплями, а также поведение жидкости в целом при орошении. Изучены вопросы разработки математической модели и алгоритма искусственного интеллекта для систем капельного орошения. В качестве математической модели для моделирования процессов в системе орошения использовано уравнение Навье-Стокса. |
||
Ключевые слова | математическая модель алгоритм капельное орошение искуственный интеллект уравнение НавьеСтока программирование на языке Python |
-
Русский
Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует сельское хозяйство, внедряясь в системы экономичного полива и предлагая решения для оптимизации использования воды, прогнозирования её потребности, мониторинга систем орошения, анализа данных о растениях и управления удобрениями. Технологии ИИ анализируют множество переменных, таких как состояние почвы, климатические условия и характеристики растений, чтобы оптимизировать процессы орошения и способствовать эффективному распределению ресурсов. Это направление актуально для улучшения урожайности и качества сельскохозяйственной продукции, при этом минимизируя затраты и воздействие на окружающую среду. В этом разделе описывается разработка математической модели для оптимизации процесса капельного орошения, учитывая сложные взаимосвязи между водой, почвой, растениями и климатическими условиями. Применение уравнений Навье-Стокса, описывающих движение жидкости, и численных методов, таких как метод конечных элементов, обеспечивает моделирование и оптимизацию потока воды. Процесс оптимизации включает в себя несколько шагов: от моделирования системы и определения параметров до применения оптимизационных методов для нахождения оптимальных решений. Надо подчеркнуть сложность задачи оптимизации полива и важность учета множества переменных, включая практические аспекты капельного орошения, такие как расположение капельниц и типы почвы. По результатам исследований был разработан алгоритм решения уравнения НавьеСтокса в сочетании с дополнительными уравнениями, учитывающими поведение капель (например, уравнения движения капель в поле скорости). Эта модель позволяет описать распределение капель в пространстве и времени, их взаимодействие с окружающей средой и другими каплями, а также поведение жидкости в целом при орошении. Изучены вопросы разработки математической модели и алгоритма искусственного интеллекта для систем капельного орошения. В качестве математической модели для моделирования процессов в системе орошения использовано уравнение Навье-Стокса.
Ключевые слова: математическая модель алгоритм капельное орошение искуственный интеллект уравнение НавьеСтока программирование на языке Python
№ | Имя автора | Должность | Наименование организации |
---|---|---|---|
1 |
texnika fanlari nomzodi, professor v.b |
“TIQXMMI” MTUning Qarshi irrigatsiya va agrotexnologiyalar instituti |
№ | Название ссылки |
---|---|
1 |
[1] Камышова, Г.Н. моделирование нейропрогнозирующего управления дождевальными машинами = modeling of neural predictive control of irrigation machines / . — с.14- 22. — Электрон. текстовые дан. // Природообустройство / Prirodoobustrojstvo. – 2021. – Вып. |
2 |
[2] Коллекция: Журнал Природообустройство». http://elib.timacad.ru/dl/full/gmgup-02- 2021- 1.pdf . |
3 |
[3] Ковеня В.М. Разностные методы решения многомерных задач: Курс лекций. Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. ун-та, 2004. 146 с. |
4 |
[4] Роуч П. Вычислительная гидродинамика. – М.: Мир, 1980 – 616 с |
5 |
[5] Самарский А.А. Теория разностных схем. – М: Наука, 1977 – 656 с. |
6 |
[6] Абдуллаев Х.Ф., Абдуллаев М. Капельное орошение и его технологические элементы // Современные научные исследования и инновации. 2021. № 8 [Электронный ресурс]. URL: https://web.snauka.ru/issues/2021/08/96362. |
7 |
[7] Рахимбаев Ф.М., Шукурлаев Х.И. Методические указания по проектированию системы капельного орошения., Ташкент, 1999г. |
8 |
[8] Уравнение Навье – Стокса и симуляция жидкостей. [Электронный ресурс] CUDA/Хабр. URL: https://habr.com/ru/post/470742 |
9 |
[9] [Электронный ресурс] URL: http://www.mpei.ru/Science/Dissertations /dissertations/ Dissertations/SavinAA_diss.pdf#1 |
10 |
[10]Suv xo‘jaligi masalalarini Python dasturlash tilida yechish. Monografiya. “TIQXMMI” MTU Qarshi irrigatsiya va agrotexnologiyalar instituti. Q.2023. 122 -bet. Globe Edit nashriyoti. |