Интеллектуальная информационно-измерительная система для определения теплофизических свойств твердых материалов в условиях неопределенности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Скоморохов Кирилл Викторович

• Скоморохов Кирилл Викторович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Скоморохов Кирилл Викторович

ВВЕДЕНИЕ

1 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ТВЕРДЫХ МАТЕРИАЛОВ

1.1 Применение методов искусственного интеллекта в информационно -измерительных системах для определения теплофизических свойств материалов

1.2 Интеллектуальные информационно-измерительные системы теплофизических свойств материалов

1.3 Методы неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов

1.4 Факторы неопределенности теплофизических измерений

1.5. Цель и постановка задач исследования

2 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

2.1 Определение теплофизических свойств твердых материалов в условиях неопределенности измерений

2.2 Математическая модель теплофизических измерений в условиях неопределенности

2.3 Математическая модель создания измерительной ситуации

2.4 Идентификация и выбор измерительной ситуации в интеллектуальной информационно-измерительной системе при определении теплофизических свойств материалов

2.5 Метод повышения оперативности неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов

2.6 Методика неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности

2.7 Метод и алгоритм повышения точности неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности

ВЫВОДЫ по 2 главе

3 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ С РЕКОНФИГУРИРУЕМОЙ СТРУКТУРОЙ ПРИ ФУНКЦИОНИРОВАНИИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

3.1 Задачи построения интеллектуальной информационно-измерительной системы для определения теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности

3.1.1 Математическая модель создания интеллектуальной информационно-измерительной системы с реконфигурируемой структурой

3.2 Информационное обеспечение интеллектуальной информационно-измерительной системы и прогнозирование её надежности

3.3 Структурная схема интеллектуальной информационно-измерительной системы для определения теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности

3.3.1 Решение задачи выбора структуры интеллектуальной информационно-измерительной системы

3.4 Алгоритм функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы в условиях неопределенности измерительной ситуации

3.5 Принятие решений в интеллектуальной информационно-измерительной системы при неразрушающем контроле теплофизических свойств материалов

3.6 Программное обеспечение интеллектуальной информационно-измерительной системы неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов

3.7 Применение интеллектуальной информационно-измерительной

системы для контроля качества материалов

3.7.1 Интеллектуальный информационно-измерительный комплекс дистанционного мониторинга теплопроводности покрытия магистрального

нефтепровода

ВЫВОДЫ по 3 главе

4 МЕТРОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МАТЕРИАЛОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

4.1 Экспериментальные исследования интеллектуальной информационно-измерительной системы для определения теплофизических свойств материалов

4.2 Дестабилизирующие факторы теплофизических измерений

4.3 Оценка погрешностей результатов определения теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности на основе уравнения теплофизических измерений

4.4 Оценка точности информационно-измерительной системы

при решении задач неразрушающего контроля теплофизических свойств

материалов

ВЫВОДЫ по 4 главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Блок-схема программы для реализации алгоритма идентификации измерительной ситуации при неразрушающем контроле

теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Блок-схема программы для реализации оперативного метода определения теплофизических свойств материалов при неопределенных условиях

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Блок-схема программы для реализации алгоритма повышения точности интеллектуальной информационно-измерительной системы

при проведении теплофизических измерений

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Блок-схема программы, реализующей алгоритм функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы для определения теплофизических свойств материалов в условиях

неопределенности

ПРИЛОЖЕНИЕ Е. Акты внедрения результатов исследования

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Свидетельства о государственнной регистрации программы для ЭВМ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная информационно-измерительная система для определения теплофизических свойств твердых материалов в условиях неопределенности»

ВВЕДЕНИЕ

На предприятиях, специализирующихся на производстве материалов и изделий, информационно-измерительные системы (ИИС) играют ключевую роль в оценке теплофизических свойств (ТФС) продукции. Совершенствование таких систем, включая внедрение методов искусственного интеллекта (ИИ) и их трансформацию в интеллектуальные информационно-измерительные системы (ИИИС), является критически важным для повышения точности измерений. Высокая достоверность определения параметров ТФС, таких как теплопроводность и температуропроводность, напрямую влияет на качество материалов, их энергоэффективность и соответствие требованиям ГОСТ Р 8.7362011 в рамках Государственной системы обеспечения единства измерений.

Экспериментальные исследования выявили, что компоненты измерительных каналов (ИК) ИИС подвержены нестабильности в процессе эксплуатации под воздействием дестабилизирующих факторов (ДФ): температурных колебаний, неоднородности материалов, аппаратурных шумов. Это приводит к систематическим и случайным погрешностям, достигающим 10-15%, что существенно снижает точность результатов. Отсутствие адекватных математических моделей, описывающих процессы измерения ТФС в условиях неопределенности, а также методов коррекции погрешностей в реальном времени, ограничивает возможности традиционных ИИС.

Актуальность темы исследования. В настоящее время на промышленных предприятиях осуществляется выпуск различных видов твердых материалов, применяемых при строительстве зданий и сооружений, используемых в качестве теплоизоляционных покрытий, а также при создании новых видов материалов, которые отличаются по теплопроводности.

Научная актуальность обусловлена тем, что для неразрушающего контроля (НК) теплофизических свойств материалов используется ряд методов, в том числе тепловые методы, характеризующиеся в большинстве случаев невысокой оперативностью и точностью. В связи с этим необходимо создание методов

повышения оперативности и точности определения теплофизических свойств материалов, методологии построения ИИИС с реконфигурируемой структурой для неразрушающего контроля ТФС материалов.

Практическая актуальность результатов исследования заключается в том, что в качестве измерительных средств для определения ТФС материалов применяются ИИС, которые не имеют функций распознавания материалов по теплопроводности, выбора измерительных ситуаций и не отличаются оперативностью и точностью измерений. Поэтому необходима разработка алгоритмического и программного обеспечения ИИИС НК ТФС материалов, что позволит сформировать гибкую систему в результате способности к реконфигурации аппаратных средств, измерительных и управляющих функций в условиях неопределенности теплофизических измерений.

В связи с вышесказанным, разработка интеллектуальной информационно-измерительной системы с реконфигурируемой структурой, оперативным методом определения ТФС материалов, идентификацией измерительной ситуации, с адаптацией к классу исследуемых материалов по теплопроводности для повышения оперативности и точности измерений ТФС материалов в условиях неопределенности является актуальной и важной темой исследования.

Степень разработанности темы исследования. Повышение качества материалов и изделий остается ключевым фактором роста эффективности промышленности. Решающую роль в этом процессе играют информационно-измерительные системы и методы неразрушающего контроля, обеспечивающие точное и оперативное определение теплофизических свойств материалов.

Современные исследования подтверждают перспективность интеграции методов искусственного интеллекта в ИИС, особенно в условиях неопределенности. Развитие искусственного интеллекта (ИИ) позволяет формализовать ранее нерешаемые задачи, а прогресс в технических и программных средствах способствует созданию интеллектуальных систем, сочетающих гибкость и эффективность функционирования. Теоретические основы неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов

представлены в работах российских ученых: Лыкова А.В., Вавилова В.П., Платунова Е.С., Власова В.В., Мищенко С.В., Пономарева С.В., Чурикова А.А. и др., а также в трудах зарубежных ученых: Карслоу Е.Г., Maglicа D.K., Shtemа ^1. и др.).

Предложенные интеллектуальные ИИС базируются на принципах единства измерений, методах искусственного интеллекта и базах знаний. Работы Поспелова Г.С., Цветкова Э.И., Раннева Г.Г., Нойтапа D. и других авторов заложили основы интеллектуальных измерений. Однако, существующие си-стемы имеют ряд недостатков: низкая скорость обработки данных, высокая погрешность измерений до 10-15% из-за влияния дестабилизирующих фак-торов, отсутствие возможности адаптации к неопределенности измерений.

Научно-техническое несовершенство ИИС включает: сложность математического описания объектов в условиях нечеткости данных, необходимость распознавания образов и классификации материалов, дефицит информации при работе с неопределенностями. Разработка ИИИС ТФС материалов с реконфигурируемой структурой позволит: автоматизировать выбор режимов измерений, оптимизировать процессы теплофизических измерений с учетом критериев точности и оперативности, решать задачи контроля ТФС материалов в условиях неопределенности.

Объект исследования: интеллектуальная информационно-измерительная система для определения теплофизических свойств твердых материалов.

Предмет исследования: математическое и алгоритмическое обеспечение ИИИС, повышение точности и оперативности интеллектуальной информационно - измерительной системы НК ТФС материалов.

Цель исследования - повышение точности и оперативности определения теплофизических свойств материалов на основе применения методов искусственного интеллекта в информационно-измерительной системе при реконфигурировании её структуры для расширения функциональных возможностей системы в условиях неопределенности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Изучить влияние дестабилизирующих факторов (шумов датчиков, неоднородности материалов, воздействия внешней среды) на точность

измерений.

2. Разработать математическую модель процесса теплофизических измерений с учётом влияния дестабилизирующих факторов и ограничений на погрешности определения теплофизических свойств материалов

3. Разработать метод оперативного неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов в результате установления рационального временного интервала между измерениями ТФС материалов.

4. Решить задачу идентификации измерительной ситуации в условиях неопределенности теплофизических измерений.

5. Создать алгоритм идентификации измерительной ситуации при проведении теплофизических измерений с учетом теплопроводности материалов.

6. Разработать архитектуру ИИИС с модульным принципом построения, позволяющую гибко изменять конфигурацию структурных модулей согласно измерительной ситуации.

7. Провести экспериментальные исследования теплофизических свойств материалов в диапазоне теплопроводности 0,02 .„1,0 Вт/мК с использованием интеллектуальной информационно-измерительной системы реконфигурируемой структуры.

Методология и методы исследования: методы математического и физического моделирования, математической статистики, дисперсионного анализа, классической теории теплопроводности, теории измерительных систем.

Научная новизна заключатся в следующем: 1. Разработана математическая модель процесса теплофизических измерений, содержащая зависимости измерительных сигналов на выходе структурных компонентов ^, , ИИИС от входных сигналов, отличающаяся учётом шероховатости поверхности материала, контактного сопротивления, температуры и влажности окружающей среды при определении коэффициентов тепло- и температуропроводности материалов (X и а) на основе коррекции результатов

измерения в условиях неопределенности и ограничений на погрешности определения X и а материалов: Дк е Дк и Аа е Да , где Дк и Аа -

1 ^ 1 доп доп ~ ^ доп доп

допустимые значения погрешности X и а.

2. Решена задача идентификации и выбора измерительной ситуации в условиях неопределенности проведения теплофизических измерений, отличающаяся использованием доминирующих признаков измерительных ситуаций (теплопроводность исследуемого материала, режимные параметры проведения теплофизических экспериментов, структурные компоненты ИИИС, влияющие факторы), представленных в виде множеств, для принятия решений при идентификации и выборе измерительной ситуации.

3. Создана интеллектуальная информационно-измерительная система неразрушающего контроля твердых материалов, функционирующая в условиях неопределенности, отличающаяся предложенным модульным принципом построения и реконфигурируемой структурой в соответствии с результатами идентификации измерительной ситуации с использованием процедуры принятия решений в условиях неопределенности на основе информации базы знаний.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость исследования заключается в разработке математического и алгоритмического обеспечения для интеллектуальной информационно-измерительной системы, функционирующей в условиях неопределенности: математической модели процесса измерения, алгоритма идентификации измерительной ситуации, оперативного метода для определения теплофизических свойств материалов, развитии теории построения интеллектуальной информационно-измерительной системы и алгоритма реконфигурирования её структуры.

Практическая значимость исследования заключается в разработке интеллектуальной информационно-измерительной системы с реконфигурируемой структурой для расширения функциональных возможностей и программного обеспечения для реализации математической модели теплофизических измерений, идентификации измерительной ситуации, оперативного метода

определения теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности. Кроме того, разработан метода повышения оперативности неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов с использованием известного импульсного метода линейного источника тепла, отличающийся сокращением временного интервала в 2 раза между теплофизическими экспериментами за счет помещения измерительного зонда после очередного измерения на вспомогательный образец для охлаждения его после нагрева, при обеспечении погрешности измерения ТФС материалов не более 4 % в результате применения экспериментально-статистического метода.

Положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель процесса теплофизических измерений, определяющая зависимости измерительных сигналов структурных компонентов ИИИС НК ТФС материалов с учетом ограничений на погрешности измере-ний.

2. Решение задачи идентификации измерительной ситуации при проведении теплофизических измерений с использованием интеллектуальной информационно-измерительной системы в зависимости от класса материалов по теплопроводности.

3. Интеллектуальная информационно-измерительная система нераз-рушающего контроля твердых материалов с реконфигурируемой структурой согласно результатам идентификации измерительной ситуации.

Внедрение результатов исследования. Результаты диссертационной работы внедрены в АО «Тамбовский завод «Октябрь»»; в учебный процесс кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем» ФГБОУ ВО «ТГТУ».

Степень достоверности и апробация результатов исследования.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов подтверждается корректностью применяемых методов исследования, адекватностью моделирования процессов теплофизических измерений, согласованно-стью полученных результатов с опубликованными результатами других ав-торов, обсуждением результатов исследования на научных конференциях.

Результаты научных исследований представлялись и обсуждались на следующих всероссийских и международных конференциях: «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» (2021-2024 гг.); "Радиоэлектроника. Проблемы и перспективы развития"» (Тамбов, 2022-2025 гг.); «В. И. Вернадский: университетская наука регионам, современные реалии и перспективы устойчивого развития инженерии будущего» (Тамбов, 2021 г.); «Техника и технология нефтехимического и нефтегазового производства» (Омск, 2021 г); «Теплофизика и информационные технологии» (Тамбов, 2021 г.); "World of Science without Borders" (Тамбов, 2022 г.); "Цифровая трансформация в энергетике" (Тамбов, 2022-2023 г.г.); «Цифровизация агропромышленного комплекса» (Тамбов, 2024 г.); «Россия молодая» (Кемерово, 2025 г.).

Диссертация соответствует паспорту специальности 2.2.11 «Информационно-измерительные и управляющие системы» (технические науки), по п. 2, 3.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 26 работ, из них: 7 статей в изданиях из перечня ВАК при Минобрнауки РФ, 2 статьи в журналах, индексируемых в МБД Scopus, 13 статей и докладов в материалах международных и всероссийских конференций, 4 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых источников и приложений. Работа изложена на 226 страницах, содержит 33 рисунка, 13 таблиц и 6 приложений. Список используемых источников состоит из 136 наименований.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, степень её проработанности, описана цель и задачи исследования, определены объект, предмет и методы исследования, научная новизна и практическая значимость результатов работы, основные положения, выносимые на защиту, степень достоверности и апробация результатов, краткое содержание глав.

В первой главе рассмотрено применение методов искусственного интеллекта в информационно-измерительных системах для контроля качественных свойств материалов. Для решения поставленных задач в диссертации необходимо

применять метод распознавания образов и принятия решений при функционировании ИИИС НК ТФС материалов в условиях неопределенности. При анализе существующих ИИИС, предназначенных для определения теплофизических свойств твердых материалов, установлено их техническое несовершенство, которое заключается в определении ТФС материалов только в узком диапазоне теплопроводности материалов и отсутствии гибкости архитектуры к измерительной ситуации. В результате установлено, что существующие ИИИС НК ТФС материалов не обеспечивают требуемого уровня точности и оперативности определения параметров ТФС материалов при проведении теплофизических измерений. Рассмотрены известные методы НК ТФС материалов. Для определения параметров ТФС теплоизоляционных материалов предпочтительным является метод воздействия на исследуемый материал линейным нагревателем с последующей регистрацией температурно-временных характеристик в области контакта интеллектуального измерительного зонда и исследуемого материала. Установлены различные факторы, которые определяют неопределенность результатов теплофизических измерений. На основе анализа предметной области определены цель и задачи исследования.

Во второй главе представлено математическое и алгоритмическое обеспечение ИИИС, предназначенной для неразрушающего контроля ТФС материалов в условиях неопределенности. В структуре работы отражены основные разделы, включающие создание математической модели теплофизических измерений, моделирование теплофизического эксперимента и идентификацию измерительной ситуации при определении теплофизических свойств материалов различных диапазонов теплопроводности, а также разработку метода повышения оперативности неразрушающего контроля ТФС материалов. Разработанный алгоритм определения теплофизических свойств материалов позволяет эффективно определять ТФС материалов, обеспечивая высокую оперативность и точность результатов измерения в условиях неопределенности.

В третьей главе рассматриваются задачи построения интеллектуальной информационно-измерительной системы, предназначенной для определения

теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности. Представлена математическая модель формирования измерительной ситуации при проведении теплофизических измерений, которая учитывает различные факторы влияния на результаты измерения. ИИИС НК ТФС материалов с реконфигурируемой структурой создана на основе информационного обеспечения, информационных технологий формирования измерительной ситуации, создания базы знаний, решения задачи выбора структуры интеллектуальной измерительной системы, принятия решений в условиях неопределенности при проведении теплофизических измерений. Разработанное программное обеспечение позволяет осуществить алгоритм функционирования ИИИС ТФС материалов в условиях неопределенности.

В четвёртой главе представлен метрологический анализ интеллектуальной информационно-измерительной системы, предназначенной для определения теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности. Рассмотрены дестабилизирующие факторы, оказывающие влияние на точность теплофизических измерений. Проводится анализ погрешностей, возникающих при определении теплофизических свойств материалов, с использованием уравнения теплофизических измерений, что позволяет оценить неопределенность результатов определения ТФС материалов. Выполняется оценка точности функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы в условиях неопределенности на основе расчета погрешностей измерения коэффициенто тепло- и температуропроводности материалов.

В заключении изложены основные результаты исследования, решения поставленных задач и цель работы.

В приложениях к диссертации представлены: результаты экспериментальных исследований интеллектуальной информационно-измерительной системы для определения ТФС материалов в условиях неопределенности, блок-схема программы для реализации алгоритма идентификации измерительной ситуации при неразрушающем контроле теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности, блок-схема программы для реализации оперативного метода

определения теплофизических свойств материалов при неопределенных условиях, блок-схема программы для реализации алгоритма повышения точности интеллектуальной информационно-измерительной системы при проведении теплофизических измерений, блок-схема программы, реализующей алгоритм функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы для определения теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности, акты внедрения результатов исследований, свидетельства о реализации программ для ЭВМ.

1 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ТВЕРДЫХ

МАТЕРИАЛОВ

1.1 Применение методов искусственного интеллекта в информационно-измерительных системах для определения теплофизических свойств материалов

Цифровая трансформация и стремительный рост объемов данных в сфере измерений стали катализатором для переосмысления традиционных подходов к организации измерительных процессов. Это привело к появлению принципиально нового класса систем - интеллектуальных информационно-измерительных систем. Их ключевая особенность заключается в способности динамически адаптироваться к изменяющимся условиям работы, что достигается за счет интеграции алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ). Такая адаптивность подразумевает не только автоматизацию рутинных операций, но и гибкое изменение логики работы системы в зависимости от текущих задач, внешних воздействий, внутреннего состояния и доступных ресурсов. Теоретической основой для разработки ИИИС служат передовые методы ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети и экспертные системы, которые активно исследуются как в России, так и в международном научном сообществе.

Интеграция измерительных систем в более сложные технологические структуры, такие как автоматизированные испытательные комплексы, системы управления производственными процессами или робототехнические платформы, подчеркивает их критическую роль в обеспечении точности и эффективности современных производственных циклов. Однако уникальность задач, решаемых ИИИС, требует особого внимания к метрологическим аспектам - точности измерений, калибровке оборудования и воспроизводимости результатов. Эти особенности выделяют интеллектуализацию измерительных систем в важное научно-практическое направление, что подтверждается проведением специализированных мероприятий, таких как Международный симпозиум по

измерениям и управлению на основе искусственного интеллекта, состоявшийся в Киото в 1991 году.

Развитие ИИИС сегодня охватывает широкий спектр применений - от контроля качества материалов в аэрокосмической отрасли до оптимизации энергопотребления в умных городах. Например, в производственных цепочках такие системы анализируют данные с датчиков в режиме реального времени, прогнозируя возможные отклонения параметров продукции и корректируя технологические процессы. В энергетике ИИИС помогают балансировать нагрузки в сетях, учитывая динамику спроса и внешние факторы, такие как погодные условия.

Современные исследования в этой области фокусируются на повышении автономности систем, их способности к самообучению и минимизации влияния человеческого фактора. Последние достижения в области обработки больших данных и интернета вещей (1оТ) открывают новые горизонты для создания распределенных измерительных сетей, способных работать в условиях высокой неопределенности. Таким образом, интеллектуализация измерительных систем становится неотъемлемой частью цифровой экосистемы будущего, обеспечивая точность, надежность и устойчивость технологических процессов в условиях быстро меняющейся среды [1-4].

Современные технологические тренды требуют четкой формализации концепции интеллектуальных информационно-измерительных систем. Уточнение их принципов работы и функциональных рамок позволит унифицировать подходы к проектированию таких систем, что станет импульсом для создания инновационных измерительных инструментов следующего поколения. Одним из ключевых направлений совершенствования ИИИС является интеграция методов искусственного интеллекта, которая открывает новые возможности для контроля качества материалов.

Использование ИИ в измерительных системах обеспечивает ряд стратегических преимуществ. Во-первых, алгоритмы машинного обучения, включая классификацию и кластеризацию, автоматизируют обработку обширных

массивов данных, выявляя скрытые закономерности в свойствах материалов. Это позволяет перейти от ручного анализа к систематизированному принятию решений на основе объективных метрик. Во-вторых, системы на базе ИИ способны прогнозировать дефекты, анализируя исторические данные о производственных параметрах и выявляя корреляции между технологическими условиями и качеством продукции. Например, нейросетевые модели могут предсказывать риск микротрещин в композитных материалах при определенных температурных режимах.

Кроме того, ИИ оптимизирует процессы контроля качества за счет адаптации к изменяющимся условиям. Системы динамически корректируют настройки измерительных приборов при колебаниях влажности, давления или состава сырья, минимизируя влияние внешних факторов на точность. Важным дополнением становится автоматическое обнаружение аномалий: алгоритмы в реальном времени идентифицируют отклонения от нормативных показателей, такие как локальные изменения плотности или теплопроводности, что позволяет оперативно вносить коррективы в производственный цикл.

Таким образом, интеграция ИИ в измерительные системы трансформирует подходы к обеспечению качества материалов, обеспечивая переход от реактивного контроля к превентивному управлению производственными рисками. Это создает основу для развития «умных» производств, где точность данных и скорость принятия решений становятся конкурентными преимуществами.

Анализ актуальных исследований в области интеграции искусственного интеллекта в измерительные технологии позволяет выделить два ключевых направления научно-практической деятельности:

1. Теоретическое моделирование интеллектуальных измерений, направленное на разработку методологических основ и принципов адаптации.

2. Создание приборов с элементами ИИ, ориентированных на решение конкретных задач в условиях неопределенности.

Значительный вклад в формирование теоретической базы интеллектуальных измерений внесли работы по применению искусственного интеллекта и

классификации интеллектуальных устройств, что позволило систематизировать подходы к их проектированию. Дальнейшее развитие идеи получили в докладе Д. Хофмана на конгрессе ИМЕКО, где были сформулированы базовые принципы «умных» измерений: использование адаптивных алгоритмов, интеграция памяти для хранения моделей данных и сложных математических методов. Эти концепции легли в основу современных ИИИС, сочетающих аппаратные решения с программными платформами, способными к самообучению [5].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Скоморохов Кирилл Викторович, 2026 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning / C. M. Bishop. - New York : Springer, 2006. - 738 p.

2. Zingales, G. The Role of Artificial Intelligence in Measurement / G. Zingales, C. Narduzzi // IMEKO TC7 Int'l Symp. on AIMaC'91. - Kyoto, 1991. - P. 3-11.

3. Luger, D.F. Artificial Intelligence: Strategies and Methods for Solving Complex Problems / D.F. Luger. - Moscow: Williams Publishing House, 2003. - 864 p.

4. Zhang, Y. AI-driven thermal property prediction for composite materials / Y. Zhang [et al.] // Measurement Science and Technology. - 2021. - Vol. 32. - P. 114012.

5. Hofman, D. Intellectual measurements for obtaining objective information in science and technology / D. Hofman, K. Karaya // Proceedings of the 10th World Congress of IMEKO. - Prague, 1985. - P. 19-34.

6. Goodfellow, I. Deep Learning / I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. - MIT Press, 2016.

7. Чижов, С.Д. Интеллектуальные системы контроля качества материалов на основе нейронных сетей / С.Д. Чижов, А.В. Иванов // Датчики и системы. - 2020. - № 5. - С. 34-41.

8. Кулешов В. С. Интеллектуальные измерительные системы / В. С. Кулешов, А. Н. Петров. - Москва: Техносфера, 2018. - 318 с.

9. Smith, J. Smart sensor networks for thermal analysis of solids / J. Smith, R. Jones // IEEE Sensors Journal. - 2019. - Vol. 19, № 12. - P. 4567-4574.

10. ГОСТ Р 8.736-2011 Государственная система измерений. Методы статистической обработки данных. - Введ. 2013-01-01.

11. Selivanova, Z.M. Intelligent system functioning for thermophysical measurements in an uncertain measuring situation / Z.M. Selivanova, D.S. Kurenkov, L.G. Varepo, O.V. Trapeznikova // Journal of Physics: Conference Series. - 2021. -Vol. 1791. - P. 012110. DOI: 10.1088/1742-6596/1791/1/012110.

12. Селиванова, З.М. Идентификация измерительной ситуации при неопределенности теплофизических измерений / З.М. Селиванова, К.В.

Скоморохов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2021. - Т. 27, № 4. - С. 516-527. DOI: 10.17277/vestnik.2021.04.pp.516-527.

13. Безбородова, О.Е. Интеллектуальная информационно-измерительная и управляющая система контроля состояния территориальной техносферы / О.Е. Безбородова // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. - 2022. - № 2. -С. 21-28. DOI: 10.21685/2307-5538-2022-2-3.

14. Стасенко, К.С. Метод и интеллектуальная информационно-измерительная система для повышения точности допускового контроля теплопроводности теплоизоляционных материалов / К.С. Стасенко, З.М. Селиванова // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2015. - Т. 21, № 1. -С. 42-49.

15. Лыков, А.В. Теория тепло- и массопереноса / А.В. Лыков, Ю.А. Михайлов. - М.: Госэнергоиздат, 1963. - 535 с.

16. Теплоизмеритель 14-КД2-ПРО [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://all-pribors.ru/opisanie/58079-14-kd2-pro-62098 (дата обращения: 01.06.2023).

17. Измеритель теплопроводности ГРМЕТР [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://grmetr.ru/gosreestr/352017-41647-09-lfa-mod-lfa-427-lfa-447-lfa-457 (дата обращения: 01.06.2023).

18. Темпосистемы [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://all-pribors.ru/opisanie/77568-20-temposysclid (дата обращения: 01.06.2023).

19. Vavilov, V. Infrared Thermography and Thermal Nondestructive Testing / V. Vavilov. - Springer, 2020. - 555 p.

20. Hofmann, D. Theoretical, physical and metrological problems of further development of measurement techniques and instrumentation in science and technology / D. Hofmann, Y.V. Tarbeyev // Proc. of the World Congress of ACTA IMEKO. -2014. - Vol. 3, № 1. - P. 23.

21. Раннев, Г.Г. Интеллектуальные средства измерений / Г.Г. Раннев. - М.: Академия, 2011. - 272 с.

22. Гаскаров, Д.В. Интеллектуальные информационные системы / Д.В. Гаскаров. - М.: Высш. шк., 2003. - 431 с.

23. Чижов, С.Д. Неразрушающий контроль и диагностика / С.Д. Чижов. - М.: Машиностроение, 2015. - 416 c.

24. Polovnikov, V.Yu. Conductive-convective heat transfer in thin-film thermal insulation / V.Yu. Polovnikov // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University, Geo Assets Engineering. - 2020. - Vol. 331, № 4. - P. 64-69. DOI: 10.1007/978-981-33-6609-1_21.

25. Шашков, А.Г. Методы определения теплопроводности и температуропроводности / А.Г. Шашков, Г.М. Волохов [и др.]; под ред. А.В. Лыкова. - М.: Энергия, 1973. - 336 с.

26. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement: First edition. - ISO, Switzerland, 1993. - 101 p.

27. Belyaev, V.P. Research and selection of methods for operational control of diffusion coefficient in block products made of capillary-porous materials / V.P. Belyaev, L.G. Varepo, P.S. Belyaev // Journal of Physics: Conference Series. - 2020. -Vol. 1441. - P. 012052.

28. Belyaev, V.P. Operational Monitoring of the Diffusion Coefficient in Thin Anisotropic Porous Materials / V.P. Belyaev, S.V. Mishchenko, P.S. Belyaev // Technical Physics Letters. - 2018. - Vol. 44, № 12. - P. 1215-1217. DOI: 10.1134/S1063785019010036.

29. Laubitz, M.J. Measurements of the Thermal Conductivity of Solids at High Temperatures using Steady State Linear and Quasilinear Heat Flow / M.J. Laubitz // Thermal Conductivity / ed. R. P. Tye. - Academic Press, London, 1969. - P. 111-183.

30. Maldague, X. Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing / X. Maldague. - Wiley, 2001. - 684 p.

31. Dinca, L. Ultrasonic methods for thermal conductivity estimation / L. Dinca [et al.] // NDT & E International. - 2018. - Vol. 97. - P. 11-19.

32. Creswell, J.W. Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches / J.W. Creswell. - SAGE, 2018. - 275 p.

33. Laghi, L. Uncertainty analysis of thermal conductivity measurements in materials for energy-efficient buildings / L. Laghi, F. Pennecchi, G. Raiteri // International Journal of Metrology and Quality Engineering (IJMQE). - 2011. - Vol. 2, № 2. - P. 141-151.

34. JCGM 100:2008 Evaluation of measurement data - Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM) - 134 p.

35. Рабинович, С.Г. Погрешности измерений / С.Г. Рабинович. - СПб.: Лань, 2018. - 384 с.

36. Ross, S.M. Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists / S.M. Ross. - Academic Press, 2020. - 822 p.

37. Кураков, А.М. Методология научных исследований в технических науках / А.М. Кураков, А.А. Лебедев. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. - 423 с.

38. ГОСТ ISO/IEC 17025-2019 Общие требования к компетентности испытательных и калибровочных лабораторий. - Введ. 2019-07-15.

39. Селиванова, З.М. Определение теплофизических свойств твердых

материалов в условиях неопределенности измерений / З.М. Селиванова, К.В.

Скоморохов // Сборник научных статей XII международной теплофизической школы «Теплофизика и информационные технологии» 19 - 21 октября 2021 г. -Тамбов, 2022. - С. 145-149.

40. Селиванова, З. М. Метод и алгоритм определения теплопроводности материалов при неопределенных условиях / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2023. - Т. 29, № 4. - С. 541-553.

41. Селиванова, З. М. Математические модели и алгоритм для совершенствования информационно-измерительной системы неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов / З. М. Селиванова, Т. А. Хоан // Вестник ТГТУ. - 2016. - Т. 22. - № 4. - С. 520-534.

42. Селиванова, З.М. Интеллектуальная информационно-измерительная система дистанционного контроля качественных параметров теплоизоляционных материалов в условиях воздействия дестабилизирующих факторов / З.М.

Селиванова, Д.С. Куренков // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2020. - Т. 26, № 1 . - С. 6-19.

43. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement: First edition - ISO, Switzerland, 1993. - 101 pp.

44. Selivanova, Z. M. Increasing the Accuracy of Data-Measuring Systems for the Nondestructive Testing of the Thermal Properties of Solids / Z. M. Selivanova, T. A. Khoan // Мeasurement Techniques , vol.58, N. 9. December, 2015, Page 1010-1015.

45. Z. M. Selivanova1, K. V. Skomorokhov1, V. P. Belyaev1, L. G. Varepo2, and I. V. Nagornova / Intelligent information and measurement complex for remote monitoring of the thermal coating conductivity on the oil trunk pipeline // AIP Conference Proceedings 2412, 060017 (2021); https://doi.org/10.1063/5.0075640.

46. Selivanova, Z.M., Skomorokhov, K.V., Belyaev, M.P., Varepo, L.G., Nagornova, I.V. Modeling measurement situation in intelligent information and measurement system to determine thermo-physical properties of materials // Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1901(1), 012023 doi:10.1088/1742-6596/1901/1/012023

47. Скоморохов, К. В. Модель теплофизических измерений в условиях неопределенности / К. В. Скоморохов, З. М. Селиванова // Сборник трудов VII Всероссийской молодежной научно-практической конференция "Радиоэлектроника. Проблемы и перспективы развития" 11-12 мая 2022 г. -Тамбов, 2022. - С. 117-119. 0,19 п.л

48. Селиванова, З.М. Применяемые математические модели теплофизических измерений в интеллектуальной информационно-измерительной системе в условиях неопределенности / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Материалы VIII-й Международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн» 12-14 октября 2022 г. - Тамбов, 2022. - С.86-89.

49. Francl, J. Apparatus for Determining Thermal Conductivity by a Comparative Method / J. Francl, W. Kingery // Journal of the American Ceramic Society. - 1954. -Vol. 37. - P. 99-102.

50. Селиванова З. М., Скоморохов К. В. Идентификация измерительной ситуации при неопределенности теплофизических измерений // Вест. Тамб. гос. техн. ун-та. 2021. Т. 27, № 4. С. 516-527. DOI: 10.17277/vestnik.2021.04.pp.516-527.

51. Платунов, Е.С. Теплофизические измерения и приборы / Е.С. Платунов, С.Е. Буравой, В.В. Курепин, Г.С. Петров. - Л.: Машиностроение, 1986. - 256 с.

52. Shtern, Y.I. Development of the method of software temperature compensation for wireless temperature measuring instruments / Y.I. Shtern, I.S. Karavaev, M.Y. Shtern, M.S. Rogachev // International Journal of Control Theory and Applications. -2016. - Vol. 9, № 30. - P. 139-146.

53. Maglic, D.K. Standartizet methods for the measurement of thermophysical properties / D.K. Maglic // High Pressures. - 1979. - Vol. 11, № 11. - P. 1-8.

54. Karavaev, I.S. The development of the data transfer protocol in the intelligent control systems of the energy carrier parameters / I.S. Karavaev, V.I. Selivantsev, Y.I. Shtern, M.Y. Shtern // Proceedings of the IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus. - 2018. - P. 13051308.

55. Пупков, К.А. Интеллектуальные системы / К.А. Пупков, В.Г. Коньков. -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 348 с.

56. Jensen, C. Thermal Conductivity Measurement System for Fuel Compacts / C. Jensen, C. Xing, H. Ban, C. Barnes, J.A. Phillips // Proceedings of the ASME/JSME 2011 8th Thermal Engineering Joint Conference AJTEC 2011. - 2011. DOI: 10.1115/AJTEC2011 -44419.

57. Kumar, D. Development of Thermal Conductivity Measurement Test Rig for Engineering Material / D. Kumar, Prakash Chandra // IOSR Journal of Mechanical and Civil Engineering (IOSR-JMCE). - 2013. - Vol. 8, Issue 2. - P. 60-66. DOI: 10.9790/1684-0826066.

58. Belyaev, V.P. The Design of a Measuring Instrument for Determining the Diffusion Coefficient of Solvents in Thin Articles Made of Capillary-Porous Materials / V.P. Belyaev, M.P. Belyaev, S.V. Mishchenko, P.S. Belyaev // Measurement Techniques. - 2014. - Vol. 56, № 10. - P. 1190-1196.

59. Пономарев, С.В. Теоретические и практические аспекты теплофизических измерений. Книга 2 / С.В. Пономарев, С.В. Мищенко, А.Г. Дивин. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2006. - 215 с.

60. Муромцев Ю. Л., Селиванова З. М. Пат. 2301996 РФ. Способ неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов и изделий // Изобретения. Полезные модели. 2007. №18.

61. Селиванова З. М., Хоан Т. А. Математические модели и алгоритм для совершенствования информационно-измерительной системы неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов // Вест. Тамб. гос. техн. ун-та. 2016. Т. 22, № 4. С. 520-534. DOI: 10.17277/vestnik.2016.04.pp.520-534.

62. Селиванова З. М., Скоморохов К. В. Математическая модель построения реконфигурируемой структуры интеллектуальной информационно-измерительной системы // Материалы X Международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн - 2024» 21-22 октября 2024г. Тамбов. 2024. С. 95-99.

63. Селиванова, З.М. Моделирование теплофизических измерений при контроле влажности строительных материалов в условиях неопределенности/ З.М. Селиванова, К.В. Скоморохов, Е.И. Боровкова // Сборник трудов VIII-й Международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн - 2021» 12-14 октября 2021 г. - Тамбов, 2021. - С. 97-100.

64. Selivanova, Z.M., Skomorokhov, K.V., Belyaev, M.P., Varepo, L.G., Nagornova, I.V. Modeling measurement situation in intelligent information and measurement system to determine thermo-physical properties of materials // Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1901(1), 012023 doi:10.1088/1742-6596/1901/1/012023.

65. Селиванова, З. М. Интеллектуальная информационно-измерительная система дистанционного контроля качественных параметров теплоизоляционных материалов в условиях воздействия дестабилизирующих факторов / З. М. Селиванова, Д. С. Куренков // Вестник Тамбовского государственного

технического университета. - 2020. - Т. 26, № 1 . - С. 6-19. DOI: 10.17277/ vestnik.2020.01.pp.006-019.

66. Селиванова З. М., Скоморохов К. В. Идентификация измерительной ситуации при неопределенности теплофизических измерений // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2021.Т. 27, № 4. С. 516-527. doi: 10.17277/vestnik.2021.04.

67. Selivanova, Z. M., Skomorokhov, K. V., Belyaev, M. P., Varepo, L. G., Nagornova, I.V. Modeling measurement situation in intelligent information and measurement system to determine thermo-physical properties of materials // Journal of Physics: Conference Series, 2021, 1901(1), 012023 doi:10.1088/1742-6596/1901/1/012023 (SCOPUS).

68. Белешев, С. Д. Экспертные оценки / С. Д. Белешев, Ф. Г. Гуревич. М. : Изд-во «Наука», 1973. - 160 с.

69. Айзерман, М.А. Выбор вариантов: основы теории / М. А. Айзерман, Ф. Т. Алескеров. М. : Изд-во «Наука», 1990. - 316 с.

70. Хэмди, Т. Введение в исследование операций / Т. Хэмди. М. : Изд-во «Вильямс», 2001. - 912 с.

71. Беляев, Л. С. Решение сложных оптимизационных задач в условиях неопределенности / Л. С. Беляев. Новосибирск : Изд-во «Наука», 1978. - 406 с.

72. Pilcher Row. Appraisal and Control of Project. London: McGraw-Hill, 1973. -224 p.

73. Lichtenberg S. Experiences from a New Logic in Projects Management // Dimensions of Projects Management. Heidelberg: Springer-Verlag, 1990. Pp. 137-154.

74. Pincus C. A Workshop Approach to Projects Execution Planning // Projects Management: A Reference for Professionals / Robert L. Kimmons, James H. Loweree (Eds.). New York: Marsel Dekker, 1989. Pp. 349-355.

75. Селиванова, З. М. Метод и алгоритм определения теплопроводности материалов при неопределенных условиях / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2023. - Т. 29, № 4. - С. 541-553. doi: 10.17277/vestnik.2023.04.pp.541-553

76. Селиванова, З.М. Оперативный неразрушающий контроль теплопроводности материалов в строительной промышленности / З.М. Селиванова, К.В. Скоморохов // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. - 2022, № 3. - С. 85-92.

77. Скоморохов, К.В. Повышение оперативности неразрушающего контроля теплопроводности материалов для энергоэффективных зданий / К.В. Скоморохов, З.М. Селиванова // Тезисы докладов III Всероссийской научной конференции "Цифровая трансформация в энергетике" 21-22 декабря 2021 года. - Тамбов, 2022. - С. 88-90.

78. Селиванова З. ., Хоан Т. А. Методы и алгоритмы повышения точности информационно-измерительных систем теплофизических свойств теплоизоляционных материалов: монография Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2018. 160 с.

79. Теплофизические измерения и приборы / Е. С. Платунов [и др.]. - Л. : Машиностроение, 1986. - 256 с.

80. Finkelstein L. Measurement and instrumentation science - An analytical review // Measurement. 1994. Vol. 14. Pp. 3-14.

81. Belyaev V. P., Mishchenko S. V., Belyaev P. S. Nondestructive control of diffusivity in uniaxially reinforced porous-material products // Journal of Engineering Physics and Thermophysics. 2019, V.92. No.5. Pp. 1370-1374. DOI: 10.1007/s10891-019-02053-y.

82. Belyaev V. P., Mishchenko S. V., Belyaev P. S. Rapid determination of diffusivity in massive anisotropic porous materials // Thermophysics and Aeromechanics, 2020, Vol. 27, No. 2. Pp. 295-301. DOI: 10.1134/S0869864320020110.

83. Selivanova Z. M., Kurenkov D. S., Hoang T. A. Modelling of intelligent information measuring system to control hermophysical properties of materials and products // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1278.

84. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта. М. : ИНФРА-М, 2021. 530 с. doi: 10.12737/1009595.

85. Вавилов, В. П. Тепловые методы неразрушающего контроля : справочник / В. П. Вавилов. - М. : Машиностроение, 1991. - 240 с.

86. Лыков, А. В. Теория теплопроводности : учеб. пособие / А. В. Лыков. -М. : Высш. школа, 1967. - 600 с.

87. Mirkovich V. Comparative Method and Choice of Standards for Thermal Conductivity Determinations // Journal of the American Ceramic Society. 1965. Vol. 48, no. 8. Pp. 387-391.

88. Скоморохов, К.В. Методика неразрушающего контроля теплофизических свойств материалов для теплоэнергетики в условиях неопределенности / К.В. Скоморохов, З.М. Селиванова // Сборник трудов IV Международной научной конференции "Цифровая трансформация в энергетике", посвященная Дню энергетика 21 декабря 2022 г. - г. Тамбов. 2023 г. - С. 9-60.

89. Скоморохов, К. В. Оценка точности информационно-измерительной системы при контроле качества теплопроводящих подложек для электронных компонентов / К. В. Скоморохов, З. М. Селиванова // Сборник трудов X Всероссийской научно-практической конференции с международным участием для студентов, молодых ученых и специалистов "Радиоэлектроника. Проблемы и перспективы развития" 7 мая 2025 г. - Тамбов, 2025.

90. Selivanova, Z. M. A Systematic Method of Improving the Accuracy of an Information and Measuring System for Determining the Thermophysical Properties of Materials Under the Effect of Destabilizing Factors / Z. M. Selivanova, T. A. Khoan // Мeasurement Techniques . - 2017. - Vol. 60, Issue 5, Pages 473-480.

91. Теплофизические измерения и приборы / Е. С. Платунов, С. Е. Буравой, В. В. Курепин [и др.]; Под общ. ред. Е. С. Платунова. - Ленинград. : Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1986. - 255 с.

92. Madrid F., Jorda X., Vellvehi M., Guraya C., Coleto J., Rebollo J. An effective thermal conductivity measurement system // Review of Scientific Instruments. 2004. Vol. 75, no. 11. Pp. 4505-4510. DOI: 10.1063/1.1795071

93. Z. M. Selivanova, K. V. Skomorokhov, V. P. Belyaev, L. G. Varepo, and I. V. Nagornova / Intelligent information and measurement complex for remote monitoring of the thermal coating conductivity on the oil trunk pipeline // AIP Conference Proceedings 2412, 060017 (2021).

94. РМГ 43-2001. Государственная система обеспечения единства измерений. Применение «Руководства по выражению неопределенности измерений». Рекомендации межгосударственные. Введ. 2003-01-01. М.: Стандартинформ, 2003. 38 с.

95. Р 50.2.038-2004. Государственная система обеспечения единства измерений. Оценивание погрешностей и неопределенности результата измерений. Введ. 2005-01-01.

96. Селиванова, З. М. Метод и алгоритм определения теплопроводности материалов при неопределенных условиях / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2023. - Т. 29, № 4. - С. 541-553.

97. Петров-Денисов, В. Г. Процессы тепло- и массообмена в промышленной изоляции / В. Г. Петров-Денисов, Л. А. Масленников. - М.: Энергоатомиздат, 1983. - 192 с.

98. Розно, М. И. Пора заняться техпроцессом / М. И. Розно, С. В. Шинко. - Н. Новгород: Центр «Приоритет». - 2004. - 39 с.

99. Селиванова, З. М. Информационная и математические модели для прогнозирования надежности интеллектуальной информационно-измерительной системы теплофизических свойств материалов / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Надежность и качество сложных систем. - 2022 г. - № 2 (38). - С. 61-69. DOI: 10.21685/2307-4205-2022-2-7.

100. Селиванова, З. М. Интеллектуальная информационно-измерительная система мониторинга режимных параметров технологического процесса

производства минераловатных плит / З. М. Селиванова, К. С. Стасенко // Вестник Тамб. гос. техн. ун-та. - 2013. - Т.19. - № 1. - С. 52 -60.

101. Селиванова, З. М. Информационно-измерительная система теплофизических свойств твердых материалов с интеллектуальным датчиком реконфигурируемой структуры / З. М. Селиванова, В. С. Ерышова // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия приборостроение. - 2019. - № 5. - С. 4-19.

102. Скоморохов, К. В. Применение алгоритма классификации при контроле теплофизических параметров объектов исследования информационно-измерительной системой / К. В. Скоморохов, З. М. Селиванова // Сборник трудов IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием для студентов, молодых ученых и специалистов "Радиоэлектроника. Проблемы и перспективы развития" 7 мая 2024 г. - Тамбов, 2024. - С. 151-152.

103. Morris R., Hust J. Thermal Conductivity Measurements of Silicon from 30 to 425 C // Physical Review. 1961. Vol. 124, no. 5. Pp. 1426-1430.

104. Михайлов В. С., Юрков Н. К. Интегральные оценки в теории надежности. Введение и основные результаты. Монография.: М. Техносфера, 2020. 152 с.

105. Скоморохов, К. В. Задачи построения интеллектуальной системы для измерения теплофизических свойств материалов при неопределенных условиях/ К. В. Скоморохов, З. М. Селиванова, В. П. Семичастнов // Сборник трудов V Международной научной конференции "Цифровая трансформация в энергетике" 20-21 декабря 2023 г. - Тамбов, 2023. - С. 18-20.

106. Селиванова, З. М. Математическая модель построения реконфигурируемой структуры интеллектуальной информационно-измерительной системы / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Материалы X-й Международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн - 2024» 21-22 октября 2024г. - Тамбов, 2024. - С. 95-99.

107. Советов, Б. Я. Моделирование систем: учеб. для вузов / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк, 2001. - 343 с. : ил.

108. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 2004. 264 с.

109. Селиванова, З. М. Алгоритм формирования баз знаний в интеллектуальных измерительных системах теплофизических свойств объектов / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2024. - Т. 30, № 3. - С. 388-398. DOI: 10.17277/issn.0136-5835

110. Селиванова, З. М. Информационные технологии повышения точности интеллектуальной информационно - измерительной системы / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Материалы IX-й Международной научно-практической конференции «Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн - 2023» 24-25 октября 2023 г. - Тамбов, 2023. - С.121-123.

111. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта. М. : ИНФРА-М, 2021. 530 с. doi: 10.12737/1009595.

112. Селиванова З. М., Хоан Т. А. Оценка надежности информационно-измерительной системы теплофизических свойств материалов при воздействии дестабилизирующих факторов // Надежность и качество сложных систем. 2016. № 4. С. 13-19. doi: 10.21685/2307-4205-2016-4-2.

113. Викторова В. С., Степанянц А. С. Модели и методы расчета надежности технических систем. Изд. 2-е, испр. М. : ЛЕНАНД. 2016. 256 с.

114. Селиванова, З. М. Интеллектуальная информационно-измерительная система с реконфигурируемой структурой для определения теплопроводности материалов / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - Т. 68, № 8. С. 680-688. DOI: 10.17586/0021-3454-2 025-68-8-680-688.

115. Селиванова, З. М. Алгоритм функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы при контроле качества материалов в условиях неопределенности / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Материалы международной научно-практической конференции имени В. И. Вернадского

«Устойчивое развитие и безопасность: инновационные технологии в науке, производстве и образовании» 28 - 31 мая 2025 г. - Тамбов, 2025.

116. Селиванова, З. М. Определение теплофизических свойств твердых материалов в условиях неопределенности измерений / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Сборник научных статей XII международной теплофизической школы «Теплофизика и информационные технологии» 19 - 21 октября 2021 г. -Тамбов, 2022. - С. 145-149.

117. Селиванова З. М., Скоморохов К. В. Программа для реализации алгоритма функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023662962 РФ. Заявка № 2023661235; заявл. 30.05.2023; опубл. 16.06.2023.

118. Пономарев С.В., Мищенко С.В., Дивин А.Г. Теоретические и практические аспекты теплофизических измерений: Монография. В 2 кн. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2006. Кн. 1. 204 с.

119. Чуриков А.А. Разработка и исследование методов и устройств для автоматического неразрушающего контроля температурозависимых теплофизических свойств твердых теплозащитных материалов: Диссертация. к.т.н. - М., 1980. -250 с.

120. Селиванова, З. М. Принятие решений в информационно-измерительной системе при контроле качества материалов в условиях неопределенности/ З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. - 2025. - Т. 31, № 1. - С. 6 - 15. DOI: 10.17277/vestnik.2025.01.pp.006-015

121. Селиванова, З. М. Интеллектуализация информационно-измерительных систем неразрушающего контроля теплофизических свойств твердых материалов: монография / З. М. Селиванова. - М. : Машиностроение-1, 2006. - 207 с.

122. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. - СПб. : Питер, 2001. - 384 с.

123. Селиванова З. М., Скоморохов К. В. Программа для реализации алгоритма идентификации измерительной ситуации при неразрушающем контроле теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024663982 РФ. Заявка № 2024619903; заявл. 06.05.2024; опубл. 14.06.2024.

124. Селиванова З. М., Скоморохов К. В. Программа реализации оперативного метода определения теплофизических свойств материалов при неопределенных условиях: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024661283 РФ. Заявка № 2024660315; заявл. 08.05.2024; опубл. 16.05.2024.

125. Селиванова З. М., Скоморохов К. В. Программа для реализации алгоритма повышения точности интеллектуальной информационно -измерительной системы при проведении теплофизических измерений: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023662930 РФ. Заявка № 2023661234; заявл. 30.05.2023; опубл. 16.06.2023.

126. ГОСТ Р 57385-2017. Магистральный трубопроводный транспорт нефти и нефтепродуктов. Тепловая изоляция труб и соединительных деталей трубопроводов. Введ. 2017-09-01.

127. РД 39-30-598-81. Методическое руководство по составлению регламента технологического режима эксплуатации нефтепровода. Утв. 03.09.1981. Уфа, 1981.

128. Селиванова З. М. Интеллектуальный информационно-измерительный комплекс дистанционного мониторинга теплопроводности покрытия магистрального нефтепровода / З. М. Селиванова, К. В. Скоморохов, В. П. Беляев, Л. Г. Варепо, И. В. Нагорнова // Материалы 11-й Международной научно-технической конференции «Техника и технология нефтехимического и нефтегазового производства». - 24-27 февраля 2021 года. - Омск, 2021. - С. 202203.

129. Lichtenberg S. Expériences from a New Logic in Projects Management // Dimensions of Projects Management. Heidelberg: Springer-Verlag, 1990. Pp. 137-154.

130. Михайлов, Е.В. Помехозащищённость информационно-измерительных систем / Е.В. Михайлов. - М. : Энергия, 1975. - 104 с.

131. Цветков, Э.И. Алгоритмические основы измерений / Э.И. Цветков. - Л. : Энергоатомиздат, 1992. - 254 с.

132. Отт, Г.У. Методы подавления шумов и помех в электронных схемах: пер. с англ. / Г. У. Отт; под ред. М.В. Гальперина. - М. : Мир, 1979. - 384 с.

133. Рабинович, С. Г. Погрешности измерений / С. Г. Рабинович. - Л.: Энергия, 1978. - 260 с.

134. Сергеев, О. А. Метрологические основы теплофизических измерений / О. А. Сергеев. - М. : Изд-во стандартов, 1972. - 155 с.

135. Муромцев, Ю. Л. Оценка погрешности результатов измерения теплофизических свойств твердых материалов при воздействии дестабилизирующих факторов / Ю. Л. Муромцев, В. Н. Чернышов, З. М. Селиванова // Вестник ТГТУ. 2003. Т. 9, № 3. С. 414-423.

136. ГОСТ Р 8.736-2011. Государственная система обеспечения единства измерений. Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов измерений. Основные положения. Введ. 2011-12-13.

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Блок схема программы для реализации алгоритма идентификации измерительной ситуации при неразрушающем контроле теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности (рисунок1А).

Рисунок 1А - Блок-схема программы (конец)

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Блок-схема рограмма реализации оперативного метода определения теплофизических свойств материалов при неопределенных условиях

(рисунок 1Б)

Рисунок 1Б - Блок-схема программы (конец)

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Блок-схема программы для реализации алгоритма повышения точности интеллектуальной информационно-измерительной системы при проведении теплофизических измерений (рисунок 1В).

Обращение к БЗ

Обращение к БПР

Обращение к БФС

©

Рисунок 1В - Блок-схема программы (продолжение)

Рисунок 1В - Блок-схема программы (конец)

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Блок-схема программы, реализующей алгоритм функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы для определения теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности (рисунок 1Г).

Проведение тестового измерения дтя ИМ л.

К

Выбор параметров ИС

Оорагценне к БЗ

Обращение к БПР (М^РЩ

Ооращенне к БФТВ

Выполнение НК ТФС

Г ¡й (Т1;Т2)

Прсо^ктиепнпцялям ИМ и т^рчсилроЛ

Коррекция Ц-нп! Г) нш 1Я.1 ¡,-ц.ч к 11и и.1

Г«

ОЦращемн к Ь'1

Ц ш1

(^ИП^ЧТПи^

Рисунок 1Г - Блок схема программы (продолжение)

Рисунок 1Г - Блок схема программы (конец)

ПРИЛОЖЕНИЕ Е. Акты внедрения результатов исследования

«УТВЕРЖДАЮ»

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Скоморохова Кирилла Викторовича

Комиссия в составе: председатель - директор института энергетики, приборостроения и радиоэлектроники, к.т.н., доцент Белоусов O.A., члены комиссии: заведующий кафедрой «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем» к.т.н., доцент Н. Г. Чернышов, д.т.н., профессор В. И. Павлов, составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы «Интеллектуальная информационно-измерительная система для определения теплофизических свойств твердых материалов в условиях неопределенности», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук, используются в учебном процессе кафедры «Конструирование радиоэлектронных и микропроцессорных систем» при разработке лекций и практических занятий по дисциплинам: «Интеллектуальные информационно - измерительные системы», «Информационно - измерительные и управляющие системы», при обучении аспирантов по специальности 2.2.11 - «Информационно - измерительные и управляющие системы», что позволяет повысить качество учебного процесса.

Председатель комиссии

O.A. Белоусов

Члены комиссии

«с?3> 2025г.

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Свидетельства о государственнной регистрации программ для ЭВМ

ГООТШЁКПЖАШ ФНДШРАЩШШ

ж

ж ж ж

ж ж ж ж ж ж ж

ж ж ж

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2024663982

Программа для реализации алгоритма идентификации измерительной ситуации при неразрушающем контроле теплофизических свойств материалов в условиях неопределенности

Правообладатель: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тамбовский государственный технический университет»

(Ни)

Авторы: Селиванова Зоя Михайловна (Я11), Скоморохов Кирилл Викторович (Ки)

Заявка №2024619903

Дата поступления 06 Мая 2024 Г.

Дата государственной регистрации

в Реестре программ для ЭВМ 14 ИЮНЯ 2024 г.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Ю.С. Зубов

Ж

ж

ж

ж ж

ж

¡РОТСЖЯКОЖАШ ФНДШРАЩШШ

ж ж ж ж ж ж ж ж

ж ж ж ж ж ж ж ж ж

ж ж ж ж ж ж ж ж

ж

ж ж ж

ж ж ж

ж %

жжжжж ж ж ж ж ж ж ж ж

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2024661283

Программа реализации оперативного метода определения теплофизических свойств материалов при неопределенных условиях

Правообладатель: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тамбовский государственный технический университет» (К11)

Авторы: Селиванова Зоя Михайловна (Я11), Скоморохов Кирилл Викторович (Я11)

Заявка № 2024660315

Дата поступления 08 МЗЯ 2024 Г.

Дата государственной регистрации

в Реестре программ для ЭВМ 16 МОЯ 2024 2.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Ю.С. Зубов

Ж

ж ж ж

ж ж ж ж

ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж

теотш

жжжжжж

ж

ж

ж

ж

жжжжж

1Ж

ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж

ж ж ж ж ж

ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж ж

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2023662930

Программа для реализации алгоритма повышения точности интеллектуальной информационно-измерительной системы при проведении теплофизических измерений

Правообладатель: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тамбовский государственный технический университет»

(ки)

Авторы: Селиванова Зоя Михайловна (К11), Скоморохов Кирилл Викторович (Ки)

Заявка № 2023661234

Дата поступления 30 МЗЯ 2023 Г.

Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 16 ИЮНЯ 2023 2.

Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности

Ю.С. Зубов