Journal articles on the topic 'Коефіцієнт перевищення'

На сьогоднішній день основним підходом до організації моніторингу радіочастотного спектра є повністю автоматичний безперервний аналіз заданого діапазону частот. Переважна більшість програмних продуктів світових лідерів, що спеціалізуються на розробленні засобів радіомоніторингу, має відкриту архітектуру, що дозволяє користувачам реалізовувати власні модулі оброблення сигналів. Тому вдосконалення програмно-алгоритмічного забезпечення існуючих аналізаторів спектра дозволить підвищити ефективність виявлення зайнятих ділянок частот та формування приймальних каналів. У роботі для виявлення частотних каналів запропоновано використовувати динамічний енергетичний детектор у частотній області. Динамічність детектора полягає у послідовному формуванні порогу виявлення залежно від значення тестової статистики. Як тестову статистику використано коефіцієнт варіації частотних відліків. Сутність запропонованого методу полягає у розрахунку коефіцієнта варіації із використанням відліків спектральної щільності потужності прийнятого сигналу, порівняно з її граничним значенням, у разі перевищення якого розраховується поріг для розділення частотних відліків на сигнальні та шумові. Надалі процедура повторюється, доки не будуть виявлені усі сигнальні відліки. Для забезпечення роботи алгоритму необхідно задати лише параметри періодограми Уелча, вектор порогових значень тестової статистики та ймовірність хибної тривоги. Програмна реалізація запропонованого підходу дозволить виявляти та визначати частотні межі сигналів у широкому динамічному діапазоні, за невідомих значень завантаженості смуги частот аналізу та потужності шуму. Зростання швидкодії розробленого алгоритму, порівняно з аналогічними, залежить від рівня зайнятості радіочастотного спектра, динамічного діапазону сигналів і довжини швидкого перетворення Фур’є та може становити десятки разів.

Однією з важливих умов під час експлуатації вузлового обладнання комп’ютерних мереж є забезпечення високого значення коефіцієнту корисного завантаження обладнання [1]. Цей коефіцієнт визначають як відношення середньої швидкості передачі даних крізь вузлове обладнання до пропускної здатності даного обладнання. Проблема збільшення коефіцієнту корисного завантаження вузлового обладнання полягає в тому, що магістральний трафік має пульсуючий характер, який відносять до самоподібних (фрактальних) випадкових процесів [2]. Таким процесам притаманні непередбачувані зміни та неможливість прогнозування. Через це існуючі технології обробки протокольних блоків даних в умовах пульсуючого трафіку не в змозі забезпечити високий рівень завантаження вузлового обладнання (ВО), зокрема магістральних мультиплексорів, комутаторів, маршрутизаторів, шлюзів, серверів тощо.Ступінь завантаження ВО поточним трафіком на проміжку часу τ визначається коефіцієнтом завантаження КВО – відношенням досягнутої на цьому проміжку швидкості (інтенсивності) обробки пакетів ІВО до пропускної спроможності цього обладнання СВО,тобтоКВО=ІВО/СВО. По мірі підвищення завантаження ВО на часових ділянках сплесків трафіку ймовірність перенавантаження зростає, що може призвести до лавиноподібного збільшення втрат пакетів і, отже, до перевищення нормативного значення коефіцієнту втрат пакетів, що неприпустимо [3]. Тому доводиться суттєво обмежувати середню швидкість обробки пакетів на портах ВО у порівнянні із його пропускною здатністю з тим, щоб уникнути втрат пакетів під час пульсацій трафіку. Робота пакетної мережі може вважатися лише тоді ефективною, коли кожен її ресурс є суттєво завантаженим, але не перенавантаженим. Оскільки обладнання сучасних пакетних мереж є високо вартісним, то міркування економічної доцільності змушують прагнути до найбільш повного використання ресурсів такого обладнання, щоб обробляти якомога більші обсяги даних у перерахунку на одиницю вартості задіяного обладнання, і при цьому в умовах пульсацій трафіка намагатися не втратити якість обробки інформації. Тобто, необхідно намагатися забезпечити оптимальний компроміс між рівнем завантаження ресурсів мережі і якістю надання послуг.З метою підвищення завантаженості вузлового обладнання (ВО) визначено можливі шляхи удосконалення технології адаптивного управління розподілом ресурсів пакетних мереж [4; 5]. У роботі [5]пропонується ефективний спосіб збільшення корисного завантаження ВО за рахунок використання механізму адаптивного перерозподілу пропускної спроможності пакетного комутатора між його портами у реальному часі. Проте цей спосіб не враховує статистичні характеристики реального пакетного трафіку, що суттєво зменшує ефективність застосування вищеназваного способу на практиці. Окрім того, не враховується негативний вплив системних помилок, пов’язаних із адаптивністю та дискретністю процесу перерозподілу. З метою підвищення ефективності адаптивного управління авторами проведено дослідження статистичних характеристик реального пакетного трафіку і запропоновано способи перетворення нестаціонарних потоків трафіку у квазістаціонарні відрізки, що надає можливість зменшення системних помилок адаптивного управління. При цьому потік пакетів розподіляється на декілька черг з різним пріоритетом [5]. Для визначення пріоритету аналізуються тільки заголовки пакетів, що забезпечує мінімальну затримку під час аналізу.

В практичних роботах з ультразвукового контролю міцності на різних будівельних об’єктах в Україні авторами отриманий вагомий об’єм даних з фактичної однорідності міцності монолітного бетону в конструкціях. Встановлено, що при ультразвукових випробуваннях коефіцієнти варіації міцності бетону близькі до нормованого показника (13,5%) на більшості об’єктів.Для зниження ризиків завищення класу міцності при оцінках результатів ультразвукових випробувань монолітного бетону запропонована методика уточненого врахування фактичної однорідності міцності в конструкціях.Вона полягає в тому, що клас бетону призначається за середньою міцністю в контрольованій партії конструкцій при фактичному коефіцієнті варіації, що знаходиться в межахнормованого показника або розрахунковим шляхом при перевищенні фактичним коефіцієнтом варіації нормованого показника.

Стан вирощування ремонтного молодняку великої рогатої худоби молочного напряму продуктивності завжди цікавив фахівців тваринницької галузі. Це в першу чергу було пов’язане з тим, що при оптимальних умовах формується фенотип тварин, який наближується до генетичного потенціалу молочної продуктивності. В умовах сучасних відносин на рину це має велике значення для одержання продукції високої якості з мінімальними витратами і меншою собівартістю. Тому метою статті було дослідити у порівнянні особливості росту тварин двох основних порід, які розводяться в Україні, а також встановити особливості формування екстер’єру та молочного типу у ремонтних телиць в різні вікові періоди. Дослідження проводились в умовах ПОСП (приватне орендне сільськогосподарське підприємство) «Хлібороб» Ічнянського району Чернігівської області. Був зроблений порівняльний аналіз стану вирощування ремонтного молодняку української чорно-рябої та червоно-рябої молочних порід, шляхом аналізу живої маси від народження до 18 місяців, та взяттям основних промірів з подальшим розрахунком індексів будови тіла. Суттєвої різниці між тваринами обох порід за показниками росту не виявлено. Так при народженні і в 3 місяці різниця взагалі була відсутня. У 6 місяців вона склала 3,1 кг на користь телиць української червоно-рябої молочної породи, а у віці 6 місяців ми спостерігали деяке перевищення вже тварин української чорно-рябої молочної породи на 3,3 кг. Це перевищення просліджувалось у подальшому, і вже у 18 місяців становило 8,1 кг, але як і у попередніх періодах воно було невірогідне. Добові прирости за цей період складали від народження до 3 – х місяців 779,4 та 778,3 г., відповідно по українській чорно-рябій молочні та українській червоно-рябій молочній, від 3 до 6 місяців 818,6 та 853,1 г, від народження до 6 місяців 799,0 та 815,7 г, від 6 до 12 місяців 807,3 та 771,9 г, від народження до 9, 12 та до 18 місяців 808,8 і 801,1 та 792,1 і 782,9 г та 751,9 і 736,9 г. У всі вікові періоди вірогідної різниці між породами не виявлено. Коефіцієнт повторюваності живої маси при народженні з живою масою в 3 місяці у тварин української чорно-рябої молочної складав + 0,138, у 6 місяців + 0,134, у 12 місяців + 0,104, у 18 місяців + 0,105. При цьому в перших двох періодах він був вірогідний (Р> 0,95), то за останні періоди невірогідним. Показники промірів та індексів будови тіла також вказували на те, що тварини обох порід добре розвинені, мають чітко виражений ухил в бік формування тварин молочного типу.

Урахування часової та просторової нерівномірності випадання дощів має вагомий вплив на адекватність гідрологічних моделей поверхневого стоку. За результатами статистичного оброблення даних щодо добових висот шару опадів у Львові за період з 1945 р. по 2020 р. виявлено тенденцію до збільшення річної висоти шару опадів у середньому на 1,68 мм/рік за поточного середньорічного значення 733,4 мм/рік. Середня річна кількість днів з атмосферними опадами у Львові за період з 1945 р. по 2020 р. систематично зменшується зі середньою швидкістю 0,244 рік−1, тоді як річні кількості більших, стокоформувальних дощів – навпаки зростають: на 0,129 рік−1 для дощів з добовою висотою шару hд ≥ 1 мм і на 0,088 рік−1 для дощів з добовою висотою шару hд ≥ 10 мм. Для всіх стокоформувальних дощів у Львові їх середня річна кількість та середня висота шару одного дощу збільшуються при розгляді новіших часових періодів, що підтверджує загальну тенденцію до зростання частоти та інтенсивності найбільших злив незалежно від тренду щодо зміни річної висоти шару опадів. Згідно з рекомендаціями ДБН В.2.5-75:2013 отримано лінійну залежність коефіцієнта нерівномірності інтенсивності дощу від площі урбанізованого басейну стоку. Зазначено, що ця методика не враховує залежності коефіцієнтів нерівномірності випадання дощу за шаром і інтенсивністю від значення періоду одноразового перевищення. Порівняльний аналіз добових шарів опадів для 24 найбільших дощів у Львові та Граці (Австрія) у 2017−2018 рр. вказує на подібність їх розподілу в обох містах за величиною та впродовж року. Статистичним обробленням даних мережі зі 16 плювіографів у Граці отримано максимальні коефіцієнти просторової нерівномірності випадання дощів за шаром і за інтенсивністю, як лінійна функція періоду одноразового перевищення, що може бути використано для оцінювання нерівномірності дощів у містах з подібним кліматом і малою кількістю гідрометеорологічних пунктів.

Розроблена методика проведення лабораторної роботи з фізики, яка використовує смартфон як вимірювальний комплекс для визначення величини коефіцієнта відновлення швидкості при падінні кульки на поверхню плити. Виконана перевірка гіпотези Ньютона щодо незалежності величини коефіцієнта від швидкості. Формулювання проблеми. Під час пандемії, коли пересування студентів обмежено, виконувати очно лабораторні роботи з фізики стає неможливим. Тому вкрай важливо забезпечити студентів методичною та інструментальною підтримкою для проведення лабораторних робіт дистанційно. Матеріали і методи. Поставлена проблема вирішувалася за допомогою розроблених мініатюрних мобільних дослідницьких установок у стилі технології BYOD. Методологічно робота базувалася на відомих законах механіки. Основні науково-практичні результати отримані з використанням реєстрації звука смартфоном під час зіткнення кульки з плитою, відео реєстрації траєкторії руху за допомогою смартфону в режимі slow motion, осцилографування тривалості удару. Результати. Основним результатом роботи є розроблення мініатюрної дослідницької установки та методики її використання для дистанційного проведення лабораторної роботи "Визначення величини коефіцієнта відновлення швидкості при зіткненні тіл". Доведено, що гіпотеза Ньютона щодо незалежності величини коефіцієнта відновлення від швидкості падаючої на плиту кульки спростована. При швидкостях, менших 0,5 м/с значення коефіцієнта відновлення швидкості збільшується. Висновки. Метод відео реєстрації в режимі “slow motion” дозволяє прослідкувати за допомогою смартфона залежність коефіціента відновлення від швидкості для кульок, виготовлених з різних матеріалів: скла, сталі, полібутадієна, пластмаси до величини . Звуковим методом найбільш стабільні результати можна отримати, якщо використовувати тенісні кульки діаметром 40 мм. Порівняння звукового методу з одночасною відеореєстрацією падіння тенісної кульки на стальну пліту довело, що результати узгоджуються і оба методи дають однакову величину коефіціента відновлення: . Спостерігається постійне перевищення висоти звуковим методом на величину 1-3 мм від фактичного, а висоти менше 15-20 мм не реєструються.

Метою виконання роботи була оцінка того, як впливатиме зміна значень коефіцієнтів функції переваги Box-Cox, що застосовується при виконанні етапу розподілу попиту 4-етапної моделі транспортного планування в програмному середовищі Visum, на результати розподілу матриці кореспонденцій. У PTV Visum оцифровано територію проходження тролейбусного маршруту № 29 у м. Львові та занесено необхідну початкову інформацію про режим роботи маршруту. Для отримання даних про величину пасажиропотоку на маршруті для формування початкової матриці кореспонденцій проведено натурні спостереження. В процесі виконання першого етапу розрахунку, етапу генерації попиту, розраховано ступені генерації та притягання для кожного транспортного району на шляху руху маршруту. На етапі розподілу попиту початкову матрицю кореспонденцій розподілено між шарами попиту в залежності від мети переміщення (всього отримано 7 таких матриць). Коефіцієнти використовуваної функції переваги Box-Cox розраховувалися на основі параметрів сформованої еліпсової моделі території проектування. Щоб проаналізувати вплив значень коефіцієнтів функції переваги на значення отриманих матриць, почергово змінювалися значення коефіцієнтів та проводився перерахунок етапу розподілу попиту у PTV Visum. Зміна значень коефіцієнтів не здійснює впливу на сумарну величину матриці, проте змінює суму прибуттів в кожен транспортний район. Визначено граничні значення коефіцієнтів функції Box-Cox, при перевищенні яких розподіл між транспортними районами суттєво змінюється. Чим більші абсолютні значення коефіцієнтів досліджуваної функції переваги, тим більше впливу на кінцевий результат матриць матиме похибка в їх розрахунку.

Метою дослідження є оцінка стану підземних вод Бердичівського району Житомирської області, що використовуються населенням як питне водопостачання. Методологія. Зразки питної води відбирались із джерел нецентралізованого водопостачання на території нового укрупненого Бердичівського району. Аналітичні дослідження зразків води здійснювалися за загально-прийнятими методиками: рН – потенціометричним методом, уміст нітратів – іонометричним, уміст заліза – фотоколориметричним, жорсткість загальна – титриметричним. Наукова новизна полягає в оцінюванні підземних вод Бердичівського району через визначення їх класу якості та коефіцієнта сумарного забруднення. Висновки. У питній воді джерел нецентралізованого водопостачання, які розміщуються на території Бердичівського району, перевищення середнього вмісту нітратів виявлено у 61% відібраних зразків, невідповідність нормативу водневого показника у бік його зниження – у 5,5% відібраних зразків, уміст заліза загального – у 20%, жорсткості загальної – у 46,2%. Розрахована величина індексу якості води варіює між 2 (за середніми значеннями показників, що відповідає «добрій», чистій воді прийнятної якості) до 3,85 (за найгіршими значеннями, що уналежнює воду до «обмежено придатної» небажаної якості з ухилом до класу «задовільно», слабкозабрудненої води прийнятної якості). Величина сумарного коефіцієнта встановлена на рівні 4,5, що свідчить про «досить чисті» води, а екологічний стан природного середовища визначається як «сприятливий». Найбільший внесок у якість підземних вод роблять нітрати, середній уміст яких перевищено в питній воді в середньому у 2,6 раза.

Мета. Вивчити адаптивну здатність різних сортів картоплі селекції Інституту картоплярства НААН в зоні Полісся України. Методи. Польовий, вимірювальний, ваговий, статистичний. Результати. За результатами досліджень серед сортів, що випробовувалися в 2018 році найбільшою урожайністю вирізнялися, ранній Скарбниця (30,3 т/га), середньоранній Фантазія (28,4 т/га), середньостиглі сорти: Околиця (27,8 т/га), Традиція (27,5 т/га); виявились найменш врожайними: середньоранній Гурман (20,4 т/га), ранній Слаута (21,4 т/га) і середньопізній Червона рута (22,1 т/га). У 2019 році вирізнялися середньоранні сорти: Арія (46,8 т/га) і Гурман (43,5); середньостиглі: Містерія (55,4 т/га), Околиця (45,5 т/га), Традиція (43,9 т/га), Случ (43,2 т/га), середньопізній Червона рута (46,1 т/га). За результатами досліджень відповідно абсолютного коефіцієнту адаптивності досліджувані сорти картоплі розміщено наступним чином: Містерія 1,21, Червона рута 1,12, Околиця, Фантазія 1,11, Традиція 1,10, Случ 1,08, Марфуша 1,05, Княгиня, Мирослава, Скарбниця і Арія 1,01, Гурман 0,92, Кіммерія 0,89, Слаута 0,87, Щедрик 0,86, Тирас 0,84, Струмок 0,82. Стабільні відхилення у бік перевищення середнього показника врожайності року в межах груп стиглості сортів за 2018 р., 2019, 2020 р. відповідно становили: Скарбниця + 6,2, + 3,5,+ 2,8 т/га, Кіммерія + 1,6, + 3,7, – 4,0, Фантазія + 4,4, – 3,4, + 8,7, Містерія – 3,2, + 10,7, + 5,2 т/га. Сорти картоплі, які за урожайністю перевищували середню сортову врожайність року: Околиця (3,2 – 4,4 – 3,1 т/га), Традиція (2,9 – 2,8 – 4,3), Марфуша (1,8 – 1,8 – 1,6), Случ (1,3 – 2,1 – 4,8 т/га). Висновки. Стабільним коефіцієнтом адаптивності за роками досліджень відзначились сорти картоплі: Скарбниця, Фантазія, Містерія, Околиця, Княгиня, Мирослава, Традиція, Марфуша, Случ, Червона рута. За сприятливих умов конкретного вирощування реалізацією свого генетичного потенціалу вирізняються сорти: Містерія, Арія, Червона рута – підвищеною врожайністю, відповідно 55,4 т/га, 46,8, 46,1 т/га та коефіцієнтом адаптивності – 1,21, 1,01, 1,12.

Стрімкі темпи росту автомобілізації призвели до значного перевищення попиту на місця паркування над наданою їх кількістю. Подібна ситуація є характерною рисою більшості середніх та великих міст України. В умовах недоліку місць для паркування найбільшого поширення набуло облаштування паркувальних місць у крайній правій смузі. Застосування даного заходу призводить до зниження пропускної спроможності вулично-дорожньої мережі міста та погіршення умов безпеки руху транспорту. Тому, у роботі проаналізовано вплив облаштування таких паркувальних місць на ефективність руху у м. Дніпро. В якості об’єкта дослідження обрано перехрестя вул. Я. Мудрого та вул. Воскресєнської. Інтенсивності транспортних потоків на перехресті були отримані методом натурних обстежень для ранкової години «пік» з 700 до 800. У програмному середовищі PTV VISSIM розроблено дві імітаційні транспортні моделі перехрестя (без смуги та зі смугою для паркування). Результати моделювання, засвідчують, що облаштування паркувальних місць у крайній правій смузі знижує ефективності руху за всіма обраними показниками в діапазоні від 26% до 62%. Значення запропонованого авторами комплексного показника ефективності для дороги без «парковки» становить – 1,00, а для дороги з облаштованою паркувальною зоною – 0,54. Доведено, що загальна ефективність такого рішення для обраного об’єкту дослідження знизила ефективність організації дорожнього руху на 46%. Проведено експертне оцінювання, за результатами якого були розраховані вагові коефіцієнти для обраних показників. Отриманий розподіл вагових коефіцієнтів характеризується дуже незначною розбіжністю. Це засвідчує, що всі обрані авторами показники є значимими під час прийняття остаточних рішень щодо обґрунтування заходів з підвищення ефективності дорожнього руху.

Поверхневі прісні водні ресурси забезпечують життєдіяльність суспільства і біоти та є обмеженими й ураз- ливими до антропогенного впливу. Інтенсивне використання річкових водних ресурсів для потреб суспільства призводить до зміни гідроекологічного стану водних об’єктів, тому актуальним залишається моніторинг ступе- ня забруднення водного середовища. Сучасне водокористування в басейні р. Дністер демонструє різне поєднання зміни обсягів водозабору та обсягів скидів забруднених вод у часі. Нагальною є проблема погіршення якості води після виходу р. Дністер із території Республіки Молдова. Метою роботи стало проведення інтегрального оцінювання ступеня забруднення водного середовища пониз- зя річки Дністер упродовж 2011–2020 рр. У статті наведено часову динаміку зміни ступеня забруднення водного середовища у створі р. Дністер – с. Маяки (16 км від гирла) за гідрохімічними показниками. За спостереженнями впродовж 2011–2020 рр. відбува- ється стійке зменшення середньорічних концентрацій хлоридів, сульфатів та завислих речовин. У 2020 р. фіксу- ється перевищення щомісячних концентрацій загального азоту та збільшення гранично допустимих концентра- цій нітритів. Здійснено інтегральне оцінювання ступеня забруднення водного середовища пониззя р. Дністер за 2011–2020 рр., відповідно до нормативів якості поверхневих водних об’єктів, призначених для рибогосподарських потреб, за коефіцієнтом забруднення вод, який враховує ефект сумації забруднювальних речовин. Акцентовано увагу на прямо пропорційній залежності коефіцієнта забруднення вод від обсягу зворотних забруднених вод, що відводяться у поверхневі водні об’єкти (2017–2019 рр.). Доведено необхідність вживання суб’єктами господарювання природоохоронних заходів, спрямованих на зменшення надходження у поверхневі води пониззя р. Дністер забруднених зворотних вод із вмістом речовин, які мають ефект сумації.

Запропоновано підхід до врахування впливу рельєфу місцевості на радіоелектронне подавлення приймачів радіоелектронних об’єктів різного базування за рахунок побудови спеціалізованого шару геоінформаційної системи. Підхід передбачає створення для кожної точки мапи масиву коефіцієнтів згасання при поширенні електромагнітної хвилі до будь-якої іншої точки, заданої з певною дискретністю в межах обмеженої ділянки простору. Обґрунтовано умови переважаючого впливу явищ інтерференції та рефракції для перевищень фізичних перешкод на трасі поширення електромагнітних хвиль. Наведено математичний апарат розрахунку радіоелектронного подавлення для формування масиву даних для спеціалізованого шару геоінформаційної системи.

Для оцінки викидів шкідливих речовин в атмосферне повітря було взято Івано-Франківську область, оскільки дана область налічує немалу кількість рекреаційних ресурсів. Відходи виробництва електроенергії на теплоелектростанціях ускладнюють екологічну ситуацію в країні. Вирішення проблем, що пов’язані з охороною навколишнього середовища та покращення якості його соціальної складової, завжди є актуальним. Актуальність полягає у зменшенні техногенного навантаження на довкілля теплогенеруючими підприємствами. Метою роботи є аналіз і прогнозування викидів забруднюючих речовин в атмосферне повітря стаціонарними джерелами. У процесі досліджень вирішувалися питання аналізу приземних концентрацій забруднюючих речовин на межі санітарно-захисної зони та прогнозної оцінки подальших викидів. Проаналізовано зміну викидів забруднюючих речовин за певний період часу. Для аналізу існуючих викидів Бурштинської ТЕС та порівняння їх з ГДК розраховано приземні концентрації забруднюючих речовин на межі санітарно-захисної зони. Бурштинська ТЕС належить до другої категорії небезпеки. Побудовано прогнозну оцінку подальших викидів та наведено заходи щодо їх мінімізації. Розраховано індекс токсичності з урахуванням вагових коефіцієнтів. Аналіз викидів вказує на перевищення ГДК для деяких забруднюючих речовин. За індексом токсичності, який враховує як клас небезпеки речовини, так і ступінь перевищення ГДК, рекомендуються заходи щодо зменшення викидів певних речовин та вибору палива з меншим їх вмістом. Рекомендовано вибір палива з меншим вмістом у викидах не тільки таких речовин як оксид азоту, речовини у вигляді суспендованих твердих частинок, діоксиду сірки, але і свинцю та його сполук. При встановленні та реконструкції систем очищення димових газів для Бурштинської ТЕС необхідно враховувати фільтраційну здатність обладнання щодо речовин з великим значенням індексу токсичності. Для уніфікації розрахунків, аналізу в розрізі обраного періоду часу, можливості застосування для інших об’єктів господарювання було розроблено програмне забезпечення.

Внаслідок інтенсивного антропогенного навантаження на басейни річок спостерігається поступове погіршення їх якісного стану. Особливо вразливого впливу зазнають малі річки. Відслідковується зниження показників, які характеризують склад і властивості води, а також її придатність для конкретних цілей використання. У зв’язку з цим вирішення проблем якісного стану водних об’єктів є актуальним. Дослідження базується на визначенні за певними ознаками класів і категорій якості води згідно з «Методикою екологічної оцінки якості поверхневих вод за відповідними категоріями». У роботі здійснено екологічну оцінку стану поверхневих вод р. Пруднік вище та нижче очисних споруд міста Рожище за період 2014–2019 рр. Виконано структурування основних статистичних характеристик для досліджуваних хімічних показників води у створах. Проаналізовано динаміку фізико-хімічних показників русла річки. Проведено порівняльний аналіз концентрацій компонентів сольового складу води у затверджених створах. Визначено та досліджено вплив природних та антропогенних чинників на формування хімічного складу і якості поверхневих вод. Згідно з отриманими результатами дослідження найбільші перевищення нормативних значень ГДК для рибогосподарських водойм зафіксовані за вмістом розчиненого кисню, БСК5, ХСК, амонію сольового та нітритів, азоту нітритів, азоту амонійного, азоту загального, фосфатів, заліза загального. Відповідно до коефіцієнту забруднення р. Пруднік належить до «слабо забрудненої». За показниками комплексного екологічного індексу стан р. Пруднік характеризується від «відмінного» до «доброго», а ступінь чистоти – від «дуже чистої» до «чистої».

Метою роботи є дослідити вплив фільтруючих властивостей осадової товщі на сейсмічні коливання будівельних або експлуатаційних майданчиків, розміщених на території України. Проаналізовано вплив фізико-механічних властивостей осадової товщі на сейсмічний ефект на поверхні в межах території Ташлицької гідроакумулювальної електростанції (ГАЕС) при можливих сейсмічних впливах з різними максимальними піковими прискореннями, що з імовірністю 99% не будуть перевищені за найближчі 50 років. Перевірено твердження, згідно з яким, зменшення товщини осадового шару завжди покращує сейсмічні умови будівництва. Результати отримано шляхом моделювання реакції ґрунтової товщі на сейсмічні впливи з використанням програмного продукту ProShake. При моделюванні поведінка кожно-го шару сейсмогеологічної моделі ґрунтової товщізадавалася моделлю Кельвіна-Фойгта (в‘язкопружною). Кожний шар сейсмогеологічної моделі ґрунтової товщі характеризувався такими параметрами, як: товщина шару, густина, швидкості поздовжніх і поперечних хвиль, нелінійні залежності модуля зсуву і коефіцієнта поглинання від зсувної деформації. Використання при розрахунках залежностей модуля зсуву і коефіцієнта поглинання від зсувної деформації дозволяють врахувати нелінійну реакцію ґрунтової товщі на сейсмічні впливи. Показано, що зменшення товщини осадового шару під будівельним майданчиком не завжди зменшує значення параметрів сейсмічних впливів. Рентабельність з усунення верхнього пухкого осадового шару слід оцінювати у кожному конкретному випадку. Проектувальникам слід враховувати інформацію про фільтруючі властивості ґрунтової товщі під будівельним майданчиком, вибираючи параметрипроектованих споруд такими, що забезпечують їх максимальну стійкість при сейсмічних впливах. Зміна параметрів ґрунтових умов на будівельному майданчику може істотно вплинути на сейсмічний ефект на його поверхні. Отримані дані про фільтруючі властивості ґрунтової товщі на кожній із ділянок досліджуваної території, для якої визначаються кількісні характеристики сейсмічної небезпеки, дозволяють одночасно забезпечити стійкість проектованих об‘єктів та істотно зменшити вартість сейсмостійкого будівництва за рахунок уникнення резонансного підсилення осадовою товщею сейсмічних коливань на власних періодах проектованих споруд.

Запропоновано блок управління і методичне забезпечення випробувального стенду. Завданням стенду є імітація зміни магнітного поля Землі під час руху КА по орбіті для відпрацювання алгоритмів роботи системи кутової орієнтації і стабілізації космічного апарату. У статті наведено модель магнітного поля Землі, а також матриці переходу в оскулюючу систему координат. У статті описаний розрахунок керуючих струмів для підтримки потрібної кількості ампер-витків, алгоритм управління включає в себе 2 ПІД регулятора, а також описана структурна схема блоку управління. Блок управління має захист по перевищенню струму і напруги, а також захист від короткого замикання. Для підвищення точності підтримки потрібної напруженості магнітного поля реалізований алгоритм, який використовує датчики струму і трьохвісьовий магнітометр, який встановлюється в центр системи кілець Гельмгольца. Для управління реалізований стандартний інтерфейс USB, для підключення до персонального комп'ютера. Вихідні каскади блоку управління реалізовані за схемою Н-моста. Блок управління має шість незалежних каналу управління, які мають однакові технічні характеристики. Інтерфейс програмного забезпечення чисельно і графічно показує величину магнітного поля по трьох осях. Також інтерфейс показує величину струму в котушках і поправочні коефіцієнти ПІД-регулятора, а також вхідні значення напруженості поля моделі магнітного поля Землі, яку можна завантажити в програму клікнувши кнопку «завантажити модель». Програмне забезпечення дозволяє управляти блоком управління в ручному і в автоматичному режимі, використовуючи модель магнітного поля Землі, тим самим імітуючи магнітне поле з огляду на характер руху космічного апарату, що дозволяє більш точно визначити характеристики системи кутової орієнтації і стабілізації.

Стаття підготовлена на актуальну тему, що пов’язана з підвищенням ефективності функціонування системи логістичного забезпечення. З метою досягнення стратегічних цілей і виконання основних завдань, визначених Стратегічним оборонним бюлетенем України та Державною програмою розвитку Збройних Сил України продовжується планова поетапна робота щодо впровадження реформ, спрямованих на розвиток єдиної ефективної системи логістики за стандартами НАТО, спроможної надати ефективну підтримку усім складовим сил оборони, які встановленим порядком і на умовах, що визначені законодавством України, залучаються до виконання завдання з оборони держави у складі сил оборони. Метою статті є вибір та обґрунтування показників оцінки ефективності функціонування системи логістичного забезпечення. Для проведення подальшого дослідження щодо оцінки ефективності функціонування системи логістичного забезпечення в умовах ведення бойових дій необхідно вибрати і обґрунтувати відповідні показники, що характеризують ті принципи, які найбільш впливають на наш погляд на ефективність функціонування системи логістичного забезпечення в умовах ведення бойових дій. Так стійкість логістичного забезпечення припускає здатність системи і органів управління виконувати свої функції в будь-якій обстановці. Тому, під час визначення результуючого показника живучості системи доцільно будувати цей показник з двох частин: перша частина має бути показником ступеня збереження функцій підсистеми військової логістики під час дій супротивника, наприклад, ймовірністю збереження функцій цієї підсистеми, тобто ймовірністю збереження готовності, тобто коефіцієнта готовності підсистеми під час дії супротивника; друга частина показника живучості має (у разі незбереження функцій підсистеми військової логістики під час дій супротивника) бути показником ступеня відновлення функцій підсистеми військової логістики, наприклад, у вигляді показника перевищення ймовірності перебування підсистеми у стані повної готовності до ймовірності перебування цієї підсистеми у неготовому стані. Таким чином, перша складова показника живучості – має сенс показника стійкості під час дії противника, а друга – показника ефективності відновлення, у разі пошкодження противником будь-яких складових з функцій логістичної підсистеми. Цей узагальнений показник є основою для побудови в подальшому критерію з метою оцінювання рівня досягнення мети збереження живучості підсистеми забезпечення військ протягом операції.

Проведено дослідження з вивчення ознак молочної продуктивності та відтворювальної здатності тварин голштинської та української чорно-рябої молочної порід в умовах промислового підприємства «Глобинський м'ясо-молочний комплекс» Полтавської області. Встановлено міжпородну мінливість за величиною надою згідно якої лідирують корови голштинської породи з надоєм 7334 кг за даними першої лактації з перевищенням ровесниць української чорно-рябої на 609 кг (Р<0,001). За даними другої, третьої та кращої лактацій перевага за надоєм склала відповідно 1542 і 2531, 1678 і 2581 та 2179 і 3237 кг за високої та достовірної різниці в усіх порівняннях. Порівняльний аналіз показників відтворювальної здатності корів засвідчив, що голштини виявились більш скороспілими, оскільки вперше осіменились у віці 461,6 дня, що на 42,4 дня раніше ніж ровесниці української чорно-рябої молочної породи. Тривалість сервіс-періоду корів голштинської породи становила 109 днів, що менше ніж у ровесниць української чорно-рябої молочної породи, різниця у 14 днів виявилася високодостовірною (Р<0,001). Різниця за живою масою ремонтних телиць голштинської породи у 19 кг в порівнянні з ровесницями української чорно-рябої достовірна на рівні останнього порогу (Р<0,001), так само як і жива маса при першому отеленні на 35 кг. Встановлено достовірний вплив віку першого плідного осіменіння телиць та отелення на показники молочної продуктивності. Вищі показники за надоєм першої лактації та довічним надоєм у корів української чорно-рябої молочної породи виявились при їх запліднені у 16-17 місяців і розтеленні у 25-26 місяців з надоєм за першу лактацію та за життя відповідно 6952 та 37674 кг, а у корів голштинської породи ці показники відповідно становили 7412 та 44274 кг. Виявлена достовірна мінливість показників відтворювальної здатності дочірнього потомства бугаїв-плідників оцінених ліній у межах піддослідних порід. Встановлені коефіцієнти кореляції між віком при першому отеленні та надоєм, які становили від низьких (r=0,087) до помірних (r=0,214) і залежали від лактації. Найвища кореляція, отримана у віці кращої лактації (r=0,274) свідчить, що добір за віком при першому отеленні може бути певною мірою ефективним. За вмістом жиру в молоці від’ємні кореляції (r=-0,032…-0,085) вказують на відсутність ефективної селекції за цією ознакою. Тоді як добір за виходом молочного жиру буде також ефективним (r=0,095-0,303), особливо за кращу лактацію. Про ефективність селекції за добором корів з урахуванням віку при першому отеленні свідчать показники сили впливу за усіма ознаками молочної продуктивності, які найвищі за величиною надою, особливо за кращу лактацію (31,4%), та загальним виходом молочного жиру (28,5%).

Постановка проблеми. Здійснення зворотного зв’язку в системах організації самостійної роботи студентів у значній мірі спирається на застосування тестових технологій педагогічного вимірювання для здійснення поточного контролю і педагогічної діагностики. Під час самостійної роботи студентів комп’ютерно орієнтоване тестування з успіхом застосовується для вирішення таких завдань як актуалізація опорних знань (навчальна, стимулювально-мотиваційна функції та функція контролю), відпрацювання навичок за допомогою тестів-тренажерів (навчальна та стимулювально-мотиваційна функції), організація навчальних змагань (навчальна, виховна та стимулювально-мотиваційна функції). Надійність результатів вимірювання визначає якість управління самостійною роботою і позитивне ставлення студентів до відповідних навчальних засобів. Неперервний розвиток тестових технологій, розробка нових модифікованих процедур тестування та інтерпретації тестових результатів (наприклад, застосування вагових коефіцієнтів, спеціальних алгоритмів подання тестових завдань, врахування вгадування тощо) зумовлює потребу в розвитку методів визначення їх надійності.Мета даної роботи полягає у використанні методу статистичного моделювання для аналізу умов застосування певних процедур інтерпретації тестових балів у системах організації самостійної роботи студентів.Виклад основного матеріалу. Будь-яке порівняння має спиратися на певний критерій якості. Але кожна процедура інтерпретації тестових результатів передбачає оригінальний критерій, і різноманітність критеріїв позбавляє дослідника можливості застосувати їх для порівняння різних процедур. Більш того шкали, за якими визначаються тестові бали є різними в різних процедурах інтерпретації тестових результатів. Так за класичною моделлю маємо лінійну шкалу відносно кількості правильно виконаних завдань; моделі з ваговими коефіцієнтами, що враховують трудність або складність завдань, передбачають певні нелінійні шкали; модель IRT, яку започатковано Г. Рашем, передбачає визначення підготовленості тестованого в логітах. Одним із напрямів вирішення проблеми може бути перетворення тестового балу за процентільною шкалою, яка відображає ранжування тестованих за результатами тестування. Але, на наш погляд, такий підхід пов’язаний з певними проблемами застосування статистичних методів для обчислення надійних інтервалів, оскільки зв’язок між різними шкалами є нелінійним. В такій ситуації пропонуємо здійснювати порівняння на підставі методу статистичних випробувань. Критерієм якості процедури інтерпретації тестових результатів (Q) оберемо різницю між імовірністю правильного та неправильного висновку щодо ранжування тестованих. Статистичне моделювання процедур тестування та інтерпретації тестових результатів здійснюємо за розробленою нами моделлю [1], яка ґрунтується на апроксимації ймовірності правильної відповіді на завдання за моделлю Г. Раша. В обчислювальних експериментах кількість статистичних випробувань складала 100000, що за наближеними оцінками з імовірністю не менше 95% забезпечувало дві правильні цифри у шуканому значенні критерію Q.Аналіз результатів обчислювальних експериментів, проведений у статті [1] (рис. 1) дає підстави для висновку, що в усіх розглянутих випадках для рейтингової (нормоорієнтованої) інтерпретації тестових результатів саме класична процедура забезпечує найкращі значення запропонованого критерію якості. Проведено зіставлення таких процедур обчислення тестового бала:1. Класична процедура (ряд 1 на рис. 1), що передбачає 1 бал за кожну правильну відповідь і 0 балів в інших випадках.2. Поправка на вгадування (ряд 2 на рис. 1). Вгадування тестованим правильних відповідей призводить до систематичного завищення тестового бала. Для корекції систематичної похибки для випадку тесту з різними за формою завданнями нами на підставі підходу В. В. Кромера [2] було запропоновано процедуру обчислення тестового бала [3] в якій за правильну відповідь тестований отримує 1 бал, за відмову від відповіді – 0 балів, неправильна відповідь оцінюється величиною (–cj)/(1–cj).3. Застосування вагових коефіцієнтів, відповідних до трудності завдань (ряд 3 на рис. 1) – приклади такого підходу досить часто зустрічаються в літературі й автоматизованих системах тестування. Наприклад, вагові коефіцієнти застосовуються в тестах підсумкової державної атестації для завдань середнього і достатнього рівнів.Результати обчислювальних експериментів збігаються з відомими висновками, що класична процедура інтерпретації тестових результатів забезпечує найкраще розділення тестованих, коли їх підготовленість близька до трудності завдань тесту. Але такий тест має вузький робочий діапазон вимірювання и для тестованих з низькою або високою підготовленістю не забезпечує задовільної якості вимірювання. Сучасні педагогічні тести будуються як система завдань зростаючої трудності, що дозволяє суттєво розширити робочий діапазон вимірювання, але чутливість тесту, тобто його здатність розділяти тестованих з невеликою різницею підготовленості зменшується. Відсутні вгадуваннята неуважністьІмовірність угадування 25%, неуважність відсутняІмовірність угадування для половини завдань різної трудності складає 25%; решта завдань не припускають вгадування;неуважність відсутняІмовірність угадування для половини завдань різної трудності складає 25%; решта завдань не припускають вгадування; ймовірність помилки за неуважністю складає 10%Рис. 1. Вплив вгадування та неуважності на якість інтерпретації тестових результатів за різними процедурами обчислення тестового бала (1 – класична; 2 – з поправкою на вгадування; 3 – з ваговими коефіцієнтами). Критерій Q обчислено для випадку ранжування тестованих з різницею підготовленості (θ2–θ1) = 0,5 і середньою підготовленістю θ = (θ2 + θ1) / 2 в термінах моделі Г. Раша (θ = –2 – погано підготовлені учні; θ = 0 – середньо підготовлені учні; θ = 2 – кращі учні) для тесту, який складається з 31 завдання зростаючої трудності (параметр трудності різних завдань за моделлю Г. Раша від –2 до 2), параметр роздільної здатності за моделлю Г. Раша дорівнює 2. Враховуючі значну різницю в підготовленості тестованих, доцільно застосовувати тести, які побудовані як система завдань зростаючої трудності, що забезпечує найкращу якість тестових результатів у широкому діапазоні, як це показано за результатами обчислювальних експериментів [1].Інтерпретація тестових результатів за моделлю IRT не змінює ранжування тестованих у порівнянні з класичною процедурою інтерпретації тестових результатів. Це підтверджується теоретичним аналізом процедури визначення підготовленості тестованого за моделлю IRT і проведеними обчислювальними експериментами. В реальному тестуванні, коли параметри завдань невідомі й обчислюються за результатами тестування, звісно, спостерігатимуся розбіжності в ранжуванні, які викликатимуся похибками визначення параметрів тестових завдань за моделлю Г. Раша.В системі організації самостійної роботи студентів розглянута вище рейтингова (нормоорієнтована) інтерпретація тестових результатів доцільна для проведення певних навчальних змагань і при здійснені студентом самоконтролю, щоб надати йому можливість бачити рівень власних навчальних досягнень на фоні групи. За нормоорієнтованою інтерпретацією тестових результатів може здійснюватися підсумковий контроль.Під час організації самостійної роботи часто застосовується інтерпретація тестових результатів, що орієнтована на критерії, які задаються навчальним стандартом, викладачем або системою педагогічної діагностики й прогнозування. Так, під час здійснення актуалізації опорних знань на початку вивчення нового матеріалу рейтингова інтерпретація тестових результатів не є можливою, оскільки за умови нормального навчального процесу всі тестовані мають успішно виконати тест. Викладач задає певну межу тестового балу, що відповідає якості опорних знань, яка достатня для продовження навчання. Поточний контроль теж частіше здійснюється на основі критеріїв якості засвоєння. За рекомендаціями різних авторів повнота знань, яка ще дає можливість студенту самостійно ліквідувати прогалини складає близько 0,7. За вимогами «Критерієв оцінювання навчальних досягнень ...» [4] мінімальна позитивна оцінка 4 за 12-бальною шкалою виставляється за умови, що учень знає близько половини навчального матеріалу. Тематичний контроль може здійснюватися за нормоорієнтованою інтерпретацією тестових результатів, але для цього потрібно мати стандартизовані тести, створення яких пов’язано з ретельною апробацією цих тестів на великій вибірці з цільової групи. Якщо таких тестів немає, то неможливо перевірити якість засвоєння студентом навчального матеріалу теми через порівняння його навчальних досягнень з досягненнями невеликої і не завжди репрезентативної академічної групи студентів. В такому випадку застосування інтерпретації тестових результатів, що орієнтована на критерії, буде доцільним.Для порівняння якості різних критеріально орієнтованих процедур інтерпретації тестових результатів запропонуємо критерії Z, який за аналогією з вище описаним критерієм Q визначатиме різницю між імовірністю правильного та неправильного висновку щодо перебільшення навчальних досягнень тестованого над певною заданою межею, що встановлена викладачем або освітнім стандартом. Критерії Z є функцією від різниці Δy між навчальними досягненнями та встановленою критеріями межею. Чим більше ця різниця, тим ближче значення критерію до одиниці. Таким чином, під час здійснення аналізу якості процедур тестування й інтерпретації тестових результатів потрібно заздалегідь обрати певну різницю Δy, яка визначатиме частку повноти знань для якій визначатимуся критерій Z. Крім цього, досліджувана процедура тестування й інтерпретації тестових результатів може давати систематичну похибку в бік завищення або заниження вимірюваної повноти знань. Тому потрібно обчислювати значення критерію Z як для випадку перевищення навчальних досягнень над заданою межею, так і для протилежного випадку, коли навчальні досягнення (наприклад, повнота знань) нижче за встановленої межі.Висновки:1. Показано, що під час організації самостійної роботи доцільно застосовувати як нормоорієнтовану, так і критеріально орієнтовану інтерпретацію тестових результатів, у залежності від дидактичних завдань тестування.2. Обчислювальний експеримент підтверджує відомий висновок, що найбільша якість ранжування тестованих забезпечується, якщо тест містить завдання однакової трудності, яка близька до підготовленості тестованих. Але такий тест має вузький діапазон вимірювання.3. Для тестів з нормо-орієнтованою інтерпретацією результатів слід застосовувати класичну процедуру обчислення тестового бала (без корекції вгадування та вагових коефіцієнтів).5. Інтерпретація тестових результатів за моделлю IRT не змінює ранжування тестованих у порівнянні з класичною процедурою інтерпретації тестових результатів за відсутності похибки визначення параметрів завдань.6. Запропоновано критерій, який дає можливість порівнювати якість критеріально орієнтованих процедур інтерпретації тестових результатів, незалежно від застосованої в кожній процедурі шкали вимірювання.Напрями подальших розвідок з проблеми дослідження: доцільно провести порівняльне дослідження якості конкретних процедур тестування та інтерпретації тестових результатів в системах з критеріально орієнтованою інтерпретацією тестових результатів.

Мета. Метою дослідження є встановлення обсягу втрат продовольства та харчових відходів в Україні за 2016 р., що дозволить у подальшому розробити пропозиції щодо зменшення обсягу втрат продовольства та харчових відходів. Для досягнення поставленої мети визначено обсяг втрат продовольства та харчових відходів у розрізі видів продукції та регіонів на кожному етапі ланцюга створення вартості продовольства (харчовий ланцюг) у фізичному обсязі та кілокалоріях. Методологія / методика / підхід. Фактичні обсяги втрат продовольства та харчових відходів обчислюються за даними офіційної статистики України за методологією ФАО, яка базується на розрахунках елементів постачання (виробництва, імпорту та експорту, запасів) визначення внутрішнього споживання та елементів використання (споживання, корм, насіння, переробка, відходи), що визначає харчування (у свіжому вигляді та після переробки) з урахуванням вагових відсотків втрат продовольства та харчових відходів (у відсотках від того, що включено в кожен етап) для Європи та коефіцієнта конверсії. Розрахунки проведено в розрізі: видів продуктів (картопля, овочі, крупи, молоко, фрукти, м’ясо); регіонів з їх рейтингом щодо усереднених і загальних показників країни; етапів харчового ланцюга (виробництво, переробка та упаковка, доставка та продаж, споживання). Обсяг і структура втрат харчових продуктів і харчових відходів визначаються у фізичному обсязі та кілокалоріях. Результати. У Київській області частка втрат продовольства та харчових відходів за усіма видами досліджуваної продукції перевищує питому вагу регіону за обсягами виробництва продовольства. Вищою від усереднених даних в Україні є частка втрат продовольства та харчових відходів у Вінницькій, Волинській, Донецькій, Житомирській, Закарпатській, Івано-Франківській, Київській, Кіровоградській, Львівській, Полтавській, Рівненській, Херсонській, Хмельницькій і Чернівецькій областях. Натомість у Дніпропетровській, Запорізькій, Луганській, Миколаївській, Одеській, Сумській, Тернопільській, Харківській, Черкаській і Чернігівській областях спостерігається перевищення питомої ваги виробництва продукції цими регіонами над часткою втрат у них продовольства та харчових відходів. Така строкатість визначається переважно обсягами виробництва та, відповідно, втратами й відходами зерна, оскільки саме ця група займає найбільшу питому вагу за її обсягом у перерахунку на кілокалорії. Оригінальність / наукова новизна. Дістали дальшого розвитку експериментальні дослідження оцінки обсягу втрат продовольства та харчових відходів в Україні, визначені за методикою ФАО для усіх регіонів України за основними групами продовольства (зерно, картопля, овочі, плоди та фрукти, молоко, м’ясо) на кожному з етапів харчового ланцюга (виробництво, зберігання, переробка й упаковка, доставка та продаж, споживання). Практична цінність / значущість. Одержані результати дозволять у подальшому розробити пропозиції щодо зменшення обсягу втрат продовольства та харчових відходів у країні в цілому та для кожного з регіонів, ураховуючи їхні особливості.