1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2020
4. Міжнародна науково-технічна конференція „Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій“ до 60 річчя з дня заснування Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя та 175 річчя з дня народження Івана Пулюя (2020)

Назва:	Метод Dubins для аеродинамічної моделі групи безпілотних літальних апаратів
Інші назви:	Dubins method for aerodynamic models of uaves group
Автори:	Романюк, Л. Чихіра, Ігор Вікторович Romaniuk, L. Chykhira, I.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис:	Романюк Л. Метод Dubins для аеродинамічної моделі групи безпілотних літальних апаратів / Л. Романюк, І. Чихіра // Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції „Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій“ до 60-річчя з дня заснування Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя та 175-річчя з дня народження Івана Пулюя, 14-15 травня 2020 року. — Т. : ТНТУ, 2020. — С. 147–148. — (Моделювання в наукоємних технологіях).
Bibliographic description:	Romaniuk L., Chykhira I. (2020) Metod Dubins dlia aerodynamichnoi modeli hrupy bezpilotnykh litalnykh aparativ [Dubins method for aerodynamic models of uaves group]. Materialy Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Fundamentalni ta prykladni problemy suchasnykh tekhnolohii" do 60-richchia z dnia zasnuvannia Ternopilskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu imeni Ivana Puliuia ta 175-richchia z dnia narodzhennia Ivana Puliuia (Tern., 14-15 May 2020), pp. 147-148 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції „Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій“ до 60-річчя з дня заснування Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя та 175-річчя з дня народження Івана Пулюя, 2020
Конференція/захід:	Міжнародна науково-технічна конференція „Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій“ до 60- річчя з дня заснування Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя та 175-річчя з дня народження Івана Пулюя
Журнал/збірник:	Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції „Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій“ до 60-річчя з дня заснування Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя та 175-річчя з дня народження Івана Пулюя
Дата публікації:	14-тра-2020
Дата внесення:	3-чер-2020
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil;
Часове охоплення:	14-15 травня 2020 року 14-15 May 2020
УДК:	004.942 519.876.5
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	147-148
Початкова сторінка:	147
Кінцева сторінка:	148
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31926
ISBN:	978-966-305-093-5
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020
URL-посилання пов’язаного матеріалу:	https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-38-10 https://arxiv.org/abs/1808.03818
Перелік літератури:	1. Методика побудови інтелектуальної системи автоматичного керування безпілотним літальним аппаратом / Р.О. Бєляков, Г.Д. Радзівілов, О.Д. Фесенко, В.В. Васильченко, О.Г. Цатурян, А.В. Шишацький, В.П. Романенко // [Текст]: Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2019. – № 1. – С. 218–229. 2. Бондарєв Д.І. Моделі групових польотів безпілотних літальних апаратів з використанням теорії графів / Д.І. Бондарєв, Д.П. Кучеров, Т.Ф. Шмельова // [Текст]: Наука і техніка Повітряних сил Збройних сил України. – 2015. – Вип. 3(20). – С. 68–75. 3. Романюк Л., Чихіра І. Аеродинамічна модель групи безпілотних літальних апаратів у просторі з перешкодами // Комп’ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво. – Луцьк, 2020. – Вип. 38. – С. 59–66. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-38-10. 4. Mu C. Neural-network-based adaptive guaranteed cost control of nonlinear dynamical systems with matched uncertainties / C. Mu, D. Wang // Neurocomputing. – 2017. – Vol. 245. – P. 46–54. 5. Lin Z. Relative ordering learning in spiking neural network for pattern recognition / Z. Lin, D. Ma, J. Meng, L. Chen // Neurocomputing. – 2018. – vol. 275. – P. 94–106. 6. Yu J. Machine learning and signal processing for big multimedia analysis / J. Yu, J. Sang, X. Gao // Neurocomputing. – 2017. – Vol. 257. – P. 1–4. 7. Online adaptive optimal control for continuous-time nonlinear systems with completely unknown dynamics / [Y. Lv, J. Na, Q. Yang et al.] // International Journal of Control. – 2016. – Vol. 89. – P. 99–112. 8. Automatically Designing CNN Architectures Using Genetic Algorithm for Image Classification / [Y. Sun, B. Xue, M. Zhang, G. G. Yen] // Cornell University Libreri. – Electronic data. – 2018. – Mode of access: https://arxiv.org/abs/1808.03818 9. Вибір оптимальної траєкторії польоту повітряного судна [Електронний ресурс] / В. С. Паламарчук, О. В. Полюхович, О. Є. Луппо // Вимірювальна та Обчислювальна Техніка в Технологічних Процесах, 2015. – № 4’(53). – С. 180–185.
References:	1. Metodyka pobudovy intelektualnoi systemy avtomatychnoho keruvannia bezpilotnym litalnym apparatom, R.O. Bieliakov, H.D. Radzivilov, O.D. Fesenko, V.V. Vasylchenko, O.H. Tsaturian, A.V. Shyshatskyi, V.P. Romanenko, [Text]: Radioelektronika, informatyka, upravlinnia. 2019, No 1, P. 218–229. 2. Bondariev D.I. Modeli hrupovykh polotiv bezpilotnykh litalnykh aparativ z vykorystanniam teorii hrafiv, D.I. Bondariev, D.P. Kucherov, T.F. Shmelova, [Text]: Nauka i tekhnika Povitrianykh syl Zbroinykh syl Ukrainy, 2015, Iss. 3(20), P. 68–75. 3. Romaniuk L., Chykhira I. Aerodynamichna model hrupy bezpilotnykh litalnykh aparativ u prostori z pereshkodamy, Kompiuterno-intehrovani tekhnolohii: osvita, nauka, vyrobnytstvo, Lutsk, 2020, Iss. 38, P. 59–66. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-38-10. 4. Mu C. Neural-network-based adaptive guaranteed cost control of nonlinear dynamical systems with matched uncertainties, C. Mu, D. Wang, Neurocomputing, 2017, Vol. 245, P. 46–54. 5. Lin Z. Relative ordering learning in spiking neural network for pattern recognition, Z. Lin, D. Ma, J. Meng, L. Chen, Neurocomputing, 2018, vol. 275, P. 94–106. 6. Yu J. Machine learning and signal processing for big multimedia analysis, J. Yu, J. Sang, X. Gao, Neurocomputing, 2017, Vol. 257, P. 1–4. 7. Online adaptive optimal control for continuous-time nonlinear systems with completely unknown dynamics, [Y. Lv, J. Na, Q. Yang et al.], International Journal of Control, 2016, Vol. 89, P. 99–112. 8. Automatically Designing CNN Architectures Using Genetic Algorithm for Image Classification, [Y. Sun, B. Xue, M. Zhang, G. G. Yen], Cornell University Libreri, Electronic data, 2018, Mode of access: https://arxiv.org/abs/1808.03818 9. Vybir optymalnoi traiektorii polotu povitrianoho sudna [Electronic resource], V. S. Palamarchuk, O. V. Poliukhovych, O. Ye. Luppo, Vymiriuvalna ta Obchysliuvalna Tekhnika v Tekhnolohichnykh Protsesakh, 2015, No 4(53), P. 180–185.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	Міжнародна науково-технічна конференція „Фундаментальні та прикладні проблеми сучасних технологій“ до 60 річчя з дня заснування Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя та 175 річчя з дня народження Івана Пулюя (2020)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.