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)

Titolo:	Метод Dubins для аеродинамічної моделі групи безпілотних літальних апаратів
Titoli alternativi:	Dubins method for aerodynamic models of uaves group
Autori:	Романюк, Л. Чихіра, Ігор Вікторович Romaniuk, L. Chykhira, I.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	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 (International):	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].
Is part of:	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
Conference/Event:	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
Journal/Collection:	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
Data:	14-mag-2020
Date of entry:	3-giu-2020
Editore:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil;
Temporal Coverage:	14-15 травня 2020 року 14-15 May 2020
UDC:	004.942 519.876.5
Number of pages:	2
Page range:	147-148
Start page:	147
End page:	148
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31926
ISBN:	978-966-305-093-5
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020
URL for reference material:	https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-38-10 https://arxiv.org/abs/1808.03818
References (Ukraine):	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 (International):	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.
Content type:	Conference Abstract
È visualizzato nelle collezioni:	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)

Tutti i documenti archiviati in DSpace sono protetti da copyright. Tutti i diritti riservati.