<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Forestry Engineering Journal</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Forestry Engineering Journal</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Лесотехнический журнал</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2222-7962</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">42950</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.34220/issn.2222-7962/2021.1/13</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Технологии. Машины и оборудование</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>TECHNOLOGIES. MACHINERY AND EQUIPMENT</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Технологии. Машины и оборудование</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">CALCULATION OF MANIPULATOR EXPERIMENTAL MODEL FOR STUDYING THE METHODS OF LEARNING (WITH REINFORCEMENT)</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>РАСЧЕТ ОПЫТНОГО ОБРАЗЦА МАНИПУЛЯТОРА ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ МЕТОДОВ ОБУЧЕНИЯ  С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Ступников</surname>
       <given-names>Дмитрий Сергеевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Stupnikov</surname>
       <given-names>Dmitriy Sergeevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>Neiti1992@yandex.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Толстых</surname>
       <given-names>Андрей Андреевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Tolstyh</surname>
       <given-names>Andrey Andreevich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Малюков</surname>
       <given-names>Сергей Владимирович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Malyukov</surname>
       <given-names>Sergey Vladimirovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>malyukovsergey@yandex.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Аксенов</surname>
       <given-names>Алексей Александрович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Aksenov</surname>
       <given-names>A. A.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>vglta@vglta.vrn.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-4"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Новиков</surname>
       <given-names>Сергей Викторович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Novikov</surname>
       <given-names>Sergey Viktorovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-5"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Voronezh State University of Forestry and Technologies</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Воронежский институт МВД России</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Воронежский институт МВД России</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Voronezh State University of Forestry and Technologies</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-4">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-5">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">ООО «ЛАССАРД»</institution>
     <city>Москва</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">ООО «ЛАССАРД»</institution>
     <city>Москва</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <volume>11</volume>
   <issue>1</issue>
   <fpage>147</fpage>
   <lpage>154</lpage>
   <self-uri xlink:href="http://lestehjournal.ru/sites/default/files/journal_pdf/147-154.pdf">http://lestehjournal.ru/sites/default/files/journal_pdf/147-154.pdf</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Обучение с подкреплением является одной из разновидностей алгоритмов машинного обучения. Данные алгоритмы взаимодействуют с моделью среды, в которой предполагается использование робототехнической системы, и позволяют получать относительно простые аппроксимации эффективных наборов действий системы для достижения поставленной цели. Применение обучения с подкреплением позволит обучить модель на серверном оборудовании, а в конечной системе использовать уже обученные нейронные сети, сложность вычисления отклика которых напрямую зависит от их топологии. В представленной работе проведен статистический расчет опытного образца роботизированного манипулятора для стендовых исследований систем обучения с подкреплением. Обоснованы выбор конструктивных особенностей и материалов, рассмотрены основные узлы и особенности конструкции. Исследования были проведены в программе SolidWorks Simulation. Получен опытный образец робота манипулятора с достаточно высоким запасом прочности. Сделан вывод о том, что основным концентратором напряжений является стык проушины и платформы, однако максимальное значение напряжения составило 3.8804 МПа, что является незначительным. При этом максимальное результирующее перемещение будет концентрироваться в верхней части проушины, и будет смещаться в зависимости от положения руки манипулятора. Максимальное зафиксированное значение перемещения равно 0.073 мм, что является незначительным</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>Reinforcement learning is a type of machine learning algorithm. These algorithms interact with the model of the environment in which the robotic system is supposed to be used, and make it possible to obtain relatively simple approximations of effective sets of system actions to achieve the set goal. The use of reinforcement learning will allow training the model on server hardware, and in the final system use already trained neural networks, the complexity of calculating the response of which directly depends on their topology. In the presented work, a statistical calculation of a prototype of a robotic manipulator for bench research of reinforcement learning systems has been carried out. The choice of design features and materials has been substantiated; the main units and design features have been considered. The studies were carried out in the SolidWorks Simulation software. A prototype of a robotic manipulator with a sufficiently high safety margin was obtained. It is concluded that the main stress concentrator is the junction of the eyelet and the platform, however, the maximum stress value was 38.804 kgf/sm2, which is insignificant. In this case, the maximum resulting movement will be concentrated in the upper part of the eyelet, and will shift depending on the position of the manipulator arm. The maximum recorded displacement is 0.073 mm, which is negligible</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>промышленный робот</kwd>
    <kwd>опытный образец</kwd>
    <kwd>робот-манипулятор</kwd>
    <kwd>статистический анализ.</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>industrial robot</kwd>
    <kwd>prototype</kwd>
    <kwd>robotic arm</kwd>
    <kwd>statistical analysis</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Введение Обучение с подкреплением является одной из разновидностей алгоритмов машинного обучения [1, 2]. Данные алгоритмы взаимодействуют с моделью среды, в которой предполагается использование робототехнической системы и позволяют получать относительно простые аппроксимации эффективных наборов действий системы для достижения поставленной цели [3, 4]. В настоящее время в робототехнических системах используются классические методы (например, расчёт обратной кинематики), однако сложность вычислений растет пропорционально количеству подвижных узлов системы и количеству информации, поступающей от среды [5]. С другой стороны, применение обучения с подкреплением позволит обучить модель на серверном оборудовании, а в конечной системе использовать уже обученные нейронные сети, сложность вычисления отклика которых напрямую зависит от их топологии. Как было показано в предыдущей работе [6], обучение с подкреплением теоретически применимо в задачах управления роботизированными манипуляторами. В настоящей работе рассматриваются вопросы конструирования опытного образца для проведения натурных исследований.Материал и методы исследованияДля изучения практического применения универсальных алгоритмов машинного обучения с подкреплением была разработана модель опытного образца робота манипулятора (рис. 1).Геометрические размеры модели –   мм с учетом полностью вытянутой вверх руки, предварительный вес конструкции с учетом шаговых двигателей и крепежа составил 6 кг. Подобная геометрия обеспечивает компактность Рис. 1. Общий вид опытного образца робота манипулятора: 1 – основание; 2 – корпус блока управления; 3 – корпус блока питания; 4 – шаговые двигатели; 5 – опорное вращательное звено; 6 – возвратно-поступательные звенья; 7 – захватИсточник: собственная разработка авторов и, вместе с тем, легкость, необходимую при проведении стендовых экспериментов. Радиус рабочей зоны манипулятора составил 550 мм. Все это позволяет легко собирать и разбирать конструкцию, а также расширяет спектр возможностей для монтажа.Материалом для изготовления был выбран ABS пластик. Данный вид пластика имеет хорошее сочетание прочности и упругости, а также хорошо поддаётся механической обработке.Перед производством данной конструкции необходимо провести ряд инженерных исследований для выявления полной технической характеристики и соответствия техническому заданию. Одним из таких исследований является статический анализ элементов конструкции.Для предварительной оценки конструкция была разбита на 3 основных узла: основание, поворотная платформа и плечо. Исследования проводились в программе SolidWorks Simulation [7].В разработанной конструкции предполагается закрепление основания к какой-либо твердой поверхности при помощи болтовых соединений. Поэтому в качестве имитации такого крепления был выбран зафиксированный шарнир. В качестве внешних нагрузок использовали внешнюю силу, приложенную в область максимальной нагрузки основания, а также силу тяжести. Анализ проводился методом конечных элементов [8, 9, 10, 11], поэтому следующим шагом было создание сети дискретных элементов (рис. 2). Подробная информация о сформированной сети представлена в таблице 1.Фиолетовые стрелки – область приложения внешней силы; красная стрелка – сила тяжести; зеленые стрелки – области крепления зафиксированных шарниров.  Таблица 1 Информация о сетке [12, 13]Тип сеткиСетка на твердом телеИспользуемое разбиение: Сетка на основе смешанной кривизныТочки Якобиана4 ТочкиМаксимальный размер элемента19.8871 mmМинимальный размер элемента3.97742 mmКачество сеткиВысокаяВсего узлов16610Всего элементов9049Максимальное соотношение сторон3178.3% элементов с соотношением сторон &lt; 388.5% элементов с соотношением сторон &gt; 101.44% искаженных элементов (Якобиан)0  Рис. 2. Подготовительный этап статического исследования основания манипулятораИсточник: собственная разработка авторов При расчете значение прилагаемой внешней силы принимали равным 10 Н. В результате получили ряд эпюр.На рис. 3 изображена эпюра напряжения Von Mises [14, 15, 16]. По данной эпюре можем наглядно рассмотреть области распределения и концентрации напряжений. В областях крепления основания можем видеть области концентрации напряжений, однако эти области мы рассматривать не будем. Поскольку на этапе моделирования мы допускаем использование абсолютно жестких закреплений, в результате в их областях образуются зоны сингулярности, поэтому их расчёт будет не верным. При подробном рассмотрении эпюры можем видеть, что большая часть нагрузки распределяется в месте приложения сил. Минимальное зафиксированное напряжение составило 0,0042 МПа, а максимальное 1,6289 МПа. На рис. 4 показана эпюра результирующего перемещения элемента при нагрузке в 10 Н.По данной эпюре видны области перемещения материала при приложении нагрузки. В областях выделенных синим цветом, перемещение отсутствует, а максимальное значение перемещения находится в области крепление шагового двигателя и составляет 0,161 мм. Зная коэффициент текучести используемого материала (34,6704 МПа) и полученное значение максимальной нагрузки 1,6289 МПа можем судить о том, что нагрузка в 10 Н для этой детали является не значительной.  Поэтому перед проектированием стоит снизить заполняемость материалом каркаса данной детали для снижения веса и экономии материала.Вторым ключевым элементом конструкции является поворотная платформа. Для нее мы также провели статический анализ с аналогичными условиями. Полученные эпюры напряжения и перемещения отражены на рис. 5 а, б.Рeзультaты иccлeдoвaния и их oбсуждeниeАнализируя полученные эпюры, можем сделать следующие выводы: – основным концентратором напряжений является стык проушины и платформы, однако максимальное значение напряжения составило 3,8804 МПа, что является незначительным;– максимальное результирующее перемещение будет концентрироваться в верхней части проушины, и будет смещаться в зависимости от положения руки манипулятора. Максимальное зафиксированное значение перемещения равно 0,073 мм, что является незначительным.Общие рекомендации для этого узла конструкции будут идентичны основанию.Третьим элементом анализа будет плечо манипулятора. Эпюры напряжения и результирующего напряжения данного узла показаны на рис. 6 а, б. Данный элемент конструкции было решено нагрузить сильнее (30 Н).Проанализировав полученные эпюры можно сказать о том, что нагрузка в 30 Н для этого элемента конструкции является около предельной. Максимальное напряжение составило 34,5747 МПа, в то время как предел текучести материала равен 34,6704 МПа. А максимальное результирующее перемещение равно 14,675 мм.Выводы. Обобщив полученные результаты исследований можно сказать, что заложенный запас прочности данной конструкции достаточно высок. Так как предполагаемые нагрузки при эксплуатации не будут превышать 10 Н, конструкцию необходимо доработать. Снизить объем заполнения материалом каркасных элементов конструкции или толщину стенок. Это позволит значительно уменьшить нагрузку на шаговые двигатели и увеличить возможную полезную нагрузку на захват манипулятора. В последующих работах предполагаются доработка конструкции опытного образца и его сборка для проведения стендовых испытаний алгоритмов управления роботизированным манипулятором на основе обучения с подкреплением.   Рис. 3. Эпюра напряжений Von Mises при нагрузке 10 НИсточник: собственная разработка авторов  Рис. 4. Эпюра результирующего перемещения при нагрузке 10 НИсточник: собственная разработка авторов А) Б)Рис. 5. Эпюры результатов статического анализа поворотной платформы манипулятора: а) напряжение Von Mises при нагрузке 10 Н; б) результирующее перемещение при нагрузке 10 НИсточник: собственная разработка авторов  А) Б)Рис. 6. Эпюры результатов статического анализа плеча манипулятора: а) напряжение Von Mises при нагрузке 30</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Naser, M.Z. Machine learning assessment of fiber-reinforced polymer-strengthened and reinforced concrete Members / M.Z. Naser // ACI Structural Journal. - 2020. - № 117 (6). - pp. 237-251. - DOI: 10.14359/51728073</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Naser, M.Z. Machine learning assessment of fiber-reinforced polymer-strengthened and reinforced concrete Members / M.Z. Naser // ACI Structural Journal. - 2020. - № 117 (6). - pp. 237-251. - DOI: 10.14359/51728073</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Wistuba, M. Automation of deep learning - Theory and practice / M. Wistuba, A. Rawat, T. Pedapati // ICMR 2020 - Proceedings of the 2020 International Conference on Multimedia Retrieval. - 2020. - pp. 5-6. - DOI: 10.1145/3372278.3390739</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Wistuba, M. Automation of deep learning - Theory and practice / M. Wistuba, A. Rawat, T. Pedapati // ICMR 2020 - Proceedings of the 2020 International Conference on Multimedia Retrieval. - 2020. - pp. 5-6. - DOI: 10.1145/3372278.3390739</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Deep-learning trust estimation in multi-agent systems / C. Balas, R. Karlsen, P. Muench [et all.]  // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. - 2017. - №1019510. - DOI: 10.1117/12.2264152</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Deep-learning trust estimation in multi-agent systems / C. Balas, R. Karlsen, P. Muench [et all.]  // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. - 2017. - №1019510. - DOI: 10.1117/12.2264152</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Improvement on supporting machine learning algorithm for solving problem in immediate decision making / A. Niazi, N. Redzuan, R.I.R. Hamzah, S. Esfandiari // Advanced Materials Research. - 2012. -№ 566. - pp. 572-579. - DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.566.572</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Improvement on supporting machine learning algorithm for solving problem in immediate decision making / A. Niazi, N. Redzuan, R.I.R. Hamzah, S. Esfandiari // Advanced Materials Research. - 2012. -№ 566. - pp. 572-579. - DOI: 10.4028/www.scientific.net/AMR.566.572</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning. / Z. Wang, T. Schaul, M. Hessel [et all.] // 33rd International Conference on Machine Learning, ICML. - 2016. - №4. - pp. 2939-2947.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning. / Z. Wang, T. Schaul, M. Hessel [et all.] // 33rd International Conference on Machine Learning, ICML. - 2016. - №4. - pp. 2939-2947.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Применение метода обучения с подкреплением в роботизированных и автоматизированных системах лесной промышленности / А. А. Толстых, Д. С. Ступников, С. В. Малюков [и др.] // Лесотехнический журнал. - 2020. - Т. 10. - № 1 (37). - С. 256-265. - DOI: 10.34220/issn.2222-7962/2020.1/19</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Primenenie metoda obucheniya s podkrepleniem v robotizirovannyh i avtomatizirovannyh sistemah lesnoy promyshlennosti / A. A. Tolstyh, D. S. Stupnikov, S. V. Malyukov [i dr.] // Lesotehnicheskiy zhurnal. - 2020. - T. 10. - № 1 (37). - S. 256-265. - DOI: 10.34220/issn.2222-7962/2020.1/19</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Алямовский, А.А. SolidWorks Simulation. Инженерный анализ для профессионалов: задачи, методы, рекомендации / А.А. Алямовский. - Москва: ДМК Пресс, 2015. - 562 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Alyamovskiy, A.A. SolidWorks Simulation. Inzhenernyy analiz dlya professionalov: zadachi, metody, rekomendacii / A.A. Alyamovskiy. - Moskva: DMK Press, 2015. - 562 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Собачкин, А.А. SolidWorks. Компьютерное моделирование в инженерной практике / А.А. Собачкин, Е.В. Одинцов. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2005. - 800 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Sobachkin, A.A. SolidWorks. Komp'yuternoe modelirovanie v inzhenernoy praktike / A.A. Sobachkin, E.V. Odincov. - Sankt-Peterburg: BHV-Peterburg, 2005. - 800 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation / R.S. Sutton, D.A. McAllester, S.P. Singh, M. Yishay // Advances in Neural Information Processing Systems 12. - 2000. - pp. 1057-1063.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation / R.S. Sutton, D.A. McAllester, S.P. Singh, M. Yishay // Advances in Neural Information Processing Systems 12. - 2000. - pp. 1057-1063.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Gan, J.Q. A GPU-based DEM approach for modelling of particulate systems / J.Q. Gan, Z.Y. Zhou, A.B. Yu //  Powder Technology. - 2016. - no. 301. - 1172. - DOI: 10.1016/j.powtec.2016.07.072</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Gan, J.Q. A GPU-based DEM approach for modelling of particulate systems / J.Q. Gan, Z.Y. Zhou, A.B. Yu //  Powder Technology. - 2016. - no. 301. - 1172. - DOI: 10.1016/j.powtec.2016.07.072</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Hou, Q.F. DEM study of the flow of cohesive particles in a screw feeder / Q.F. Hou, K.J. Dong, A.B. Yu // Powder Technology. - 2014. - no. 256. - 529. - DOI: 10.1016/j.powtec.2014.01.062</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Hou, Q.F. DEM study of the flow of cohesive particles in a screw feeder / Q.F. Hou, K.J. Dong, A.B. Yu // Powder Technology. - 2014. - no. 256. - 529. - DOI: 10.1016/j.powtec.2014.01.062</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Patent US 5815154 Graphical browser system for displaying and manipulating a computer model / J.K. Hirschtick, S.G. Krug, R.P. Zuffante. September 29, 1998.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Patent US 5815154 Graphical browser system for displaying and manipulating a computer model / J.K. Hirschtick, S.G. Krug, R.P. Zuffante. September 29, 1998.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Woyak, S.A. Functionality and data integration of software modules through dynamic integration / S.A. Woyak, A. Myklebust // Journal of Engineering Design. - 1998. - Vol. 9. - no. 2. - pp. 137-158. - DOI: 10.1080/095448298261598.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Woyak, S.A. Functionality and data integration of software modules through dynamic integration / S.A. Woyak, A. Myklebust // Journal of Engineering Design. - 1998. - Vol. 9. - no. 2. - pp. 137-158. - DOI: 10.1080/095448298261598.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Rao, J.S. Simulation Based Engineering in Solid Mechanics (Springerbriefs in Applied Sciences and Technology) / J.S. Rao. - New York: Springer, 2017. - 200 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Rao, J.S. Simulation Based Engineering in Solid Mechanics (Springerbriefs in Applied Sciences and Technology) / J.S. Rao. - New York: Springer, 2017. - 200 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Феодосьев, В.И. Сопротивление материалов: учеб. для вузов / В.И. Феодосьев. - 10-е издание, перераб. и доп. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1999. - 592 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Feodos'ev, V.I. Soprotivlenie materialov: ucheb. dlya vuzov / V.I. Feodos'ev. - 10-e izdanie, pererab. i dop. - M.: Izd-vo MGTU im. N.E.Baumana, 1999. - 592 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B16">
    <label>16.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Электронное моделирование SSJ-100 / М.А. Погосян, Е.П. Савельевских, Д.Ю. Стрелец, Г.В. Львова // Наука и технологи в промышленности. - 2011. - №3. - С. 8 - 20.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Elektronnoe modelirovanie SSJ-100 / M.A. Pogosyan, E.P. Savel'evskih, D.Yu. Strelec, G.V. L'vova // Nauka i tehnologi v promyshlennosti. - 2011. - №3. - S. 8 - 20.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
