Брянск, Россия
с 01.01.2015 по настоящее время
Воронеж, Россия
Минск, Беларусь
Воронеж, Воронежская область, Россия
Россия
УДК 630 Лесное хозяйство. Лесоводство
Лесосечные работы выполняются различными типами машин и механизмов, которые обычно объединяются в комплекты. Состав комплекта зависит от технологической схемы, по которой организуются работы непосредственно на каждой делянке в зависимости от климатических, ландшафтных и других факторов. Повышение производительности комплекта машин связано с эффективностью работы машин и механизмов на отдельных операциях, но в значительной степени зависит и от правильности подбора машин в составе комплекта, их количества, производственных возможностей, конструктивных особенностей в зависимости от различных условий на каждой площадке. Важно в процессе планирования и управления лесосечными работами, учитывать согласованность работы лесных машин в комплекте, что предполагает определение оптимальных режимов работы каждой машины, количество определенных групп машин, производительности машин, времени их работы и т.д. По исследованиям, ученых различных научных организаций на предприятиях лесного комплекса, был сформирован список задач, для решения которых создаются автоматизированные системы оперативного планирования лесосечными работами (АОП ЛР). На основании АОП ЛР организовывается автоматизированное оперативное управления лесозаготовительными работами (АОУ ЛР). В состав комплекса первоочередных задач АОУ ЛР входят сведущие группы задач; учета объемов выполненных работ на операциях лесосечных работ; анализ выполнения плановых заданий на лесосеке, определенных при решении задач оперативного планирования; выработка управляющих воздействий на процесс лесосечных работ; составления отчетных документов. Первоочередной состав задач оперативного управления логически следует из состава задач планирования. Положительным следствием данной взаимосвязи является общность информационной базы обоих комплексов задач, что значительно упрощает их эксплуатацию, как единого целого в качестве математического обеспечения автоматизированной системы управления лесосечными работами.
лесосека, лесосечные работы, комплекты машин, комплекс задач, автоматизированная система оперативного планирования, автоматизированное оперативное управление, лесозаготовительные работы программное обеспечение, лесной комплекс, лесовосстановительные работы, лесозаготовки, информационное пространство
1. Mokhirev A., Rukomoynikov K. Graphic-analytical modelling of technological chain of logging operations in dynamic natural and production conditions // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 2019, v. 316, p. 012039. DOI:https://doi.org/10.1088/1755-1315/316/1/01203.
2. Программное средство для нахождения оптимальной последовательности технологических операций производственного процесса лесозаготовительного предприятия / А. П. Мохирев, М. М. Герасимова, К. П. Рукомойников, Т. В. Сергеева // Лесной вестник. Forestry Bulletin. 2022. Т. 26, № 1. С. 114-125. DOIhttps://doi.org/10.18698/2542-1468-2022-1-114-125.
3. Заикин А. Н., Сиваков В. В., Новикова Т. П., Зеликов В. А., Стасюк В. В., Чуйков А. С. Программное обеспечение для управления системой технического обслуживания и ремонта лесных машин: оценка применимости // Лесотехнический журнал. 2023. Т.13. № 2 (50). С. 105–127. DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.2/6.
4. Рукомойников К. П., Мохирев А. П. Обоснование технологической схемы лесозаготовительных работ путем создания динамической модели функционирования предприятия // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2019. № 4(370). С. 94-107. DOIhttps://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2019.4.94.
5. Заикин А. Н., Меркелов В. М., Сиваков В. В. К вопросу оперативного планирования и управления лесосечными работами // Экономика и эффективность организации производства. 2020. № 32. С. 120-122.
6. Заикин А. Н. Типы и назначение запасов древесины в производственном процессе лесозаготовок // Лесн. журн. 2013. № 3. С. 71-78. (Изв. высш. учеб. заведений).
7. Заикин А. Н, Рыжикова Е. Г., Теремкова И. И. Метод оперативного планирования и управления лесосечными работами // Лесн. журн. 2017 № 2 С. 107-118 (Изв. высш. учеб. заведений). DOI:https://doi.org/10.17238/issn0536-1036.2017.2.107
8. Мохирев А. П., Горяева Е. В., Медведев С. О. Оценка технологических процессов лесозаготовительных предприятий // Лесотехнический журнал. 2016. Т. 6, № 4(24). С. 139-147. DOIhttps://doi.org/10.12737/23448.
9. Design of logging infrastructure in consideration of the dynamically changing environment / A. Mokhirev, K. Rukomojnikov, M. Gerasimova, S. Medvedev // Journal of the Korean Wood Science and Technology. 2021. Vol. 49, No. 3. P. 254-266. DOIhttps://doi.org/10.5658/WOOD.2021.49.3.254.
10. Имитационное моделирование технологического процесса заготовки древесины на примере лесного харвестера / К. П. Рукомойников, Т. В. Сергеева, Т. А. Гилязова [и др.] // Лесной вестник. Forestry Bulletin. 2023. Т. 27, № 3. С. 69-80. DOIhttps://doi.org/10.18698/2542-1468-2023-3-69-80.
11. Автоматизация ведения учебно-методической документации образовательной организации / В. В. Сиваков, А. А. Соломников, И. Ю. Адамович, С. П. Строев // Высшее образование в России. 2021. Т. 30, № 8-9. С. 34-43. DOIhttps://doi.org/10.31992/0869-3617-2021-30-8-9-34-43.
12. Meissner H., Ilsena R., Auricha J. C. (2017). Analysis of Control Architectures in the Context of Industry 4.0//Procedia CIRP. Vol. 62. P. 165-169.
13. Kolberg D., Zühlke D. (2015). Lean Automation enabled by Industry 4.0 Technologies. December 2015 IFAC-Papers On Line 48(3):1870-1875. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.06.359
14. Erboz G. (2020). A qualitative study on industry 4.0 competitiveness in Turkey using Porter diamond model. Journal of Industrial Engineering and Management 13(2):266 DOI:https://doi.org/10.3926/jiem.2915
15. Сиваков В. В. Внедрение информационных технологий при организации пассажирских маршрутных перевозок в г.Брянске / В. В. Сиваков, К. С. Боровая // Транспортное дело России. 2019. № 4. С. 98-99.
16. The use of information technology in the design of chippers for the production of technological chips / V. Sivakov, S. Gryadunov, A. Buglaev [et al.] // E3s web of conferences: VIII International Conference on Advanced Agritechnologies, Environmental Engineering and Sustainable Development (AGRITECH-VIII 2023), Krasnoyarsk, 29–31 марта 2023 года. Vol. 390. EDP Sciences: EDP Sciences, 2023. P. 03027. DOIhttps://doi.org/10.1051/e3sconf/202339003027.
17. Белов В. Ф. Архитектура цифровой платформы исследования и проектирования инноваций в машино- и приборостроении / В. Ф. Белов, С. С. Гаврюшин, А. И. Занкин // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2021. № 3(732). С.3-15. DOIhttps://doi.org/10.18698/0536-1044-2021-3-3-15.
18. Бовтеев С. В. Разработка метода создания семейств строительных машин и оборудования для 3D и 4D моделирования / С. В. Бовтеев, Н. И. Веселова // Системные технологии. 2022. №3(44). С. 14-23. DOI:https://doi.org/10.55287/22275398_2022_3_14.
19. Hawkes P., Kasper E. (1996). The Finite-Element Method (FEM).https://doi.org/10.1016/B978-012333340-7/50191-5.
20. Шантыко А. С. ОАО "Гомсельмаш": на пути к цифровизации производства / А. С. Шантыко, В. И. Козлов, С. В. Карабанькова // Цифровая трансформация. 2018. № 4. С. 16-26.
21. Erpalov A., Khoroshevskii K., Gadolina I. (2023). Actual problems of creating digital twins of machine engineering products in terms of durability assessment. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 89. 67-75. DOI:https://doi.org/10.26896/1028-6861-2023-89-8-67-75.
22. Sivakov V., Buglaev A., Zaikin A., Orekhovskaya A., Nurullin A., Razetdinov I. Improving the training of employees of logging enterprises in the field of labor protection. E3S Web Conf. 486 04007 (2024). DOI:https://doi.org/10.1051/e3sconf/202448604007.
23. Gavrilović N., Mishra A. (2021). Software architecture of the internet of things (IoT) for smart city, healthcare and agriculture: analysis and improvement directions. J Ambient Intell Human Comput 12, 1315–1336. DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-020-02197-3.
24. Parshina I. S., Frolov E. B. Development of a digital twin of the production system on the basis of modern digital technologies. Ekonomika v promyshlennosti = Russian Journal of Industrial Economics, 2020. Vol. 13. No. 1. Pp. 29–34. (In Russ.). DOI:https://doi.org/10.17073/2072-1633-2020-1-29-34.
25. Ashtari B., Jung T., Lindemann B., Sahlab N., Jazdi, N., Schloegl, W., Weyrich M. (2019). An architecture of an Intelligent Digital Twin in a Cyber-Physical Production System. Automatisierungstechnik. 67. 762-72. DOI:https://doi.org/10.1515/auto-2019-0039.8.
26. Shvedenko V., Mozokhin A. (2020). Concept of digital twins at life cycle stages of production systems. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 20. 815-827.https://doi.org/10.17586/2226-1494-2020-20-6-815-827.
27. Linhares M., Sette Jr. C.R., Campos F., Yamaji F. (2012). Harvester and Forwarder machines efficiency and operational performance in forest harvesting. Pesquisa Agropecuária Tropical. 42. 212-219. DOIhttps://doi.org/10.1590/S1983-40632012000200007.
28. Danilović M., Antonić S., Stojnić D., Cirovic V., Milikić D. (2022). Productivity of Komatsu 951G harvester in tree felling and production wood assortments in forest area damaged by wind. Topola. 5-11. DOIhttps://doi.org/10.5937/topola2209005D.
29. Применение комплексов лесозаготовительных машин в условиях Республики Башкортостан / А. Н. Заикин, В. В. Сиваков, Н. А. Булхов [и др.] // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2022. № 3(387). С. 139-152. DOIhttps://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-3-139-152.
30. Labelle E. R., Kemmerer J. (2022). Business Process Reengineering of a Large-Scale Public Forest Enterprise Through Harvester Data Integration. Croatian journal of forest engineering. 43. DOI:https://doi.org/10.5552/crojfe.2022.1129.
31. Söderberg J., Wallerman J., Almäng A., Möller J., Willén E. (2021). Operational prediction of forest attributes using standardised harvester data and airborne laser scanning data in Sweden. Scandinavian Journal of Forest Research. 36. 1-9. DOI:https://doi.org/10.1080/02827581.2021.1919751.
32. Безуглов А. Е., Кислицына О. А. Ключевые показатели эффективности при проведении технического обслуживания и ремонта оборудования // Вопросы инновационной экономики. 2019. Том 9. № 4. С. 1501-1514. doi:https://doi.org/10.18334/vinec.9.4.41208.
33. Pomogaev V. M., Redreev G. V. Information support in the system of maintenance and repair of mobile machines in agriculture. Vestnik of Omsk SAU. 2022; 2(46): 145-152, DOIhttps://doi.org/10.48136/2222-0364_2022_2_145.
34. Костыгов А. М. Автоматизированная информационная поддержка процессов планирования технического обслуживания и ремонта энергооборудования по фактическому состоянию / А. М. Костыгов, Д. К. Елтышев // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2019. Т. 17, № 4. С. 46-53. DOI:https://doi.org/10.18127/j20700814-201904-06. https://elibrary.ru/ouggxk.
35. Гончаров А. Б., Тулинов А. Б., Перепечай Б. А., Гончаров А. А. Методы организации системы технического обслуживания и ремонта оборудования с целью обеспечения его безотказной работы // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2017. № 2. C. 35-40.
36. Тугенгольд А. К., Волошин Р. Н., Юсупов А. Р., Круглова Т. Н. Техническое обслуживание технологических машин на базе цифровизации // Вестник Донского государственного технического университета. 2019. Т.19. №1. С.74-80. DOI:https://doi.org/10.23947/1992-5980-2019-19-1-74-80.
37. Завьялов А. П. Диагностическое обслуживание оборудования и трубопроводов нефтегазовых производств при риск-ориентированном подходе к эксплуатации // Оборудование и технологии для нефтегазового комплекса. 2020. № 3(117). С.79-81. DOI:https://doi.org/10.33285/1999-6934-2020-3(117)-79-81.
38. Гурский А. С. Использование транспортной телематики и дистанционной диагностики для совершенствования технического обслуживания и ремонта транспортных средств / А. С. Гурский, В. С. Ивашко // Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук. 2020. Т.65. №3. С.375-383. DOIhttps://doi.org/10.29235/1561-8358-2020-65-3-375-383.
39. Kim G-H., Kim, K.-D., Lee H.-S., Choi Y, Mun H.-S., Oh J.-H., Shin B.-S. (2021). Development of Wi-Fi-Based Teleoperation System for Forest Harvester. Journal of Biosystems Engineering. 46. DOI:https://doi.org/10.1007/s42853-021-00100-2.
40. Заикин А. Н., Теремкова И. И., Афоничев Д. Н. Методика автоматизированного оперативного планирования лесосечных работ. Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2017. № 3 (54). С. 102-109.
41. Голубев И. Г., Мишуров Н. П., Гольтяпин В. Я., Апатенко А. С., Севрюгина Н. С. Системы телеметрии и мониторинга сельскохозяйстенной техники: аналит. обзор. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. 76 с.
42. Keefe R., Zimbelman E., Picchi G. (2022). Use of Individual Tree and Product Level Data to Improve Operational Forestry. Current Forestry Reports. 8. 3.https://doi.org/10.1007/s40725-022-00160-3.
43. Picchi G., Sandak J., Grigolato S., Panzacchi P., Tognetti R. (2022). Smart Harvest Operations and Timber Processing for Improved Forest Management.https://doi.org/10.1007/978-3-030-80767-2_9.
44. Torresan C., Benito-Garzon M., O’Grady M., Robson T. et al. (2021). A new generation of sensors and monitoring tools to support climate-smart forestry practices. Canadian Journal of Forest Research. 51.https://doi.org/10.1139/cjfr-2020-0295.
45. Kaulen A., Stopfer L., Lippert K., Purfürst T. (2023). Systematics of Forestry Technology for Tracing the Timber Supply Chain. Forests. 14.https://doi.org/10.3390/f14091718.
46. Pichler G., Sandak J., Picchi G., Kastner M. et al. (2022). Timber Tracking in a Mountain Forest Supply Chain: A Case Study to Analyze Functionality, Bottlenecks, Risks, and Costs. Forests. 13. 1373.https://doi.org/10.3390/f13091373.
47. Keefe R., Wempe A., Becker R., Zimbelman E., Nagler E., Gilbert S., Caudill C. (2019). Positioning Methods and the Use of Location and Activity Data in Forests. Forests. 10. 458.https://doi.org/10.3390/f10050458.
48. Zimbelman E., Keefe R. (2022). Lost in the woods: Forest vegetation, and not topography, most affects the connectivity of mesh radio networks for public safety. PLOS ONE. 17. e0278645.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0278645.
49. Kim G-H., Kim, K.-D., Lee H.-S., Choi Y, Mun H.-S., Oh J.-H., Shin B.-S. (2021). Development of Wi-Fi-Based Teleoperation System for Forest Harvester. Journal of Biosystems Engineering. 46. DOI:https://doi.org/10.1007/s42853-021-00100-2.
50. Lopatin E., Väätäinen K., Kukko A. et al. (2023). Unlocking Digitalization in Forest Operations with Viewshed Analysis to Improve GNSS Positioning Accuracy. Forests. 14. 689.https://doi.org/10.3390/f14040689.
51. Программное обеспечение для управления системой технического обслуживания и ремонта лесных машин: оценка применимости / А. Н. Заикин, В. В. Сиваков, Т. П. Новикова [и др.] // Лесотехнический журнал. 2023. Т.13, № 2(50). С.105-127. DOIhttps://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.2/6.
52. Программное обеспечение для управления лесохозяйственным и лесозаготовительным процессами: оценка применимости / А. Н. Заикин, В. В. Сиваков, В. А. Зеликов [и др.] // Лесотехнический журнал. 2022. Т. 12, № 1(45). С. 96-109. DOIhttps://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2022.1/8.
53. Сафиуллин, Р. Н. Обоснование структуры автоматизированной системы контроля технического состояния транспортного средства на основе матричного QR-кода / Р. Н. Сафиуллин, О. П. Пыркин, К. В. Сорокин // Технико-технологические проблемы сервиса. 2023. № 2(64). С. 17-22. URL: https://elibrary.ru/gblmxf.
54. Kemmerer J., Labelle E. R. (2021). Using harvester data from on-board computers: a review of key findings, opportunities and challenges. European Journal of Forest Research. 140. DOI:https://doi.org/10.1007/s10342-020-01313-4.
55. Запруднов В. И., Карпачев С. П., Быковский М. А. Потребность парка лесосечных машин в техническом обслуживании // Лесной вестник. Forestry Bulletin. 2017. Т. 21. № 2. С. 76–79. DOIhttps://doi.org/10.18698/2542-1468-2017-2-76-79.
56. Катаев Ю. В., Градов Е. А., Тишанинов И. А. Контроль технического состояния сельскохозяйственной техники через онлайн-мониторинг параметров // Сельскохозяйственная техника: обслуживание и ремонт. 2022; 1. DOI:https://doi.org/10.33920/sel-10-2201-03.
57. Erokhin M. N., Dorokhov A. S., Kataev Yu. V. Intelligent system for diagnosing the parameters of the technical condition of tractors. Agricultural Engineering (Moscow). 2021;(2):45-50. (In Russ.) https://doi.org/10.26897/2687-1149-2021-2-45-50
58. Information support of the dynamics of system connectivity of wheel harvester operations / F. Svoikin, V. Svoikin, S. Bazarov [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : 2, Saint Petersburg, Virtual, 18–19 марта 2021 года. – Saint Petersburg, Virtual, 2021. – P. 012031. DOIhttps://doi.org/10.1088/1755-1315/806/1/012031.
59. Информационное обеспечение динамики системной связности операций валочно-сучкорезно-раскряжевочной машины / Ф. В. Свойкин, В. Ф. Свойкин, С. М. Базаров, С. А. Угрюмов // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2022. № 2. С. 37-41. DOIhttps://doi.org/10.31044/1684-2561-2022-0-2-37-41.
60. Размерно-качественные характеристики круглых сортиментов, заготавливаемых с применением многооперационных лесных машин / К. Д. Жук, С. А. Угрюмов, Ф. В. Свойкин, В. Ф. Свойкин // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2022. № 5(389). С. 114-130. DOIhttps://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-5-114-130.
61. Жук К. Д. Распознавание пород деревьев в процессе лесозаготовки с применением методов машинного обучения / К. Д. Жук, С. А. Угрюмов, Ф. В. Свойкин // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2023. № 242. С.167-178. DOIhttps://doi.org/10.21266/2079-4304.2023.242.167-178.
62. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023681124 Российская Федерация. Программа определения породы ствола заготавливаемого дерева для валочно-сучкорезно-раскряжевочных машин stmPredict : № 2023669997 : заявл. 29.09.2023 : опубл. 10.10.2023 / К. Д. Жук, С. А. Угрюмов, Ф. В. Свойкин; заявитель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова».
63. Повышение эффективности работы машин и оборудования при заготовке древесины в лесах с радиоактивным загрязнением / А. Н. Заикин, А. С. Торопов, В. М. Меркелов, В. В. Сиваков // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2020. № 1(373). С. 113-127. DOIhttps://doi.org/10.37482/0536-1036-2020-1-113-127.
64. Цифровизация системы организации рабочих процессов лесозаготовительных машин: оценка эффективности на примере «Ponsse», «Komatsu» и «John Deerе» / В. В. Сиваков, А. Н. Заикин, Т. П. Новикова [и др.] // Лесотехнический журнал. 2023. Т. 13, № 3(51). С. 200-218. DOIhttps://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.3/14.
65. Rukomoynikov K. P., Sergeeva T. V., Gilyazova T. A., Tsarev E. M., Anisimov P. N. (2023). Modeling operation of forest harvester in AnyLogic simulation system. Forestry Bulletin. 27. 69-80.https://doi.org/10.18698/2542-1468-2023-3-69-80.
66. Алгоритм решения задачи оптимального распределения работ в сетевых канонических структурах / А. И. Новиков [и др.] // Лесотехнический журнал. – 2014. – Т. 4, № 4(16). – С. 309–317. – DOIhttps://doi.org/10.12737/8515. – URL: https://elibrary.ru/tondhd.
67. Математическая модель распределения трудовых ресурсов при технической эксплуатации и ремонте автотранспортных средств / С. В. Дорохин [и др.] // Актуальные вопросы инновационного развития транспортного комплекса. – Орел, 2016. – С. 133-139. URL: https://elibrary.ru/vxxdjz.
68. Затворницкий, А. П. Оптимальное планирование комплексных проектов создания электронной компонентной базы / А. П. Затворницкий // Информационные системы и технологии. – 2013. – № 3(65). – С. 5-10. – URL: https://www.elibrary.ru/ntnxin.
69. Novikova T. P. Economic evaluation of mathematical methods application in the management systems of electronic component base development for forest machines / T. P. Novikova, A. I. Novikov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – 2019. – Vol. 392. – P. 012035. – DOI https://doi.org/10.1088/1755-1315/392/1/012035.
70. Sokolov S. V. Determining the Initial Orientation for Navigation and Measurement Systems of Mobile Apparatus in Reforestation / S. V. Sokolov, A. I. Novikov, V. Ivetić // Inventions. – 2019. – Vol. 4, No. 4. – P. 56. – DOI https://doi.org/10.3390/inventions4040056.
71. How to Increase the Analog-to-Digital Converter Speed in Optoelectronic Systems of the Seed Quality Rapid Analyzer / S. V. Sokolov, V. V. Kamensky, A. I. Novikov, V. Ivetić // Inventions. – 2019. – Vol. 4, No. 4. – P. 61. – DOI https://doi.org/10.3390/inventions4040061. URL: https://elibrary.ru/dkxphx.
72. Novikova T. P. The choice of a set of operations for forest landscape restoration technology / T. P. Novikova // Inventions. – 2022. – Vol. 7, No. 1. – DOI https://doi.org/10.3390/inventions7010001. URL: https://elibrary.ru/uxpfiq.
73. К вопросу развития системы энергообразования двигателей внутреннего сгорания / С. В. Дорохин [и др.] // Альтернативные источники энергии на автомобильном транспорте: проблемы и перспективы рационального использования. – Воронеж, 2014. – Том 1. – С. 272-274. URL: https://elibrary.ru/slkaqt.
74. Патент № 2714705 Российская Федерация, МПК A01G 23/00. Способ восстановления леса : № 2019115418 : заявл. 20.05.2019 : опубл. 19.02.2020 / А. И. Новиков. – URL: https://www.elibrary.ru/gzdlvj.
75. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021667363 Российская Федерация. Информационная система для участка по ремонту автотранспорта и механизмов : № 2021666981 : заявл. 28.10.2021 : опубл. 28.10.2021 / С. А. Морозов [и др.]. – URL: https://www.elibrary.ru/nrywgh.
76. Разработка алгоритма и модели функционирования информационной системы для малого сельскохозяйственного предприятия / Т. В. Новикова [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2020. – Т. 13, № 4. С. 53-58. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2021-13-4-53-58. – URL: https://www.elibrary.ru/qdcyjv.
77. Production of Complex Knowledgebased Systems: Optimal Distribution of Labor Resources Management in the Globalization Context / A. I. Novikov [et al.] // Globalization and its socio-economic consequences : Proceedings, Rajecke Teplice, Slovak Republic. – Rajecke Teplice, Slovak Republic: University of Zilina, 2018. – P. 2275-2281. – URL: https://www.elibrary.ru/yxkpwh.
78. Математическая модель оптимального распределения работ в сетевых канонических структурах / О. В. Авсеева [и др.] // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. – 2013. – № 5(301). – С. 48-52. – URL: https://www.elibrary.ru/sjqbtb.
79. Наноэлектроника: очередной этап развития электронной техники / М. Д. Евтеев [и др.] // Техника и технологии: пути инновационного развития. – Курск : Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2013. – С. 140-142. – URL: https://www.elibrary.ru/tjbbkj.
80. Controlling means of development electronic component basis / V. N. Achkasov [et al.]. – Lorman, MS, USA : Science Book Publishing House LLC, 2013. – 130 p. – ISBN 978-1-62174-001-8. – URL: https://www.elibrary.ru/rewhat.
81. Облачные технологии – становление и перспективы развития / В. В. Лядов [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2013. – № 1. – С. 37-39. – URL: https://www.elibrary.ru/rbpjfr.
82. Гидромеханические трансмиссии лесотранспортных машин: технологическая связь с воздействием на почвенно-растительную среду / П. А. Сокол [и др.] // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 13, № 2(50). – С. 179-197. – DOIhttps://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.2/10. – URL: https://www.elibrary.ru/PJGNOX.
83. Алгоритм анализа клиентской базы торговой организации / С. А. Евдокимова [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 1. – С. 24–35. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-1-24-35. – URL: https://www.elibrary.ru/YJSTFW.
84. Анализ товарного ассортимента запасных частей дилерского предприятия автомобильного сервиса с помощью алгоритма FP-Growth / С. А. Евдокимова [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2022. – Т. 15, № 4. – С. 24-33. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2219-0767-2022-15-4-24-33. – URL: https://www.elibrary.ru/jcnghb.
