Вышедшие номера
Об автоматизации экспериментальных исследований взаимодействия электромагнитных волн с гетерогенными жидкими средами на сверхвысоких частотах
Милкин С.С.1, Стародубов А.В.1, Вениг С.Б.1
1Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, Саратов, Россия
Email: StarodubovAV@gmail.com
Поступила в редакцию: 3 апреля 2013 г.
Выставление онлайн: 20 декабря 2013 г.

Представлено описание одного из возможных методов автоматизации экспериментальных исследований взаимодействия электромагнитных волн с гетерогенными жидкими средами на сверхвысоких частотах, который реализован в виде измерительно-вычислительного программного комплекса, входящего в состав исследовательского лабораторного стенда. Комплекс позволяет в автоматическом режиме проводить измерение различных параметров взаимодействия электромагнитных волн с исследуемым веществом, управлять измерительным прибором, проводить офф-лайн обработку полученных в ходе эксперимента данных. Преимуществами разработанного комплекса являются ускорение и упрощение процессов измерения и анализа по сравнению со стандартным порядком проведения эксперимента в полностью ручном режиме. Показано применение разработанного комплекса при исследовании как известных веществ, так и искусственно созданных коллоидных и эмульсионных систем, содержащих наночастицы магнетита.
  1. Кузьмичев Д.А., Радкевич И.А. // Автоматизация экспериментальных исследований. 1983. С. 392
  2. Певчев Ю.Ф., Финогенов К.Г. // Автоматизация физического эксперимента. Энергоатомиздат, 1986. С. 367
  3. Соколов М.П. Автоматические измерительные устройства в экспериментальной физике. Атомиздат, 1978. С. 352
  4. Перцовский М.И. // Лабораторная автоматизация: организация современных приборных комплексов, систем проведения экспериментов и испытаний. RM MAGAZINE. 2005. N 6. С. 46
  5. Voigt A., Buske N., Sukhorukov G.B., Antipov A.A., Leporatti S., Lichtenfeld H., Baumler H., Donath E., Moehwald H. // J. Magn. Magn. Mater. 2001. Vol. 225. N. 1-2. P. 59-66
  6. Hu S.-H., Tsai C.-H., Liao C.-F., Liu D.-M., Chen S.-Y. // Langmuir. 2008. Vol. 24. P. 11 811-11 818
  7. Калинин Ю.А., Стародубов А.В., Березин С.В. // Наука и технологии в промышленности. 2009. N 3. С. 28-31
  8. Пат. РФ на полезную модель N 119124. Коаксиальная ячейка для измерения параметров жидких диэлектриков на сверхвысоких частотах (СВЧ). Милкин С.С., Стародубов А.В., Горин Д.А., Калинин Ю.А. Коаксиальная ячейка для С.С. Милкин, А.В. Стародубов, Д.А. Горин, Ю.А. Калинин. 10.08.2012. Бюл. N 22
  9. Бутырин П.А., Васьковская Т.А., Каратаева В.В., Материкин С.В. Автоматизация физических исследований и эксперимента: компьютерные измерения и виртуальные приборы на основе LabVIEW. 2005. М.: ДМК Пресс, 264 с
  10. Штернов А.А., Зверев А.И. // Управление измерительными приборами с помощью LabVIEW. Тр. Научн. конф. по радиофизике. ННГУ, 2004
  11. Михеев П.М., Крылова С.И., Лукьянченко В.А., Урюпина Д.С. // Учебный курс LabVIEW. М. МГУ, 2007. С. 365
  12. Бреховских Л.М. Волны в слоистых средах. АН СССР. Акустический ин-т. 1973
  13. Эпов М.И., Миронов В.Л., Бобров П.П., Савин И.В, Репин А.В. // Геология и геофизика. 2009. Т. 50. N 5. C. 613
  14. Рейзлин В.И. Численные методы оптимизации: учебное пособие. Томский политех. ун-т. 2011
  15. Ращиков В.И. Численные методы. Компьютерный практикум: Учебно-методическое пособие. НИЯУ МИФИ. 2009
  16. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 2004
  17. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. Учебник. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2002
  18. Милкин С.С., Стародубов А.В., Герман С.В., Маркин А.В., Горин Д.А., Вениг С.Б., Калинин Ю.А. // Нано- и микросистемная техника. 2013. N 3. C. 22-26
  19. Милкин С.С., Стародубов А.В. S-Matrix. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ N 2012661395. 2012 // Официальный бюллетень Реестра программ для ЭВМ. М., 13.12.2012

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.