МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КАПЕЛЬНОМ ОРОШЕНИИ
Ключевые слова:
искуственный интеллект, капельное орошение, уравнение НавьеСтока, математическая модель, программирование на языке Python, алгоритм, управлениеАннотация
Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует сельское хозяйство,
внедряясь в системы экономичного полива и предлагая решения для оптимизации
использования воды, прогнозирования её потребности, мониторинга систем орошения,
анализа данных о растениях и управления удобрениями. Технологии ИИ анализируют
множество переменных, таких как состояние почвы, климатические условия и
характеристики растений, чтобы оптимизировать процессы орошения и способствовать
эффективному распределению ресурсов. Это направление актуально для улучшения
урожайности и качества сельскохозяйственной продукции, при этом минимизируя затраты
и воздействие на окружающую среду.
В этом разделе описывается разработка математической модели для оптимизации
процесса капельного орошения, учитывая сложные взаимосвязи между водой, почвой,
растениями и климатическими условиями. Применение уравнений Навье-Стокса,
описывающих движение жидкости, и численных методов, таких как метод конечных
элементов, обеспечивает моделирование и оптимизацию потока воды. Процесс оптимизации
включает в себя несколько шагов: от моделирования системы и определения параметров до
применения оптимизационных методов для нахождения оптимальных решений. Надо
подчеркнуть сложность задачи оптимизации полива и важность учета множества
переменных, включая практические аспекты капельного орошения, такие как расположение
капельниц и типы почвы.
По результатам исследований был разработан алгоритм решения уравнения НавьеСтокса в сочетании с дополнительными уравнениями, учитывающими поведение капель
(например, уравнения движения капель в поле скорости). Эта модель позволяет описать
распределение капель в пространстве и времени, их взаимодействие с окружающей средой и
другими каплями, а также поведение жидкости в целом при орошении.
Изучены вопросы разработки математической модели и алгоритма искусственного
интеллекта для систем капельного орошения. В качестве математической модели для
моделирования процессов в системе орошения использовано уравнение Навье-Стокса.
Библиографические ссылки
Камышова, Г.Н. моделирование нейропрогнозирующего управления дождевальными
машинами = modeling of neural predictive control of irrigation machines / . — с.14- 22. —
Электрон. текстовые дан. // Природообустройство / Prirodoobustrojstvo. – 2021. – Вып.
Коллекция: Журнал Природообустройство». http://elib.timacad.ru/dl/full/gmgup-02- 2021-
pdf .
Ковеня В.М. Разностные методы решения многомерных задач: Курс лекций.
Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. ун-та, 2004. 146 с.
Роуч П. Вычислительная гидродинамика. – М.: Мир, 1980 – 616 с.
Самарский А.А. Теория разностных схем. – М: Наука, 1977 – 656 с.
Абдуллаев Х.Ф., Абдуллаев М. Капельное орошение и его технологические элементы //
Современные научные исследования и инновации. 2021. № 8 [Электронный ресурс].
URL: https://web.snauka.ru/issues/2021/08/96362.
Рахимбаев Ф.М., Шукурлаев Х.И. Методические указания по проектированию системы
капельного орошения., Ташкент, 1999г.
Уравнение Навье – Стокса и симуляция жидкостей. [Электронный ресурс] CUDA/Хабр.
URL: https://habr.com/ru/post/470742
[Электронный ресурс] URL: http://www.mpei.ru/Science/Dissertations /dissertations/
Dissertations/SavinAA_diss.pdf#1
Suv xo‘jaligi masalalarini Python dasturlash tilida yechish. Monografiya. “TIQXMMI” MTU
Qarshi irrigatsiya va agrotexnologiyalar instituti. Q.2023. 122 -bet. Globe Edit nashriyoti.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Innovatsion Texnologiyalar, Innovative Technologies
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.