E-learning systemfor teaching the management of hard alloy producing



Cite item

Full Text

Abstract

The paper deals with the synthesis of e-learning system which allows to explore and to manage the process of obtaining hard alloys. The results of scientific studies of the synthesis of hard alloys based on the model of sintering of hard alloys are presented. A library of mathematical models and a system of e-learning system for management of processes of obtaining hard alloys are developed.

About the authors

I. G. Kornienko

St. Petersburg State Technological Institute (technical university)

+7 812494-92-25

T. B. Chistyakova

St. Petersburg State Technological Institute (technical university)

Dr. Eng., Prof.; +7 812494-92-25

I. V. Novozhylova

St. Petersburg State Technological Institute (technical university)

Ph.D.; +7 812494-92-25

References

  1. Чистякова Т.Б. Об опыте обучения производственного персонала инновационных промышленных предприятий [Электронный ресурс] Портал машиностроения. - Дата публ.: 16.10.2012. - Режим доступа: http://mashportal.ru/career-26813.aspx, свободный. - Загл. с экрана. - Яз. рус.
  2. Гостеев Ю.А., Федоров А.В. Математическое моделирование спекания ультрадисперсного порошка // Физика горения и взрыва. - 2004. - Т. 40, № 2. - с. 42 - 44.
  3. Kamnis S., Gu S., Lu T.J., Chen C. Computational simulation of thermally sprayed WC-Co powder // Computational materials science. - 2008. - Vol. 43. - P. 1172-1182.
  4. Савицкий А.П. Многоуровневое моделирование объемных изменений двухкомпонентных порошковых тел при спекании // Журн. техн. физики. - 2010. - Т. 80, вып. 3. - с.63 - 68.
  5. Чистякова Т.Б., Корниенко И.Г., Орданьян С.С., Фищев В.Н., Полосин А.Н. Программный комплекс для имитационного моделирования процессов спекания в высокотехнологичных керамических производствах // Материалы науч.-практ. конф., посвящ. 184-й годовщине образования СПбГТИ(ТУ). - СПб. : СПбГТИ(ТУ), 2012. - с.149 - 150.
  6. Корниенко И.Г. и др. Математическая модель для исследования усадки керамических материалов при диффузионном спекании // Неделя науки - 2013: сб. тез. III науч.-техн. конф. молодых ученых СПбГТИ(ТУ), 2-4 апр. 2013 г. - СПб. : Изд-во СПбГТИ(ТУ), 2013. -с. 166 - 167.
  7. Чистякова Т.Б., Бойкова О.Г., Чистяков Н.А. Интеллектуальное управление многоассортиментным коксохимическим производством. - СПб. : ЦОП «Профессия», 2010. - 187 с.
  8. Чистякова Т.Б. и др. Интеллектуальные системы технологического проектирования, управления и обучения в многоассортиментном производстве гранулированных пористых материалов из тонкодисперсных частиц. - СПб. : Изд-во СПбГТИ(ТУ), 2012. - 324 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2014 Kornienko I.G., Chistyakova T.B., Novozhylova I.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».