ВЕСТНИК МЕЖДУНАРОДНОГО УНИВЕРСИТЕТА ПРИРОДЫ, ОБЩЕСТВА И ЧЕЛОВЕКА "ДУБНА". СЕРИЯ: ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ИНЖЕНЕРНЫЕ НАУКИ

Одним из методов диагностики аналоговых схем является метод справочника неисправностей. Суть этого метода заключается в том, что выбранные тестовые воздействия подаются на вход схемы, после чего анализируется ее реакция в контрольных точках. На основе полученных результатов составляется справочник неисправностей электронного средства

Диагностика дефектов в электронных устройствах - важная задача обеспечения надежной работы системы. Для неразрушающего теплового контроля в процессе автоматизированной диагностики используется инфракрасный термограф. При моделировании тепловых процессов и последующего их анализа применяются современные пакеты термического анализа Solidworks, Ansys, а также программное обеспечение для моделирования Multisim, Pspice. Для классификации и обнаружения дефектов в исследуемом электронном устройстве применен алгоритм Кохонена.

Задача оптимизации размещения элементов на печатных узлах электронных средств является очень важной задачей в процессе технического проектирования для обеспечения качества и надежности электронных средств. Оптимизированное размещение электронных компонентов на печатной плате (PCB) требуется для удовлетворения многих противоречивых целей проектирования, поскольку большинство компонентов имеют разные значения рассеиваемой мощности, рабочей температуры, характеристики материала и размеры. Для решения данной задачи применялись современные пакеты автоматизированного проектирования и инженерного анализа с целью анализа и обеспечения оптимальной температуры в поле переключения. Кроме того, при проектировании электронных устройств большое внимание было уделено использованию технологий искусственных нейронных сетей и разработан алгоритм решения задач проектирования. Направление развития данного исследования является представление и усовершенствование алгоритма размещения элементов на печатном узле электронного средства, решения многокритериальной задачи проектирования электронных устройств и полной оценки факторов, влияющих на надежность электроники в целом.

За последние 20 лет методы машинного обучения прошли серьезный этап своего развития и сейчас представляют собой весьма функциональный инструмент для анализа данных. В настоящее время они применяются в любой сфере деятельности человека и помогают решать разнообразные задачи - от кредитного скоринга и прогнозирования цен на товары до распознавания номерных знаков автомобилей и синтеза речи. Наиболее актуальными из них являются задачи классификации и кластеризации объектов. В статье приведен обзор и анализ современных методов, способных решать данные задачи.