• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Зависимость первой частоты собственных колебаний балочной фермы с треугольной решеткой от числа панелей

Михаил Николаевич Кирсанов, Александр Иванович Муницын
201–214
Аннотация:

Приведен алгоритм вывода аналитической зависимости наименьшей собственной частоты колебаний плоской статически определимой регулярной фермы от числа панелей. Использованы метод Донкерлея и его упрощенный вариант. Показано, что упрощенный вариант дает не только более простую, но и более точную формулу. Предполагается, что масса фермы сконцентрирована в ее узлах, а число степеней свободы конструкции совпадает с числом узлов. Для аналитических преобразований и решения рекуррентных уравнений применена система компьютерной математики Maple. Жесткость фермы рассчитана по формуле Максвелла–Мора.

Ключевые слова: Ферма, собственные колебания, частота колебаний, метод Донкерлея, аналитическое решение, Maple, формула Максвелла–Кремоны, регулярная конструкция, рекуррентные уравнения, спектр, изолинии.

Рекомендательная система поиска экспертов для проведения научного рецензирования в математическом журнале

Александр Михайлович Елизаров, Евгений Константинович Липачёв, Шамиль Махмутович Хайдаров
708-732
Аннотация: Предложен подход к организации экспертной оценки научного документа, представленного для публикации в математический журнал. Ограничение предметной области связано с использованием системы математической классификации Mathematical Sciences Classification System – MSC. Представлена рекомендательная система, позволяющая сформировать список возможных экспертов для проведения процедуры научного рецензирования математической статьи. Эта рекомендательная система использует коды MSC2020, изначально представленные автором статьи. Если в статье указаны коды MSC2000 или MSC2010, производится их автоматическое преобразование в коды MSC2020. Для каждого эксперта в системе поддерживается персональный профиль, который содержит набор кодов MSC2020, дополненный числовыми характеристиками, – весами, вычисленными для каждого кода в соответствии с системой учета компетенций, предпочтений или отказов от участия в процедуре рецензирования, сформированных в процессе предыдущей работы в качестве эксперта. Этот набор автоматически редактируется в случае включения эксперта в список возможных рецензентов – повышаются или уменьшаются веса нескольких кодов, а также добавляются новые коды. Рекомендательная система реализована в виде встроенного инструмента (плагина) платформы Open Journal Systems (OJS). Разработанный метод апробирован в информационной системе научного журнала Lobachevskii Journal of Mathematics (https://ljm.kpfu.ru).
Ключевые слова: информационная система научного журнала, Open Journal Systems, рабочий процесс рецензирования, автоматический выбор рецензентов, Mathematics Subject Classification 2010, Lobachevskii Journal of Mathematics.
1 - 2 из 2 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества