МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КАПЕЛЬНОМ ОРОШЕНИИ

Аннотация

<p>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. <br>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.<br>По результатам исследований был разработан алгоритм решения уравнения Навье-Стокса 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.<br>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.</p>

Ключевые слова

Ключевые слова отсутствуют.

Литература

1. 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.
2. Коллекция: Журнал Природообустройство». http://elib.timacad.ru/dl/full/gmgup-02- 2021-1.pdf .
3. Ковеня В.М. Разностные методы решения многомерных задач: Курс лекций. Новосибирск: Изд-во Новосиб. гос. ун-та, 2004. 146 с.
4. Роуч П. Вычислительная гидродинамика. – М.: Мир, 1980 – 616 с.
5. Самарский А.А. Теория разностных схем. – М: Наука, 1977 – 656 с.
6. 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.
7. Рахимбаев Ф.М., Шукурлаев Х.И. Методические указания по проектированию системы капельного орошения., Ташкент, 1999г.
8. Уравнение Навье – Стокса и симуляция жидкостей. [Электронный ресурс] CUDA/Хабр. URL: https://habr.com/ru/post/470742
9. [Электронный ресурс] URL: http://www.mpei.ru/Science/Dissertations /dissertations/ Dissertations/SavinAA_diss.pdf#1
10. Suv xo‘jaligi masalalarini Python dasturlash tilida yechish. Monografiya. “TIQXMMI” MTU Qarshi irrigatsiya va agrotexnologiyalar instituti. Q.2023. 122 -bet. Globe Edit nashriyoti.