РОЗРОБЛЕННЯ ТА ДОСЛІДЖЕННЯ ЕКРАНУЮЧИХ ВЛАСТИВОСТЕЙ СПЕЦОДЯГУ ДЛЯ ЗАХИСТУ ВІД ЕЛЕКТРОМАГНІТНИХ ВПЛИВІВ
Ключові слова:
спеціальний захисний одяг, електромагнітний екран, коефіцієнт екранування, латекс, текстильний матеріал, електромагнітне поле, елементи конструкції
Анотація
Проведено аналіз спеціального одягу, що використовується в Україні для захисту від електромагнітних впливів для працівників енергетичної галузі та експлуатаційників виcокочастотного електронного обладнання. В результаті аналізу існуючого спеціального захисного одягу, нормативної бази та експериментальних досліджень обґрунтовано доцільність проектування та розробки текстильних матеріалів для виготовлення спеціального захисного одягу з заданими екрануючими властивостями. Визначено критерії, яким повинен відповідати захисний одяг, а саме: достатні коефіцієнти екранування, прийнятні ергономічні характеристики, підвищена зносостійкість, збереження екрануючих властивостей в процесі експлуатації. В роботі у якості екрануючої субстанції використано збагачену залізну руду, отриману у результаті флотації на Полтавському гірничозбагачувальному комбінаті. В лабораторних умовах розроблено технологію нанесення екрануючої субстанції на текстильний матеріал та проведено випробовування захисних властивостей текстильного матеріалу з заданими екрануючими властивостями. Дослідження виконувалися на частоті мобільного зв’язку (1,8 ГГц) за допомогою каліброваного вимірювача щільності потоку енергії П3-31 та на частоті 50 Гц за допомогою каліброваного вимірювача напруженості електричного та магнітного поля П3-50. Для промислової частоти визначався коефіцієнт екранування магнітної складової електромагнітного поля. Визначено коефіцієнти екранування. Розроблено технологію виготовлення костюму з екрануючими властивостями. В технологічному процесі передбачено конструктивно з’ємні захисні елементи, що дає можливість в процесі експлуатації зберегти захисні властивості після прання. Перевагою розробленої конструкції є можливість змінювати ступені захисту в залежності від конкретних виробничих умов. Захисні елементи легко знімаються, що забезпечує можливість прання та хімічного чищення без втрати захисних властивостей спецодягу, а також за рахунок збільшення кількості шарів захисних елементів змінювати ступені захисту одягу для конкретних виробничих умов.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Худов В.Г. Аналіз відомих методів сегментування зображень, що отримані з бортових систем оптикоелектронного спостереження / В.Г. Худов, Г.А. Кучук, А.В. Крижний // Системи обробки інформації, 2016. – Вип. 9 (146). – С. 77-80.
2. Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V.. Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
3. Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
4. Кучук Г.А. Минимизация загрузки каналов святи вычислительной сети / Г.А. Кучук // Системи обробки інформації. – Х.: НАНУ, ПАНМ, ХВУ, 1998. – Вип. 1(5). – С. 149-154.
5. Кучук Г.А. Распределение каналов по трактам узла коммутации при адаптивной маршрутизации / Г.А. Кучук // Вестник НТУ «ХПИ». – Х.: НТУ «ХПИ», 2003. – № 26. – С. 167 – 172.
6. Кучук Г. А. Метод параметрического управления передачей данных для модификации транспортных протоколов беспроводных сетей / Г.А. Кучук, А.С. Мохаммад, А.А. Коваленко // Системи обробки інформації. – 2011. – № 8(98). – С. 211-218.
7. Коваленко А.А. Использование временных шкал при аппроксимации длины очередей компьютерных сетей / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук, И.В. Рубан // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. – 2018. – № 2 (4). – С. 12–18. – DOI: http://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.4.012
8. Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04.
9. Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20
10. Коваленко А. А. Подходы к синтезу информационной структуры системы управления объектом критического применения / А.А. Коваленко // Системи обробки інформації. – 2014. – № 1(117). – С. 180-184.
11. Gomathi B, Karthikeyan N K, Saravana Balaji B, “Epsilon-Fuzzy Dominance Sort Based Composite Discrete Artificial Bee Colony optimization for Multi-Objective Cloud Task Scheduling Problem”, International Journal of Business Intelligence and Data Mining, Volume 13, Issue 1-3, 2018, pages 247-266, DOI: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2018.088435
12. Yogesh Awasthi, R P Agarwal, B K Sharma, "Intellectual property right protection of browser based software through watermarking technique", International Journal of Computer Applications, vol. 97, no. 12, 2014, pp. 32-36.
13. Yogesh Awasthi, R P Agarwal, B K Sharma, "Two Phase Watermarking for Security in Database", International Journal of Computing, vol. 4, no. 4, 2014, pp. 821-824
14. Saravana Balaji B, Mohamed Uvaze Ahamed, Eswaran C, Kannan R, “Prediction-based Lossless Image Compression”, Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics (Springer), Volume 30, No 1, 2019, pp.1749 – 17961, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00665-5_161
15. Sivaram, M., Porkodi, V., Mohammed, A.S., Manikandan V. Detection of Accurate Facial Detection Using Hybrid Deep Convolutional Recurrent Neural Network. ICTACT Journal on Soft Computing. 2019. Vol. 09, Issue 02. pp. 1844-1850. DOI: 10.21917/ijsc.2019.0256
16. Sivaram, M., Batri, K., Amin Salih, Mohammed and Porkodi V. (2019), “Exploiting the Local Optima in Genetic Algorithm using Tabu Search”, Indian Journal of Science and Technology, Volume 12, Issue 1,2019. DOI: 10.17485/ijst/2019/v12i1/139577
17. Amin Salih Mohammed, Saravana Balaji B., Hiwa Abdulkarim Mawlood. Conceptual analysis of Iris Recognition Systems. Advanced Information Systems. 2019. Vol. 3, No. 2. Р. 86-90. DOI : https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.2.15
18. Svyrydov, A., Kuchuk, H., Tsiapa, O. (2018), “Improving efficienty of image recognition process: Approach and case study”, Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 593-597, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DESSERT.2018.8409201
19. Коваленко А. А. Подходы к синтезу технической структуры компьютерной системы, образующей систему управления объектом критического применения / А.А. Коваленко // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. – 2014. – № 1(38). – С. 116-119.
20. Кучук, Г.А. Метод уменьшения времени передачи данных в беспроводной сети / Г.А. Кучук, А.С. Мохаммад, А.А. Коваленко // Системи управління, навігації та зв’язку. – К.: ЦНДІ НіУ, 2011. – Вип. 3 (19). – С. 209–213.
21. Yaloveha V., Hlavcheva D., Podorozhniak A. Usage of convolutional neural network for multispectral image processing applied to the problem of detecting fire hazardous forest areas. Сучасні інформаційні системи. 2019. Т. 3, № 1. С. 116– 120. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.1.19
2. Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V.. Improving big data centers energy efficiency: Traffic based model and method. Studies in Systems, Decision and Control, vol 171. Kharchenko, V., Kondratenko, Y., Kacprzyk, J. (Eds.). Springer Nature Switzerland AG, 2019. Pp. 161-183. DOI: http://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
3. Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
4. Кучук Г.А. Минимизация загрузки каналов святи вычислительной сети / Г.А. Кучук // Системи обробки інформації. – Х.: НАНУ, ПАНМ, ХВУ, 1998. – Вип. 1(5). – С. 149-154.
5. Кучук Г.А. Распределение каналов по трактам узла коммутации при адаптивной маршрутизации / Г.А. Кучук // Вестник НТУ «ХПИ». – Х.: НТУ «ХПИ», 2003. – № 26. – С. 167 – 172.
6. Кучук Г. А. Метод параметрического управления передачей данных для модификации транспортных протоколов беспроводных сетей / Г.А. Кучук, А.С. Мохаммад, А.А. Коваленко // Системи обробки інформації. – 2011. – № 8(98). – С. 211-218.
7. Коваленко А.А. Использование временных шкал при аппроксимации длины очередей компьютерных сетей / А.А. Коваленко, Г.А. Кучук, И.В. Рубан // Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості. – 2018. – № 2 (4). – С. 12–18. – DOI: http://doi.org/10.30837/2522-9818.2018.4.012
8. Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04.
9. Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20
10. Коваленко А. А. Подходы к синтезу информационной структуры системы управления объектом критического применения / А.А. Коваленко // Системи обробки інформації. – 2014. – № 1(117). – С. 180-184.
11. Gomathi B, Karthikeyan N K, Saravana Balaji B, “Epsilon-Fuzzy Dominance Sort Based Composite Discrete Artificial Bee Colony optimization for Multi-Objective Cloud Task Scheduling Problem”, International Journal of Business Intelligence and Data Mining, Volume 13, Issue 1-3, 2018, pages 247-266, DOI: https://doi.org/10.1504/IJBIDM.2018.088435
12. Yogesh Awasthi, R P Agarwal, B K Sharma, "Intellectual property right protection of browser based software through watermarking technique", International Journal of Computer Applications, vol. 97, no. 12, 2014, pp. 32-36.
13. Yogesh Awasthi, R P Agarwal, B K Sharma, "Two Phase Watermarking for Security in Database", International Journal of Computing, vol. 4, no. 4, 2014, pp. 821-824
14. Saravana Balaji B, Mohamed Uvaze Ahamed, Eswaran C, Kannan R, “Prediction-based Lossless Image Compression”, Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics (Springer), Volume 30, No 1, 2019, pp.1749 – 17961, DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00665-5_161
15. Sivaram, M., Porkodi, V., Mohammed, A.S., Manikandan V. Detection of Accurate Facial Detection Using Hybrid Deep Convolutional Recurrent Neural Network. ICTACT Journal on Soft Computing. 2019. Vol. 09, Issue 02. pp. 1844-1850. DOI: 10.21917/ijsc.2019.0256
16. Sivaram, M., Batri, K., Amin Salih, Mohammed and Porkodi V. (2019), “Exploiting the Local Optima in Genetic Algorithm using Tabu Search”, Indian Journal of Science and Technology, Volume 12, Issue 1,2019. DOI: 10.17485/ijst/2019/v12i1/139577
17. Amin Salih Mohammed, Saravana Balaji B., Hiwa Abdulkarim Mawlood. Conceptual analysis of Iris Recognition Systems. Advanced Information Systems. 2019. Vol. 3, No. 2. Р. 86-90. DOI : https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.2.15
18. Svyrydov, A., Kuchuk, H., Tsiapa, O. (2018), “Improving efficienty of image recognition process: Approach and case study”, Proceedings of 2018 IEEE 9th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies, DESSERT 2018, pp. 593-597, DOI: http://dx.doi.org/10.1109/DESSERT.2018.8409201
19. Коваленко А. А. Подходы к синтезу технической структуры компьютерной системы, образующей систему управления объектом критического применения / А.А. Коваленко // Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. – 2014. – № 1(38). – С. 116-119.
20. Кучук, Г.А. Метод уменьшения времени передачи данных в беспроводной сети / Г.А. Кучук, А.С. Мохаммад, А.А. Коваленко // Системи управління, навігації та зв’язку. – К.: ЦНДІ НіУ, 2011. – Вип. 3 (19). – С. 209–213.
21. Yaloveha V., Hlavcheva D., Podorozhniak A. Usage of convolutional neural network for multispectral image processing applied to the problem of detecting fire hazardous forest areas. Сучасні інформаційні системи. 2019. Т. 3, № 1. С. 116– 120. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.1.19
Опубліковано
2019-09-11
Як цитувати
Bahrii M. Розроблення та дослідження екрануючих властивостей спецодягу для захисту від електромагнітних впливів / M. Bahrii // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2019. – Т. 4 (56). – С. 118-121. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.4.118.
Розділ
Цивільна безпека
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
