nyuuzyou/kompy huggingface dataset:
= Milliy daromad + sof bilvosita soliqlar

|
= Milliy daromad + sof bilvosita soliqlar
|
bet | 11/18 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 3,18 Mb. | | #233332 |
Bog'liq 2-mavzu asosiy makroiqt kursatrichlar shuning uchun NNP ko'pincha bozor narxlarida milliy daromad deb ataladi . (Rossiyada NNP sof milliy daromad deb ataladi N N D = V N D - asosiy kapital iste'moli ) ChNP ( CHND ) iqtisodiyotning kelgusi yil uchun ishlab chiqarish salohiyatini tavsiflaydi , chunki u amortizatsiyadan xoli va faqat sof investitsiyalarni o'z ichiga oladi . Boshqa milliy hisob ko'rsatkichlari: milliy daromad Milliy daromad = NNP - sof bilvosita soliqlar = = NNP - bilvosita soliqlar + subsidiyalar Milliy daromad ( NI ) ( yoki omil xarajatlari bo'yicha milliy daromad ) - bu olingan pul daromadidir faktor xizmatlari uchun uy xo'jaliklari. SH = ish haqi + ijara + foiz + foyda Rossiyada SH = ish haqi + foyda + aralash daromad
Uy xo'jaliklariga qarashli yuridik shaxs bo'lmagan korxonalarning daromadlari, mulkdor yoki tadbirkorning daromadidan ajratib bo'lmaydigan ish haqini o'z ichiga olgan.
Boshqa milliy hisob ko'rsatkichlari: Shaxsiy daromad korporatsiyalar + dividendlar + transfertlar - sof foizlar + + shaxsiy foiz daromadlari ( Milliy daromadning hammasi ham jismoniy shaxslarga taqsimlanmaydi. Korporativ foydaning bir qismi firmalarda qoladi. Xuddi shunday, firmalar tomonidan toʻlanadigan foiz toʻlovlarining hammasi ham jismoniy shaxslarga tushmaydi: toʻlovlarning bir qismi firmalar tomonidan tijorat banklariga, bir qismi esa chet elga joʻnatiladi. Biroq, baʼzilari foiz to'lovlari jismoniy shaxslar tomonidan firmalardan va hukumatdan olinmaydi, masalan, davlat obligatsiyalari bo'yicha foizlar va boshqalar) .
Shaxsiy daromad ( LD ) - bu pul daromadi, qabul qildi shaxsiy daromad solig'i to'lashdan oldin uy xo'jaliklari .
|
| |
Sof iqtisodiy farovonlik - Makroiqtisodiyot kursi Mavzu Asosiy makroiqtisodiy ko'rsatkichlar Umumiy ishlab chiqarish...

|
Makroiqtisodiyot kursi Mavzu Asosiy makroiqtisodiy ko'rsatkichlar Umumiy ishlab chiqarish va daromadning asosiy ko'rsatkichlari
|
bet | 13/18 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 3,18 Mb. | | #233332 |
Bog'liq 2-mavzu asosiy makroiqt kursatrichlarSof iqtisodiy farovonlik Iqtisodiy farovonlikni baholash uchun ushbu ko'rsatkich 1972 yilda taklif qilingan va hisoblangan ikki mashhur amerikalik iqtisodchi Jeyms Tobin (Nobel mukofoti, 1981 yil) va Uilyam Nordxaus Sof iqtisodiy farovonlik = = YaIM + " hamma yaxshi narsa " qiymati - - " hamma yomon narsa “qiymati
Jeyms Tobin
Uilyam Nordxaus
Nominal YaIM Va Haqiqiy YaIM Nominal YaIM YaIM joriy narxlarda (ma'lum bir yil narxlarida) o'lchanadi . Nominal YaIM qiymatiga ikkita omil ta'sir qiladi : - ishlab chiqarishning fizik hajmining o'zgarishi ;
- narxlarning o'zgarishi ( inflyatsiya darajasi ).
Ishlab chiqarishning haqiqiy o'zgarishini o'lchash uchun iqtisodchilar real YaIM dan foydalanadilar . Haqiqiy YaIM - o'zgarmas narxlarda o'lchanadigan YaIM (qiyoslanadigan narxlar, ya'ni yil bahosi bazaviy yil sifatida qabul qilingan). Real YaIM inflyatsiyaga moslashtirilgan nominal YaIM hisoblanadi. nominal YaIM Real YaIM =--------------------------- narxlar darajasi Misol Aytaylik, iqtisodiyot faqat banan ishlab chiqaradi.
Yil
|
Agar -
sifat
Q
|
Narxi
P
|
Nominal YaIM
( joriy narxlarda )
|
Haqiqiy YaIM
( 200 9 g narxlarda .)
|
200 9
|
100
|
150
|
150 × 100 = 15000
|
150 × 100 = 15000
|
20 1 0
|
80
|
200
|
|
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Makroiqtisodiyot kursi Mavzu Asosiy makroiqtisodiy ko'rsatkichlar Umumiy ishlab chiqarish va daromadning asosiy ko'rsatkichlari
|
Assostiativ xotira - Noravshan operatorlar

|
Noravshan operatorlar
|
bet | 16/19 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordAssostiativ xotira.
Assotsiativ xotira, ma'lumotlarni shakllantirish uchun foydalaniladigan maxsus xotira turi. Uning asosiy xususiyati shundaki, ma'lumotlarni bir-biriga bog'lash orqali ma'lumotlarni o'zlashtirish va ularga erishishni ta'minlashdir.
Assotsiativ xotira quyidagi asosiy to'g'rima amalga oshiradi:
1.Ma'lumotlarni kiritish: Assotsiativ xotira yordamida ma'lumotlar kiritiladi. Bu ma'lumotlar belgilangan joylarda saqlanadi va ular bilan bog'liq bo'lgan indekslar yoki kalit so'zlarni (keys) o'z ichiga oladi.
2.Qidiruv va o'qish: Ma'lumotlarga erishish uchun qidiruv va o'qish funksiyalari foydalaniladi. Bu funksiyalar kiritilgan kalit so'zlarni (keys) qabul qilib, ularga mos keladigan ma'lumotlarni qaytaradi.
3.Ma'lumotlarni o'zgartirish va o'chirish: Ma'lumotlar o'zgartirilishi yoki o'chirilishi mumkin. Bu, ma'lumotlarni yangilash uchun kerak bo'lgan kalit so'zlarni (keys) kiritish orqali amalga oshiriladi.
Assotsiativ xotira, Python dasturlash tilida dict (lug'at) turida ifodalangan. Lug'at, kalit so'zlar (keys) va ularga mos keladigan qiymatlar (values) jamlanmasidan iborat.
Assotsiativ xotiraning keng qo'llanilishi bilan ma'lumotlar tizimini tuzish, qidiruv, ma'lumotlarga erishish va ma'lumotlarni o'zgartirishda yordam beradi. Bu xususiyatlar uni keng qo'llaniladigan dasturlash tillarida, masalan, Python va JavaScriptda ko'p ishlatiladigan qilishda asosiy qilishlardan bir qiladi.
Chiziqli assostiativ xotira.
Chiziqli assotsiativ xotira (linear associative memory) ma'lumotlarni shakllantirish uchun maxsus xotira turi. Uning asosiy xususiyati shundaki, ma'lumotlarni o'zlarining o'zlashtirilgan joylarida saqlashdir va bu joylar chiziqli tartibda tartibga solinadi. Ma'lumotlarga erishish uchun esa indekslar yoki kalit so'zlar ishlatilmaydi, balki ularga tartib raqamlari (indexes) asosida erishish mumkin.
Chiziqli assotsiativ xotiraning asosiy qilishlarini quyidagi ko'rsatiladi:
1.Ma'lumotlar o'zlashtirilgan joylarda saqlanadi: Ma'lumotlarning har biri o'zining o'zlashtirilgan joyida saqlanadi. Ular chiziqli tartibda joylashgan.
2.Ma'lumotlarga tartib raqamlar (indexes) orqali erishish: Ma'lumotlarga erishish uchun indekslar yoki tartib raqamlar ishlatiladi. Ma'lumotlar chiziqli tartibda joylashganligi sababli, ularni erishish uchun tartib raqamlari foydalaniladi.
3.Erishish va o'qish amaliyoti tezroq va osonroq amalga oshiriladi: Ma'lumotlarga erishish va ularni o'qish amaliyoti tezroq va osonroq amalga oshiriladi, chunki ma'lumotlar chiziqli tartibda saqlanadi.
Chiziqli assotsiativ xotira ko'p turli xil ma'lumotlar tizimlarini yaratishda va ular bilan ishlashda foydalaniladi. Masalan, bu turi xotira, sanoatda, hisob-kitoblarda, xavfsizlik tizimlarida va boshqa sohalarida qo'llaniladi.
Python dasturlash tilida chiziqli assotsiativ xotira obyektlar yoki listlar yordamida ifodalangan. Bu listlar indekslar orqali ma'lumotlarga erishish imkonini beradi va ularning tartibini saqlaydi.
|
| |
Import qilingan tovarlar - Makroiqtisodiyot kursi Mavzu Asosiy makroiqtisodiy ko'rsatkichlar Umumiy ishlab chiqarish...

|
Makroiqtisodiyot kursi Mavzu Asosiy makroiqtisodiy ko'rsatkichlar Umumiy ishlab chiqarish va daromadning asosiy ko'rsatkichlari
|
bet | 16/18 | Sana | 14.05.2024 | Hajmi | 3,18 Mb. | | #233332 |
Bog'liq 2-mavzu asosiy makroiqt kursatrichlarImport qilingan tovarlar
|
Yoqish; ishga tushirish
|
yoqmang
|
Bozor savati
( miqdorlar )
|
Tugallangan
( asosiy yil )
|
O'zgartirish
( joriy yil )
|
Narx indeksi
|
Laspeyres
|
Paasche
|
Narxlar darajasining o'zgarishi
|
Haddan tashqari baholar
|
Kam baholaydi
|
O'zgartirish effekti
|
Aks ettirmaydi
|
aks ettiradi
|
Sifatni yaxshilash
|
Hisobga olinmaydi
|
Hisobga oladi
|
Yangi mahsulotlar narxining o'zgarishi
|
O'z ichiga olmaydi
|
Oʻz ichiga oladi
| Inflyatsiyani qanday o'lchash mumkin Inflyatsiya - bu umumiy o'sish bo'yicha barqaror tendentsiya narx darajasi . Bir yoki bir nechta tovarlar narxining oshishi inflyatsiyani anglatmaydi. Umumiy narx darajasi ( P ) ikki yil o'rtasida o'sishi kerak - joriy ( t ) va oldingi ( t) . - 1). Asosiy ko'rsatkich inflyatsiya darajasi ( p ): T inflyatsiya darajasi =
Narxlar darajasining eng ko'p qo'llaniladigan ko'rsatkichlari CPI (masalan, AQShda) va YaIM deflyatoridir .
Haqiqiy Va Potentsial real YaIM Miqdorlardagi o'zgarishlarni o'lchash uchun, ya'ni. ishlab chiqarishning jismoniy hajmi, faqat real YaIM ko'rsatkichidan foydalanish mumkin, chunki u doimiy narxlarni nazarda tutadi . Ammo yillik ( qisqa muddatli ) ishlab chiqarish resurslarni to'liq band qilgan holda ishlab chiqarilishi mumkin bo'lgan mahsulotdan ( uzoq muddatli mahsulot ) farq qilishi mumkin.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Makroiqtisodiyot kursi Mavzu Asosiy makroiqtisodiy ko'rsatkichlar Umumiy ishlab chiqarish va daromadning asosiy ko'rsatkichlari
|
Ajratuvchi gipertekisliklar

|
Ajratuvchi gipertekisliklar
|
bet | 13/19 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordAjratuvchi gipertekisliklar.
Ajratuvchi gipertekisliklar, ma'lumotlar o'rganilayotgan neyron tarmoqlarida o'zgaruvchanliklar bo'lib, ushbu gipertekisliklar o'rganish jarayonida paydo bo'lishi mumkin. Bu gipertekisliklar o'z ichiga o'zgaruvchanliklar, noma'lumliklar yoki dastlabki qiymatlar va harakatlar orqali hosil bo'lishi mumkin.
O'rganish jarayonida, ajratuvchi gipertekisliklar ba'zi sabablar bilan paydo bo'lishi mumkin:
1.Baland qatlamli uchun gradient ning zudlik yoxud zudlik, ya'ni gradient shodlikdagi muammosi: Agar gradientning qiymati juda katta yoki juda kichik bo'lsa, u qatlamli o'rganish jarayonida to'g'ri ishlamaydi. Bu holatda, tarmoq o'rganishda iloji bo'lmagan bo'ladi.
2.Qiymatlar o'zaro aloqani buzish: Ma'lumotlar to'plamida ajratuvchi gipertekisliklar va uxlashlar bo'lishi mumkin. Masalan, bir ma'lumotning bir qismi 100-1000 o'rtasida bo'lgan bo'lishi mumkin, boshqa esa 0-1 oraliqda bo'lishi mumkin. Bu usulda, qanday ma'lumotning o'rganilishi haqida juda keng qiyinchiliklar paydo bo'ladi.
3.Tezlik va qo'lda qilish miqdori (learning rate and batch size) xato sozlamalari: Tezlik va qo'lda qilish miqdori o'rganish jarayonida juda muhimdir. Agar tezlik miqdori juda katta bo'lsa, tarmoqning o'rganishida uzoq vaqt talab qiladi, va agar juda kichik bo'lsa, tarmoq o'rganish jarayonida to'g'ri ishlamaydi. Qo'lda qilish miqdori ham to'g'ri tanlanishi kerak bo'lgan parametr.
4.Dastlabki qiymatlar (initialization): Neyron tarmoqlaridagi dastlabki qiymatlar, o'rganish jarayonini samarali qilishda ahamiyatga ega. Agar dastlabki qiymatlar juda yaxshi tanlanmasa, tarmoq o'rganishida aniqlik va tezlik masalalari paydo bo'ladi.
5.Arxitektura xususiyatlari: Neyron tarmoq arxitekturasi, masalan, qanday miqdorli qatlamalar, qanday funksiyalarni foydalanish va boshqa xususiyatlar, tarmoqning o'rganish va amal qilishini ta'sir qiladi.
Bu ajratuvchi gipertekisliklar bilan boshlash jarayonida umuman to'g'ri bo'lgani, ularning tanilishi va yechishga qarab tarmoqning o'rganish va amal qilish jarayonida qanday ta'sir qilishi mumkinligi ahamiyatga ega.
|
| |
Kuchaytirish usullari - Noravshan operatorlar

|
Noravshan operatorlar
|
bet | 17/19 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordKuchaytirish usullari.
Kuchaytirish usullari, ma'lumotlar tahlili, tibbi, kiberxavfsizlik, tadbirkorlik va boshqa sohalar uchun ma'lumotlarni shakllantirishda va qaror qabul qilishda qo'llaniladigan bir qator algoritmlardir. Ular ma'lumotlar oqimini kuchaytirish (dimensionality reduction), xususan, katta miqdordagi ma'lumotlarni eng yaxshi o'rnatish yoki o'zini ko'rsatishda qo'llaniladi. Quyidagi kuchaytirish usullari keng qo'llaniladi:
1.Tematik tahlil (Latent Dirichlet Allocation - LDA): Bu usulda, ma'lumotlar tematik qatorlarga bo'linadi. Ular alohida qatorlar sifatida ifodalangan. LDA tahlili dastlabki o'qitish, meditsina, ijtimoiy tarmoq, ma'lumotlar tizimlari va boshqa sohalar uchun qo'llaniladi.
2.Tematik vektor tahlili (Latent Semantic Analysis - LSA): Bu usulda, ma'lumotlar o'zgaruvchilarga aylanadi. Ular alohida vektorlar sifatida ifodalangan. LSA tahlili ko'plab sohalar uchun, masalan, ma'lumotlar o'qimi tizimlari, natural tillar va boshqalar uchun qo'llaniladi.
3.Prinsipal komponent tahlili (Principal Component Analysis - PCA): Bu usulda, ma'lumotlar asosiy komponentlarga bo'linadi. Ular boshqa o'zgaruvchilar sifatida ifodalangan. PCA tahlili tibbi, tadbirkorlik, tahlil va boshqa sohalar uchun qo'llaniladi.
4.Manbay ko'rsatkich tahlili (Factor Analysis): Bu usulda, ma'lumotlar manbay ko'rsatkichlarga asoslanganlikni aniqlash uchun ishlatiladi. Ular alohida faktorlar sifatida ifodalangan. Manbay ko'rsatkich tahlili ko'p sohalar uchun qo'llaniladi, masalan, aralash xom-ashyo, tibbi tibbiyot, psixologiya va boshqa sohalar.
5.Tsepkov tahlili (T-SNE): Bu usulda, ma'lumotlar tsepkov tahliliga asoslanganlikni aniqlash uchun ishlatiladi. Ular alohida nuqtalar sifatida ifodalangan. Tsepkov tahlili ko'p sohalar uchun qo'llaniladi, masalan, axborot tahlil, rassomlik, ijtimoiy ma'lumotlar va boshqalar.
Bu kuchaytirish usullari ma'lumotlarni o'rganish, tahlil qilish va boshqa maqsadlarga qarab moslashtirishda yordam beradi. Har bir usulning o'zining afzalliklari va chegaralari mavjud, shuning uchun maqsadga muvofiq eng mos usulni tanlash juda muhimdir.
|
| |
Persepton arxitekturasi. Perseptonni o’rgatish

|
Persepton arxitekturasi. Perseptonni o’rgatish
|
bet | 12/19 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordPersepton arxitekturasi. Perseptonni o’rgatish.
Perseptron, oddiy va boshqaruv qulayligi yuqori bo'lgan, lekin bir nechta sinf (klass) uchun tartiblashni o'rganish uchun qulay usuldir. U oddiy qo'llaniladigan neyron tarmoqi modelini ifodalaydi va ikkita sinf (masalan, 0 va 1) uchun klassifikatsiya vazifalari uchun juda oson.
Perseptronning oddiy arxitekturasi quyidagicha:
1.Kirishlar (Inputs): Perseptronning kirishlari, ma'lumotlar uchun joy beruvchi o'zgaruvchilar. Har bir kirish, tarmoqning bir neyroniga bog'liq bo'ladi.
2.Vaznlar (Weights): Har bir kirishga mos keladigan vaznlar, kirishlarning maqsad klassiga qarab tushishi uchun mohiyatli bo'lib, ularga alohida qiymatlar beriladi.
3.Bias: Bias, umuman tarmoqning aktivlashish darajasini ta'sir etadi. U sinflarning orqaga solish tartibini o'zgartirish uchun qo'llaniladi.
4.Faollashtirish funksiyasi (Activation Function): Bu funksiya, har bir kirishning vazni bilan ko'paytirilgan va bias qo'shilgan qiymatlarini o'zgartirib, tarmoqning chiqishini hisoblashda ishlatiladi.
5.Chiqish (Output): Perseptronning chiqishi, klassifikatsiya natijalarini ifodalaydi. Masalan, ikkita sinf uchun, chiqish 0 yoki 1 bo'lishi mumkin.
Perseptronni o'rgatish uchun quyidagi jarayonni kuzatamiz:
1.Ma'lumotlarni tayyorlash: Ma'lumotlar tayyorlanadi va kirishlar ro'yxati bilan ajratiladi.
2.Ushbu ma'lumotlarni Perseptronning kirishlariga o'tkazish: Har bir kirishga mos keladigan ma'lumotlar kiritiladi.
3.Chiqishni hisoblash: Kirishlardagi ma'lumotlar, vaznlar bilan ko'paytiriladi va bias qo'shiladi. Keyinchalik, faollashtirish funksiyasi yordamida chiqish hisoblanadi.
4.Xatolarni hisoblash: Chiqish natijalari va haqiqiy qiymatlar orasidagi xatolarni hisoblash.
5.Vaznlarni yangilash: Gradient descent algoritmi yordamida xatolarni minimalizatsiya qilish uchun vaznlarni yangilash.
6.O'rganishni baholash: Perseptronning boshqa ma'lumotlarga qarab qanday to'g'ri javob berishi baholanadi.
7.Agar xatolar kifoya bo'lmasa, qayta o'rganish: Xatolarning miqdori kifoya bo'lmagan bo'lsa, ma'lumotlar o'rganish uchun qayta ishlanadi.
Perseptronning o'rgatilishida gradient descent algoritmi keng qo'llaniladi. Bu algoritm vaznlarni yangilashda yordam beradi, shuningdek, chiqishdagi xatolarni minimalizatsiya qilishga yordam beradi. Yangilash tezligi (learning rate) kifoya bo'lgan vaznli parametr bo'lib, o'rganish jarayonida o'zgarishi mumkin.
|
| |
Xatolarni teskari tarqalishi algoritmi

|
Xatolarni teskari tarqalishi algoritmi
|
bet | 11/19 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 58,88 Kb. | | #245889 |
Bog'liq Документ Microsoft Office WordXatolarni teskari tarqalishi algoritmi
Xatolarni teskari tarqalishi algoritmi (error backpropagation algorithm) sun'iy neyron tarmoqlarini o'qitishda keng qo'llaniladigan bir qoidalash usuli. Bu algoritm tarmoqning har bir qatlamidagi xatolarni orqaga tarqatish prinsiplariga asoslangan. Asosan, algoritm tarmoqni o'qitish davomida chiqish qatlamidan boshlab orqaga yo'nalishda barcha qatlamalar bo'yicha gradientni hisoblaydi.
Quyidagi jarayonni hisobga olamiz:
1Oldinga tarqatish (Forward Propagation): Tarmoqdagi kirishlar orqali chiqish qatlamidan boshlab natijalar hisoblanadi.
2Xatolarni hisoblash (Compute Errors): Chiqish qatlami hosil qilgan natijalar va haqiqiy qiymatlar orasidagi xatolarni hisoblash.
3Gradientni hisoblash (Compute Gradients): Tarmoq bo'yicha gradientni hisoblash. Buning uchun, gradient descent algoritmi yordamida gradientlar chiqish qatlamidan boshlab orqaga yo'nalishda hisoblanadi.
4Vaznlarni yangilash (Update Weights): Har bir qatlaming vaznlari gradientni qabul qiladi va yangilaydi.
5Orqaga tarqatish (Backward Propagation): Har bir qatlaming xatolarini, gradientlar orqali orqaga tarqatish.
Persepton. Bo’sag`a faollashtirish funksiyasi.
Perseptron - bu qo'llaniladigan oddiy neyron modeli, unda kirishlar, vaznlar, biaslar va chiqish natijalar mavjud. Perseptron asosan ikki sinfi (masalan, 0 va 1) uchun klassifikatsiya uchun ishlatiladi.
Perseptronning boshqa qismi bo'shlig'i faollashtirish funksiyasi (activation function) bo'lib, bu funksiya kirishlarni o'zgaruvchilarga moslab yoki yo'q qiladi. Biror kirishning umuman xabarlashgan hodisani ifodalovchi qiymati hosil qilish uchun bu funksiyadan o'tkazish lozim.
Ko'p o'rganiladigan bo'shlig'i funksiyalardan biri sigmoid funksiyasi bo'lib, unda barcha qiymatlar 0 va 1 oralig'ida bo'lgan bo'lib, kirishlarni bunday o'zgaruvchilarga moslab qilish yordamida neyronning chiqishini tartibga solish mumkin.
Sigmoid funksiyasining formulasi:
Agar 𝑥 katta bo'lsa, sigmoid funksiyasi 1 ga yaqinlashadi; agar x kichik bo'lsa, sigmoid funksiyasi 0 ga yaqinlashadi. Bu, umuman xabarlashgan hodisani 0 va 1 oralig'ida tartibga solishda yordam beradi.
Perseptronning boshqa qismi boshqa muhim funksiyalar bilan ham ishlay oladi, masalan, ReLU (Rectified Linear Unit) va tanh funksiyalari kabi. Bu funksiyalar ham neyronning chiqishini tartibga solishda yordam beradi va sun'iy neyron tarmoqlarining o'qitilishida keng qo'llaniladi.
|
| |
Boshqarish ob’ektlariga misollar

Boshqarish ob’ektlariga misollar.
Keyinchalik turli prinsipli avtomatlashtirilgan boshqarish tizimini bayon
etishda foydalaniladigan ba’zi eng oddiy boshqaruv ob’ektlarini ko’rib chiqamiz.
Ob’ektlar tenglamalariga misollar eng oddiy holatlarga ahamiyasiz
faktorlarni hisobga olmagan holda ko’rib chiqiladi. Ob’ektlar mustahkamligi
haqidagi tushunchalar kerakli tasdiqlarsiz keltiriladi. Eng sodda holatlar uchun
ob’ekt differensial tenglamalarini ko’rib chiqishda aniqlanadi.
Gidravlik rezervuar (idish). Eng oddiy avtomatik rostlashga misol 1.4a –
rasmda keltirilgan. Boshqaruvchi ta’sir U bo’lib, rezervuarga oqib tushayoshan
suvning sarfi Q hisoblanadi. Uni boshqaruvchi kattalik u – rezervuardagi suvning
sathi N, tashqi ta’sir esa oqib Chiqayotgan sarfi G. Kattaliklar Q, H, G orasidagi
quyidagi bog’liqlikni yozishimiz mumkin.
SdH/dt=Q-G (1.3)
Bu erda S rezervuar ko’ndalang kesimi Yuzasi.
20
Tenglama (1.3) ob’ektning matematik ifodasidir. Bundan oson anglash
mumkinki, ko’rib chiqilayotgan ob’ekt neytral, chunki Q=0, G=0 va H=H
0
qisqa
muddatli sarfni oshishi, so’ng nolgacha pasayishi satxi N – ni ko’tarilishiga olib
keladi va yangi holatga o’tishi
, bu esa rasm–1.3 v da ko’rsatilgan
grafikaga mos keladi. Shuningdek Q – ni ko’tarilishi dH/dt – ortishiga olib keladi,
bunda ob’ekt xarakteristikasi monotonli hisoblanadi.
(1.4)
Bu erda
qaysidir holatdagi chiziqli bo’lmagan monotonli
funksiya hisoblanadi.
Tenglama 1.4 ob’ektning matematik ifodasi bo’lib, unda boshqariladigan
kattalikning har bir vektori ikkita koordinataga ta’sir etish hususiyatiga ega.
Sarfni
nazorat qilish qurilmalariga
ta’sir etuvchi vektor
nazorat qilinadigan g yoki nazorat qilinmaydigan f ta’sirga o’tkazib
berishi mumkin.
1.4 – rasm. Boshqarish tiplari.
Boshqariluvchi vektorlar
ob’ektning
holati
sifatida qabul qilish mumkin. Chunki vektor u o’zaro bog’liq bo’lgan ikkita
vektorga ega, hamda ular i vektorning ikkala vektoriga bog’liq. SHu sababli ob’ekt
ko’p bog’lanishlidir.
|
Avtomatik rostlash sistemalariga qo’yiladigan talablar

34
normal ekspluatasiyasi sharoitlarida kirish va chiqish kattaliklarining o’zgarishi
haqida juda ko’p ma’lumotlar to’planadi. Statistik material tegishli algoritmlar
bo’yicha ishlanadi. Bu sermehnat masala bo’lib markazlashtirilgan kontrolning
informasion sistemasi yoki EDM yordamida yechilishi mumkin.
ARS ning faqat statik harakteristikasini bilishning o’zi kamlik qiladi, uning
dinamik harakteristikasini ham bilish zarur.
Element yoki sistemaning
dinamik harakteristikasi deb, vaqt o’tishi bilan
chiqish kattaligining o’zgarishi o’rnatilgan rejimda bo’zi lish davridagi kirish
kattaligining o’zgarishiga bog’liqligigi tushiniladi. Kirish kattaligining o’zgarishi
turlicha bo’lishi rostlanuvchi ob’ektning dinamik harakteristikalarini ifodalovchi
grafiklarniham turlicha bo’lishiga odib keladi.
Element va sistemalarning dinamik harakteristikalarini solishtirish
maqsadida
kirish
kattaliklari
o’zgarishining
namunali
qonunlaridan
foydalaniladi.Tizimlarni dinamik harakteristikalari
analitik usullar bilan ham
aniqlanadi. Dinamik hususiyatlar analitik ravishda differensial tenglamalar orqali
tavsiflanadi. Agar sistema yoki bir zvenoning harakati mustaqil o’zgaruvchilarning
yakuniy miqdorda borliq bo’lsa, u
parametrlari mujassamlangan ob’ekt bo’ladi.
Bunday
ob’ektlarning erkinlik darajasi miqdori sistemaning mustaqil
o’zgaruvchilari miqdoriga teng. Bu sistemalarning dinamik hususiyatlari tavsifi
to’liq hosilali tenglamalar orqali beriladi.
Sh. N. Fayzimatov - bet 10

18
qiymatida
u
k
=u
kopt.
xosila
, undan o’ng va chapda esa qiymat turli
belgilarga ega (rasm 1.2 v).
1.3 – rasm. Turg’unlik
Agar (1.2) tenglamalar tizimi chizqli differensial tenglamaga keltirilsa, unda
ob’ekt Chiziqli deb nomlanadi. Ob’ektni chiziqsiz differensial
tenglamalar orqali
ifodalansa, u chiziqsizga kiradi.
Boshqaruv ob’ekti mustaxkam, nomustaxkam va neytral bo’lishi mumkin.
Agar qisqa muddatli tashqi ta’sirdan so’ng vaqt o’tgach
dastlabki holatga qaytsa
yoki unga yaqin kelsa ob’ekt mustaxkam (chidamli) hisoblanadi. Chiziqsiz
ob’ektlar “kichkina” yoki “katta” aniq
chegaradan chetga chiqmasa, ob’ekt
mustahkam va umumankatta ta’sirda mustaxkam emas.
Agar mustahkam ob’ektda ta’sir masalan
qiymat τ davomida ega bo’lsa
(1.3-rasm) unda boshqarilayotgan koordinata
y
i
ma’lum vaqt o’tgach t>τ dastlabki
yoki shunga yaqin holatga qaytadi. Bunday ob’ektlar uchun o’lchanayotgan soqqa
ko’rinishidagi mexaniq analogi taklif qilinishi mumkin. Tashqi ta’sirdan siljishi
mumkin, ta’sir tugagach orqaga qaytadi (1.3-rasm, a). Mustahkam ob’ektlar
19
ba’zida o’zi rostlanuvchi deyiladi. Mustahkam bo’lmagan ob’ektlarda ta’sir
tugagach u qanchalik kichik bo’lishidan qat’iy nazar, boshqariladigan
koordinatalar o’zgarishini davom ettirib boradi. Bunday ob’ektlar uchun
mexaniq
analogi
g o’ng tepasidagi soqqa ko’rinishiga ega (1.3-rasm, b).
Impuls tugagach
soqqa muvozanat holatidan uzoqlasha boradi.
Neytral ob’ektlarda shunday ob’ektlarki ularda ta’sir tugagach muvozanat
o’rnatiladi soqqa esa dastlabki holatdan farqli bo’lib, hosil qilingan ta’sirga
bog’liqdir. Gorizontal tekislikdagi soqqa bu tipdagi ob’ektlarning mexaniq
analogidir (1.3-rasm, v). Neytral ob’ektlarni ba’zida o’zi rostlanmaydigan ob’ekt
deb nomlanadi. Lyapunov bo’yicha neytral ob’ektlar mustahkam ob’ektlarga
kiradi.
Mustahkam bo’lmagan ob’ektlar statik xarakteristikaga ega, uni tushuntirish
uchun maxsus qurilma yordamida sun’iy mustahkamlik holatiga keltiriladi. Qaysi
ob’ekt bo’lishidan qat’iy nazar uning chiziqsiz xarakteristikasidan
ish tartibiga
bog’liq holda mustahkam va nomustahkam holatda bo’lishi mumkin. Ob’ektlarda
jarayonlar regulyator va tasodifiy tashqi ta’sir holatida o’rganilishi mumkin.
Qalqovuchli satx rostlagich

23
Tizim tarkibida atiga bittagina chiziqli bo’lmagan, ya’ni chiziqli
tenglamada ifodalanmaydigan zvenoning bo’lishi tizimning chiziqli bo’lmasligiga
olib keladi. Barcha chiziqli bo’lmagan avtomatik boshqaruv tizimilarni hisoblash
uchun biror-bir umumiy qonuniyatga ega bo’lmagan usul mavjud emas. Faqat juda
oddiy va quyi darajadagi chiziqli bo’lmaganavtomatik boshqaruv tizimilarda
qo’llanilishi mumkin bo’lgan ba’zi usullar mavjud. Agar tizimga kiradigan kattalik
X ning qiymatlar diapozonini cheklamaydigan bo’lsak unda barcha real avtomatik
boshqaruv tizimilar chiziqli bo’lmagan avtomatik boshqaruv tizimiga aylanadiva
chiziqli bo’lmagan tizimlarni yechimini topishning murakkablashtiradi hamda
tizimni iloji boricha soddalashtirishni talab qiladi. Bu o’z navbatida chiziqli
bo’lmagan tizimlarni chiziqlashtirishga olib keladi.
II. TalabaLAR UShIN METODİKALİQ KÓRSETPELER

|
II. TalabaLAR UShIN METODİKALİQ KÓRSETPELER
|
bet | 15/24 | Sana | 30.05.2024 | Hajmi | 2,98 Mb. | | #257991 |
Bog'liq Шахноза магистрII. TalabaLAR UShIN METODİKALİQ KÓRSETPELER
1. Proekt dúziw xızmetin basqıshpa-basqısh orınlaw ushın kórsetpe
1. Tayarlaw basqıshı
1.1. Proekt temasın tańlań, áhmiyetin tiykarlań hám sheshiwińiz kerek bolǵan mashqalanı qáliplestiriń
1.2. Proekt maqseti, predmeti, obekti hám wazıypaların belgileń
1.3. Proektlestiriw túrleri hám sheshiliwi lazım bolǵan tapsırmalardı tayarlań. Olardı sheshiw usılları hám quralların tańlań
1.4. Proekt temsına tiyisli maǵlıwmat derekleri menen tanısıń
2. Oqıw nátiyjesin rejelestiriw basqıshı.
2.1. Maqsetke erisiwdiń izbe-izligin islep shıǵıń.
2.2. İs rejesin duziń (joybardı islep shıǵıw, hujjetlestiriw, onı prezentaciyaǵa tayarlaw, esabat duziw boyınsha tapsırmanı qatnasıwshılarǵa bólistiriw, olardı orınlaw hám tayar halatqa keltiriw muddetin belgileń).
Joybar orınlanıwınıń is rejesi
Qatnasıwshınıń F.İ.
|
Tapsırma
|
İsleytuǵın jumısı
|
Tayar bolǵan jumıs
|
Orın law muddeti
|
|
Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi haqqında maǵlıwmatlar jıynaw
|
1. Ádebiyatlar menen tanısıw.
2. Maǵlıwmatlar jıynaw.
|
Maǵlıwmatlardı qaǵazǵa túsiriw
|
1 kún
|
|
Úlken hám kishi qan aylanıw sheńberiniń izbe-izligin kórsetetuǵın sxemalardı sızıw
|
1. Ádebiyatlar menen tanısıw.
2. Maǵlıwmatlar jıynaw.
3. Sxema sızıw.
|
Sxema
|
1 kún
|
3. Joybardı orınlaw basqıshı.
3.1. Kerekli maǵlıwmatlardı toplań, izbe izlikke keltirip, analiz qılıń.
3.2. Prezentaciya nátiyjelerin hújjetlestirin (tayar halǵa keltiriń).
3.3. Qollanbaǵa tiyisli- joybar xızmeti tuwralı esabat tayarlań
4.Joybardı prezentaciyaǵa tayarlaw.
4.1. MS Power Point da prezentaciyanı tayarlaw boyınsha qollanbalardan paydalanǵan halda joybar prezentaciyasın tayarlań.
4.2. Joybardıń awız-eki prezentaciyasında kishi toparlarda wazıypa belgileń.
5. Joybar boyınsha kishi topralarǵa jol-joba beriw, prezentaciya etiw hám bahalaw.
|
| |
Tiykarǵı basqısh - Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi

|
Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi
|
bet | 11/24 | Sana | 30.05.2024 | Hajmi | 2,98 Mb. | | #257991 |
Bog'liq Шахноза магистр2. Tiykarǵı basqısh
|
Prezentaciya baslanıwı daǵazalanadı. Hár bir topar prezentaciya juwmaqları boyınsha:
- mazmunı boyınsha anıqlawshı sorawlar hám hár bir qatnasıwshınıń roli haqqında anıq maqsetke qaratılǵan sorawlar berdi;
- basqalar sorawlarǵa juwaplar waqtında quwatlaydı hám xoshametleydı
|
Toparlar óz jumısı nátiyjeleri haqqında bayanat qıladı hám olardı belgilengen túrde usınadı. Sorawlarǵa juwap beredi
|
Toparlardıń joybar prezentaciya talqılanıwı hám óz ara bahalanıwın uyımlastıradı
|
Komanda bolıp talqılanıwı arqalı prezentaciya, alınǵan ónim, joybar xızmeti nátiyjelerin bahalaydı
|
Oqıwshlar menen birge joybar boyınsha jumıs processi hám juwmaqların dodalaydı, xoshametleydı, eger zárúr bolsa, ayırım talabalardıń jetiskenlikleri hám qáteleri haqqında óz pikirin individual bildiredi
|
3. juwmaqlawshı bahalaw basqıshı
|
Joybar xızmetiniń tiykarǵı nátiyjelerin anıqlaw boyınsha sheshim qabıl etedi. Orınlanǵan jumıstıń kelesi professional xızmeti ushın kerekliligine itibar qaratadı. Toparlar xızmeti, joybar tapsırması boyınsha individual jumıs nátiyjelerine baha beredi. Óz-ara bahalawǵa juwmaq jasaydı. Joybar hám joybarlı bilimlendiriw maqsetine erisiw dárejesin analiz etedi hám bahalaydı. Sorawlarǵa juwap beredi.
|
Nátiyjeler procesi , óziniń ondaǵı qatnasın basqalar bahaların esapqa alıp ózi bahalaydı
|
Joybarlı Oqıtıwdıń universal bahalaw kriteriyaları hám kórsetkishleri
III-BAP. BIOLOGIYa PÁNINEN OQİW JOYBARI TAPSIRMASI:
PEDAGOGİKALİQ ANNOTASİYA
Pánniń atı: “Adam hám oniń salamatliǵi”
|
| |
Paydalanılǵan ádebiyatlar - Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi

|
Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi
|
bet | 22/24 | Sana | 30.05.2024 | Hajmi | 2,98 Mb. | | #257991 |
Bog'liq Шахноза магистрPaydalanılǵan ádebiyatlar
Normativ hújjetler:
1. 2022 — 2026 yillarga mo’ljallangan Yangi O’zbekistonning taraqqiyot strategiyasi to’ǵrisida O’zbekiston Respublikasi Prezidentining Farmoni, 28.01.2022 yildagi PF-60-son.
2. O’zbekiston Respublikasining “Ta’lim to’ǵrisida”gi Qonuni. -637-son 2020 yil 23 sentyabr’
3. O’zbekiston Respublikasi Prezidentining Farmoni Soǵlom turmush tarzini keng tatbiq etish va ommaviy sportni yanada rivojlantirish chora-tadbirlari to’ǵrisida Toshkent sh., 2020 yil 30 oktyabr’, PF-6099-son
4. Ó’zbekiston Respublikasi Prezidenti Shavkat Mirziyoevning O’qituvchi va murabbiylar kuniga baǵishlangan tantanali marosimdagi nutqi “O’qituvchi va murabbiylar–yangi Ózbekistonni barpo etishda katta kuch, tayanch va suyanchimizdir”. Xalq sózi gazetasi 2020 yil 1 oktyabr, №207 (7709).
5. O’zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020 yil 12 avgustdagi “Kimyo va biologiya yónalishlarida uzluksiz tálim sifatini va ilm-fan natijadorligini oshirish chora-tadbirlari tóǵrisida”gi PQ-4805-son qarori.
6. O’zbekiston Respublikasi Konstituciyasi.- T.: Ózbekiston, 2011. – 40 b.
7. O’zbekiston Respublikasıning 2003 yil 11 dekabrdagi «Xususiy korxona tóǵrisida»gi Qonuni. – O’zbekiston Respublikasi qonun hujjatlari tóplami. № 3 - T.: Yozuvchilar uyushmasi, 2004. – 7-9 b.
8. 2022 yilni O’zbekistonda «Inson qadrini uluǵlash va faol mahalla yili» deb e’lon qilishni bóyicha qarori.
2. Ózbekstan Respublikası Ministrler Kabinetiniń Qararları
«Barkamol avlod yili» davlat dasturini ishlab chiqısh va amalga oshirish bóyicha tashkiliy chora-tadbirlari tóǵrisida: ÓzR Prezidentining Farmoyishi. 2009 yil 9 dekabr // Xalq sózi. -2009. - № 238. – modda dekabr. – 1 b.
«Qishloq taraqqiyoti va farovonligi yili» Davlat dasturi. Ózbekiston Respublikasi Prezidentining Qarori. 26.01.2009 y. N PQ-1046
3. Ózbekstan Respublikası Prezidenti miynetleri
Mirziyoev Sh.M. Buyuk kelajagimizni mard va olijanob xalqimiz bilan birga quramiz. Toshkent, Ózbekiston nashriyoti, 2017.
Mirziyoev Sh.M. Qonun ustuvorligi va inson manfaatlarini táminlash – yurt taraqqiyoti va xalq farovonlining garovi. Toshkent, O’zbekiston nashriyoti, 2017.
Mirziyoev Sh.M. Erkin va farovon, demokratik O’zbekiston davlatini birgalikda barpo etamiz. Toshkent, O’zbekiston nashriyoti, 2016.
O’zbekiston Respublikasi Prezidentining 2017 yil 7 fevraldagi «O’zbekiston Respublikasini yanada rivojlantirish bóyicha harakatlar strategiyasi to’g’risida»gi PF-4947 sonli farmoni.
|
| |
Joybar jumısı tuwralı esabatqa tayarlaw boyınsha jol joba beriw

|
Joybar jumısı tuwralı esabatqa tayarlaw boyınsha jol joba beriw
|
bet | 16/24 | Sana | 30.05.2024 | Hajmi | 2,98 Mb. | | #257991 |
Bog'liq Шахноза магистр2. Joybar jumısı tuwralı esabatqa tayarlaw boyınsha jol joba beriw
1. Usınılǵan joybar boyınsha lekciya (bir bet kóleminde) jazadı.
2. Awıl xojalıǵındaǵı, medicinadaǵı áhmiyetin hám tuqımlas wákillerin kórsetedi.
3. Joybardıń makseti: Qan aylanıw sisteması, Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi, Úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleriniń izbe-izligin bilip baradı, analizleydı.
4. Joybar wazıypası- berilgen tema qısqa hám tusinikli bolıw kerek.
5. Joybardıń is rejesin – aytıp ótedi.
6. Joybarda islengen jumıslardı kórsetiń.
7. Orınlanǵan jumıs boyınsha paydalanılǵan derekler dizimlerin tártiplestiriw
8. Bahalań.
9. Joybar qatnasıwshılarınıń tayarlaǵan materialların kiritiw
3. Joybardı MS Power Point da prezentaciyaǵa tayarlaw boyınsha joljoba beriw
1. MS Power Point da prezentaciyaǵa tayarlaw tómendegilerden ibarat:
Prezentaciya turin tańlaw;
slaydlardıń mazmunlı táreplerin tańlaw;
jańa slaydlar qosıw;
slaydlardı kórsetkende dawıslı animaciyalardı jaratıw.
2. Slaydlardı kórsetkende texnik namoyish etish tómenlegilerge juwap beriw kerek:
Slaydlar muǵdarı (8-12).
Slaydlardıń mazmunlı kórsetkishleri:
birinshi slayd: joybar teması, talabanıń familiyasi, -toparı.
aqırǵı slayd informaciyalıq axborot beriwge arnalǵan;
basqa slaydlar joybar mazmunına tiykarlanıp islenedi.
Slaydlar óz-ózinen islew tártibi menen kórsetiledi.
Eger tema awız eki bolsa, anıq hám qıska bolıwı kerek.
(tiykarınan termin hám qaǵıydalar) tusinikli, anıq bolıwı shárt. Kórsetiwden burın tekstti tekseriwge erinbeń.
Suwretler anıq hám reńli bolıwı kerek.
Tablicada ajıratıwshı maǵlıwmatlar anıq kórsetiliwi, tablicanıń atı ulken háripler menen jazılıw kerek. Tablica hádden tıs maǵlıwmatlar menen toltırıw kerek emes. Prezentaciya aldınan maǵlıwmatlar hám súwretler nusqası tarqatılıwı kerek.
Sızıqlar bir bólimnen ekinshi bólimge ótkende anıq bolıwı kerek.
|
| |
Juwmaqlawshı bahalaw basqıshı - Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi

1.Joybardıń orınlanıwı.
Nátiyjelerdiń sáwleleniwi.
3.Esabat
dúzilisi.
4.Prizentaciyanı tayarlaw
|
Másláhát beredi, topar jumısların dodalaydı, olardıń jumısların xoshametleydı, baqlaydı, xabar dereklerin izlewge járdem beredi, óz xabar deregi boladı, joybar jumısları monitoringi hám tekseriwin ámelge asıradı.
|
İndividual wazıypalarǵa tiykarlanıp tapsırmanı orınlaydı. Belsendi hám ǵarezsiz isleydı, hár kim óz wazıypasına tiykarlanıp hám birgelikte:
- túrli dereklerden xabar jıynaydı, analiz etedi hám ulıwmalastıradı;
- prezentaciyalar ótkeredi, esap-kitaplardı orınlaydı;
-zárúrlikke qarap másláhátlesedi;
- aralıq nátiyjelerin dodalaydı;
Hámme alınǵan nátiyjelerdiń ulıwma jıyını kórip shıǵıladı. Joybar ónimin sáwlelendiredi.
Esabat dúzedi. Joybardaǵı jetiskenlikleriniń ózin-ózi bahalaw anketaların toltıradı. Joybar jumısı nátiyjeleri prezentaciyasın rásmiylestiredi
|
Odam ishtirokisiz rejimida ishlaydigan MICHM ga qo’yilgan talablar

247
8.1-rasm.GPM qurilishida standart uzellardan foydalanish: - avtonom yuklash
stansiyasi bilan palletlarni tushirish.
2-ishlov beriladigan qism bilan palletni o’zgartirish uchun modulli
mexanizm; 3-palletlarni o’rnatish uchun mustaqil raftlar; 4 — burilish jadvali; 5-45
dan 180 tagacha bo’lgan quvvatni oshirish qobiliyatiga ega bo’lgan asboblar
magazini; 6-adaptiv sozlash bilan raqamli servo motorlar; 7-milya( 50 konus, 50
kVt quvvat); 8-chiziqli rolikli yo’riqnomalar bilan Rack; 9-kondisioner shkafi; 10-
RDB; 11-qayta ishlash uchun palletni
Moslanuvchan ishlab chiqarish uchastkasi (MICHU)

Moslanuvchan ishlab chiqarish uchastkasi (MICHU)
Robotlashtirilgan
texnologik
uchaska
(MICHU)
murakkab
robot
kompleksli robotik texnologiya uchaskadir. Bu tizimli (uskunalar bilan) va (yoki)
tashkiliy (boshqaruv) bilan bog’liq bo’gan bir necha asosiy texnologik
operatsiyalarning bajarilish uchun birlashtiriladigan texnologik uskunalar
majmuasi bilan tavsiflanadi. Ushbu operatsiyalar bir xil yoki turli xil bo’lishi
mumkin, lekin muayyan ketma-ketlikdagi jarayonlar oqimiga bog’liq emas.
253
9.4-rasm. EHM bilan boshqariladigan, avtomatlashtirilgan omborxona va yagona
transport tizimiga ega bo’lgan harkatlanuvchi sanoat robot tomonidan hizmat
ko’rsatiladigan tokarlik RDB dastgohlari bo’limi.
MICHU ning eng oddiy robotik texnologik qismi bir sanoat robot
tomonidan hizmat ko’rsatiladigan bir necha texnolgiyani o’z ichiga olishi mumkin
(sanoat robot atrofidagi jihozlarni joylashtirish yoki jihozlar bo’ylab harakatlanish
bilan biriktirib qo’yilgan). Boshqa MICHU larda asosiy texnologik jarayonni
doimiy ravishda amalga oshirish masalan, bitta mahsulotni yig’ish jarayoni uchun
bir nechta sanoat robotlar mavjud bo’ladi.
Ombor 1 zagotovkalarni va val tipidagi detallarni saqlaydi. RDB dastgohlari
5 nazorat pulti 4 bilan ikki qator qilib joylashtirilgan bo’lib, ular orasida relslar
bo’ylab aniq joylashishni aniqlaydigan sanoat roboti 7 harakatlanadi. Rolikli
konveerlar 2 uchastkaning avtomatlashtirilgan ombori va nazorat holati 8 bilan
bog’laydigan to’rtburchak yo’nalish bo’ylab joylashgan. Orqaga ishlov beriladigan
mahsulotlarni chiqarish uchun ajratuvchi konveer, sanoat robotlari tomonidan
hizmat ko’rsatish joylariga mahsulot va ish qismlarini olib keladigan
markazlarning liniyalari va tashqi umumiy konveerli mashinalarning quyruqlari
orqasida joylashgan to’plovchi konveerlar 3 o’rnatilgan. Qirindilar maxsus
konveer orqali bunker 6 ga tashlanadi. Zagotovkalar EXM 9 buyrug’i orqali
ombordan avtomatik ravishda harakatlanuvChi konveyr orqali har bir dastgohka
va u erda joylashgan robotlar orqali dastgohka mahkamlanadi va dastgohdan
254
yechiladi keyin mahsulot tashuvchi konveyerga o’tkaziladi, u ularni nazorat
stansiyasiga,
keyin
esa
tayyor
tovarlar
omboriga
yuboradi.
Keyingi
murakkablikdagi robotlashtirilgan uchaskaga bir nechta texnologik uskunalar va
ularga hizmat ko’rsatadigan bir xil sanoat robotlar kiradi. RTUning yana bir
komplikasiyasi - har xil turdagi sanoat robotlarning birgalikdagi ishi hisoblanadi.
MICHU ni yaratish muhim bir martalik harajatlar bilan bog’liq bo’lib
MICHU ning murakkabligi va avtomatlashtirish darajasini oshirish uchun
harajatlar ham oshadi. MICHUtashkil etilishidan iqtisodiy samaradorlik
robotizasiyaning
ijtimoiy-iqtisodiy
samaradorligining
tarkibiy
qismi
hisoblanadigan harajatlar va erishilgan natijalarni taqqoslashdan aniqlanadi va
quydagi uch bosqichda namoyon bo’ladi: mahsulotlarga ishlov berish, ishlab
chiqarish va ulardan foydalanish.
|
Moslashuvchan ishlab chiqarish moduli (MICHM)

245
MICHM avtonom tarzda ishlaydi, bir nechta sikllarni amalga oshiradi va MICHZ
ga qo’shilishi mumkin. MICHM qo’shimcha ravishda avtomatik o’lchash va ishlab
chiqarilayotgan mahsulotlar sifatini nazorat qilish, asbob-uskunalar, mexanizmlar
va asbob-uskunalarning o’zi holatini aniqlash, shuningdek, avtomatik qayta ishlash
jarayoni va boshqa turdagi mahsulotlarni ishlab chiqarish uchun uskunalarni
avtomatik ravishda qayta ishlashni ta’minlaydi. MICHM adaptiv boshqaruv
elementlari bilan barcha yordamchi, nazorat va diagnostika operatsiyalarini
avtomatlashtirishning yuqori darajasiga ega bo’lgan RTK sifatida qaralishi
mumkin.
Moslashuvchan ishlab chiqarish moduli (MICHM) RDB va jarayonni
avtomatlashtirish vositalari bilan jihozlangan texnologik uskunalar birligidan
iborat.
Umuman olganda, mashina moduli – MICHM tarkibiga quyidagilar kiradi:
* RDB Dastgohi;
* mashina avtomatik yuklash va tushirish vositalari;
* transport va saqlash tizimi;
* asboblar magazini va ularning avtomatik o’zgartirish qurilmasi;
* qayta ishlangan qismlar hajmini avtomatik nazorat qilish qurilmalari;
* chiqib ketish vositasi o’lchamlarini nazorat qilish qurilmasi;
* ish qismlarini aniqlash tizimi;
* chiqib ketish jarayoni holatini nazorat qilish tizimi;
* siqish apparatlarining elementlarini avtomatik o’zgartirish mexanizmi.
Temanıń atı - Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi

|
Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi
|
bet | 12/24 | Sana | 30.05.2024 | Hajmi | 2,98 Mb. | | #257991 |
Bog'liq Шахноза магистрTemanıń atı: “Qan aylanıw sisteması. Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi. Úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleri”
Qatnasıwshılar: 3 kurs talabaları
Oqıtıwdıń maqseti: oqıw kursı boyınsha iyelegen bilimlerin tereńlestiriw maqsetinde “Qan aylanıw sisteması. Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi. Úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleri” –boyınsha bilim kónlikpelerin qáliplestiriw
Rejelestirilip atırǵan oqıw nátiyjeleri: Berilgen tema boyınsha túsinigin jazadı, súwretin sızadı, qan tamırlarınıń bir-birinen parqın biledi, júrektiń jumıs islew tártibin túsinedi, úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleriniń ótiw jollarınıń izbe-izligin ajırata aladı, joybar mazmunına qarap, mashqalanı ajıratadı hám onı sheshiw wazıypaların belgileydı; mashqalanı sheshiw jolların hám quralların tabadı; óz jumısın rejelestiredi; maǵlıwmatlardı izlew, sistemalastırıw hám analizlewdi biledi.
Joybarlastırıw xızmeti boyınsha tómendegi ámeliy kónlikpelerge iye boladı: mashqalanı payda etiw hám wazıypaların anıqlaw; wazıypalardı ámelge asırıwda usıllardı tańlaw hám olardan paydalanıw; óz jumısın; maǵlıwmat dereklerin anıqlaw, sistemalastırıw hám analizlew; nátiyjelerdi talap dárejesinde rásmiylestiriw hám kerekli kóriniste islep shıǵıw.
Talabalar proektti tabıslı orınlawı ushın biliwleri lazım bolǵan tayanısh bilim hám kónlikpeler tómendegilerden ibarat:
Tómendegi tayanısh bilimlerdi biliwi kerek: Qan aylanıw sisteması, Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi, Úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleri haqqında biliwi kerek.
Tómendegi kónlikpelerge iye bolıwları: Qan aylanıw sisteması, Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi, Úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleri boyınsha izbe-izlikdi biledi; toparda jumıs islew; birgelikte oqıw tártip qaǵıydaları
Túrleniw belgileri boyınsha proektke xarakteristika- Teoriyalıq maǵlıwmatlı;
Predmet hám mazmunı jaǵınan kólemli bir tema boyınsha paydalanıwshı monoproekt; qatnasıwshılar sanı topar talabaları 5 isshi toparǵa bólinip, hár bir isshi toparda 6 talabadan bolıwı;
|
| |
Orınlaw múddeti - Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi

|
Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi
|
bet | 13/24 | Sana | 30.05.2024 | Hajmi | 2,98 Mb. | | #257991 |
Bog'liq Шахноза магистрOrınlaw múddeti –bir hápte.
-Proektti orınlaw tártibi: talabalardıń auditoriyadan tısqarı jumıslarında orınlaydı, ameliy sabaqqa usınıladı. Proekt ónimi ameliy sabaqta talabalar hám pedagog ortasında belgilengen kúnde ámelge asırıladı.
Proekttiń bahalanıwı – isshi topar tárepinen orınlanǵan jumıs tómendegishe bahalanadı (topardıń hár bir aǵzası ushın): talabalar tárepinen orınlanǵan proekt ushın maǵlıwmat toplaw (maks. ball – 8); esabat(maks. ball – 2); proekt prezentaciyası hám onı qorǵaw processi (maks. ball – 5).
Proekt tiykarında Oqıtıw basqıshları
Tayarlaw basqıshı: proekt penen tanısıw, auditoriyadaǵı sabaq waqtında talabalar xızmetin shólkemlestiriw
Proektti orınlaw basqıshları: auditoriyadan tısqarı
Juwmaqlawshı basqısh: proekt prezentaciyası, proekt hám auditoriya sabaǵında talabalardı bahalaw
Proekt tiykarında Oqıtıwdı basqarıw: auditoriyadan tısqarıda
Oqıtıw modeline qısqasha xarakteristika
Proekt tiykarında Oqıtıw processinde tómendegiler qollanıladı:
Oqıtıw usılları: proekt dúziw usılı , teks hám maǵlıwmat derekleri menen islesiw, prezentaciya;
Oqıtıw formaları: birinshi kurs topar talabaları arasında (toparda) kishi toparlarda; jeke.
Oqıtıw quralları: proekt tapsırması, metodikalıq kórsetpeler, kompyuter texnologiyaları.
3.1. “Adam organizminde qan aylanıw sisteması, júrek hámde qan tamırlarınıń dúzilisi” temasın joybarlaw
I. PROEKT TAPSIRMASI
KİRİSİW. Biologiyada qan tamırlarınıń bir-birinen parqı júrektiń jumıs islew tártibi úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleriniń ótiw jollarınıń izbe-izligi haqqında biliwi kerekligi áhmiyetli bolıp tabıladı. Sabaqta hár qıyılı ádebiyatlardan maǵlıwmat jıynawǵa tuwra keledi. Usı maǵlıwmatlardan eń áhmiyetlilerin ajıratıp belgili bir izbe-izlikte tártipke salıw kerek. Bunıń ushın talabalarda bul temaǵa tiyisli maǵlıwmat bolıwı kerek
Proekt tiykarında sheshiliwi kerek bolǵan mashqala Qan aylanıw sisteması, Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi, úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleri boyınsha maǵlıwmat penen támiyinlew
|
| |
Awız eki prezentaciyaǵa tayarlawda itibarǵa alınatuǵın qaǵıyda

|
Awız eki prezentaciyaǵa tayarlawda itibarǵa alınatuǵın qaǵıyda
|
bet | 17/24 | Sana | 30.05.2024 | Hajmi | 2,98 Mb. | | #257991 |
Bog'liq Шахноза магистр4. Awız eki prezentaciyaǵa tayarlawda itibarǵa alınatuǵın qaǵıyda
Awız eki prezentaciya qaǵıydası
Prezentaciya neden ibarat bolıwı kerek?
- Joybar maqseti, wazıypası, is rejesi hám onı ámelge asıra alıwı;
- sistematika boyınsha tolıq tusinik aparıw lazım;
- Tuqımlas boyınsha qısqa hám tusinikli tirishilik formasın táriplew, wákillerin salıstırıp aytıw;
Sonıń menen:
Tártipke boysınıw: hár bir kishi topardıń shıǵıwı – 7-10 minuttan kem hám 15 minuttan kóp bolmawı kerek.
Kishi toparlardıń shıǵıwı izbe-izlikte, tártip saqlanǵan halda háreketleniwi kerek.
Barlıq tablica axborotlı informaciya turinde aytıladı.
5. Bahalaw kriteriyası
Kishi toparlardaǵı joybarǵa qoyılatuǵın bahalar:
har bir talabalar tárepinen orınlanǵan joybar bólimleri (temalar boyınsha) ( 5 ball);
esabat ( 1 ball);
MS Power Point joybar prezentaciyası ( 1 ball);
awız eki prezentaciya bergen talaba ( 3 ball).
5.1. Orınlanǵan joybar boyınsha bahalaw
|
Bahalaw kriteriyası
|
Bahalaw kórsetkishi
|
1.
|
Maǵlıwmatnama mazmunı belgili maqsetke gózlengenligi
|
Belgilangen maqsetke maǵlumatnoma mazmuni tuwrı kelse, 2 ball
|
2.
|
Joybar: Qan aylanıw sisteması, Júrek hám qan tamırlarınıń dúzilisi, Úlken hám kishi qan aylanıw sheńberleri haqqında informaciyalıq axborot beriwden ibarat
|
Erisilgen nátiyje maqsetke muwapıq, maks. 3 ball:
- joybar wazıypası tolıq kórsetilgen;
- keń maǵlıwmatlarǵa tiykarlanǵan
|
Jami: 5 ball
|
5.2. Orınlanǵan joybar boyınsha esabattı bahalaw
|
| |
Tiykarǵı basqısh - Ózbekstan Respublikası joqari hám orta arnawli bilimlendiriw Ministrligi

2.Tiykarǵı basqısh
|
Tapsırılıw baslanıwın daǵazalaydı. Hár bir topar tapsırılıwı juwmaqları boyınsha:
- mazmunı boyınsha anıqlawshı sorawlar hám hár bir qatnasıwshınıń roli haqqında anıq maqsetke qaratılǵan sorawlar beredi;
- kurslaslar sorawlarına juwaplar waqtında quwatlaydı hám xoshametleydı
|
Toparlar óz jumısı nátiyjeleri haqqında lekciya oqıydı hám olardı belgilengen tárizde usınadı. Sorawlarǵa juwap beredi
|
Toparlardıń joybar prezentaciyası analizi hám óz-ara bahalawın shólkemlestiredi
|
Jamáát bolıp analizlew arqalı: prezentaciya, alınǵan nátiyje, proekt iskerligi nátiyjelerin bahalaydı
|
Okıushılar menen birge proekt ústindegi jumıs processi hám juwmaqların analizleydı, oratorlardı xoshametleydı, óz pikirlerin anıq bildiredi, eger zárúr bolsa, ayrım talabalardıń jetiskenlikleri hám qáteleri haqqında óz pikirin individual bildiredi
|
Auditoriya jumısı: juwmaqlawshı basqısh
|
1.Oqıw sabaǵına kirisiw
|
Proektler prezentaciyasına kórsetpe beredi: toparlardıń orınlanǵan proektlerdi usınıwı reglamenti hám izbe-izliligin belgileydı. Bahalaw normaları hám kórsetkishlerin esletedi. Ózara bahalaw kestelerin tarqatadı
|
2.Tiykarǵı basqısh
|
Prezentaciya baslanıwın daǵazalaydı. Hár bir topar tapsırılıwı juwmaqları boyınsha:
- mazmunı boyınsha anıqlawshı sorawlar hám hár bir qatnasıwshınıń roli haqqında anıq maqsetke qaratılǵan sorawlar beredi;
- kurslaslar sorawlarına juwaplar waqtında quwatlaydı hám xoshametleydı
|
Toparlar óz jumısı nátiyjeleri haqqında lekciya oqıydı hám olardı belgilengen tárizde usınadı. Sorawlarǵa juwap beredi
|
Toparlardıń proekt prezentaciya analizi hám óz-ara bahalawın shólkemlestiredi
|
Jámáát bolıp analizlew arqalı: prezentaciya, alınǵan nátiyje, proekt iskerligi nátiyjelerin bahalaydı
|
Talabalar menen birge proekt ústindegi jumıs prcessi hám juwmaqların talıqlaydı, ayırım talabalardıń jetiskenlikleri hám qáte-kemshilikleri haqqında óz pikirin bildiredi
|
|