Актуальные проблемы проектирования посадок с натягом подъемно-транспортных машин

Authors: Zinoviev, N. V., Zinoviev, V. E., Koryakin, I. A., Kharlamov, P. V.

Subject Terms: ПРЕССОВОЕ СОЕДИНЕНИЕ, TIGHT FIT, СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, STATISTICAL MODEL, ВЕРОЯТНОСТНЫЙ НАТЯГ, ПОСАДКА С НАТЯГОМ, КОЭФФИЦИЕНТ ТРЕНИЯ, PARETO DIAGRAM, COEFFICIENT OF FRICTION, PRESS JOINT, ДИАГРАММА ПАРЕТО, PROBABILISTIC TENSION

File Description: application/pdf

Access URL: https://elar.urfu.ru/handle/10995/143230

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ИЗМЕНЕНИЯ ПРОЧНОСТИ ГИДРОТЕХНИЧЕСКИХ БЕТОНОВ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ КОМПЛЕКСНЫХ МОДИФИЦИРУЮЩИХ ДОБАВОК

Subject Terms: модифицирующая добавка, прочность, planned experiment, modifying additive, оптимизация, experimental statistical model, экспериментально-статистическая модель, regression equation, планированный эксперимент, уравнение регрессии, гидротехнический бетон, hydraulic engineering concrete, strength, optimization

Характеристики деформационного процесса в зоне субдукции Курило-Камчатской островной дуги в фазе афтершоков на основе дробной модели деформационной активности

Authors: Шереметьева, О.В., Шевцов, Б.М.

Source: Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki, Vol 49, Iss 4, Pp 50-64 (2024)

Subject Terms: афтершоки, аппроксимация, дробный процесс пуассона, функция миттаг-леффлера, эредитарность, нестационарность, статистическая модель, дробная модель, aftershocks, approximation, fractional poisson process, mittag-leffler’s function, herediterity, non-stationarity, statistical model, fractional model, Science

File Description: electronic resource

Relation: https://krasec.ru/sheremetyeva494024en/; https://doaj.org/toc/2079-6641; https://doaj.org/toc/2079-665X

Access URL: https://doaj.org/article/6b90ce9692064abf8d734915b4054476

Синтетические данные в фитосанитарном прогнозировании

Subject Terms: фитосанитарные прогнозы, фитосанитарное прогнозирование, методы синтетических данных, реальные наборы данных, синтетические данные, системы интеллектуального анализа, статистическая модель данных

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/68796

Молекулярно-статистическое описание неоднородно деформированных образцов. Расчет функций распределения молекул и вакансий в одномерной однородно деформированной статистической модели растяжения-сжатия

Subject Terms: межмолекулярное взаимодействие, молекулярно-статистическое описание, одномерная статистическая модель, потенциал Леннарда-Джонса

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/67444

Одномерная статистическая модель одноосного растяжения-сжатия молекулярного кристалла с тепловыми вакансиями

Subject Terms: кристаллы молекулярные, статистическая модель, вакансии тепловые, свободная энергия

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/67161

Статистическая модель конденсированной среды

Subject Terms: конденсированная среда, физика, статистическая модель

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/67100

Статистическая модель сверхрастяжения молекулы ДНК

Subject Terms: статистическая термодинамика, статистическая модель, молекулы ДНК, техника лазерных пинцетов, биофизика

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/66594

Приложение эредитарной модели критичности к исследованию характеристик сейсмического процесса в зоне субдукции Курило-Камчатской островной дуги

Authors: Шереметьева, О.В., Шевцов, Б.М.

Source: Vestnik KRAUNC: Fiziko-Matematičeskie Nauki, Vol 46, Iss 1, Pp 89-101 (2024)

Subject Terms: дробный процесс пуассона, квазистационарный режим, квазиоднородный режим, сейсмический процесс, закон гутенберга-рихтера, время ожидания первого события, функция миттаг-леффлёра, аппроксимация, статистическая модель, дробная модель, fractional poisson process, quasi-stationary regime, quasi-homogeneous regime, seismic process, gutenberg-rihter law, first-passage time, mittag-leffler’s function, approximation, statistical model, fractional model, Science

File Description: electronic resource

Relation: https://krasec.ru/sheremetyeva2024461eng/; https://doaj.org/toc/2079-6641; https://doaj.org/toc/2079-665X

Access URL: https://doaj.org/article/f6bcd1b14cb64596807f02e3ca3fa516

Применение потенциала Гиббса при теоретическом построении диаграммы напряжение-деформация для одномерной статистической модели растяжения-сжатия

Subject Terms: механические свойства, потенциал Гиббса, статистическая модель, термодинамические свойства, статистическая теория упругости, структурные свойства

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/66373

Вариационный метод расчета концентрации тепловых вакансий и свободной энергии одномерной статистической модели деформирования молекулярного кристалла

Subject Terms: нелинейное вариаци­онное уравнение, статистическая модель деформирования, вариационный метод, молекулярный кристалл

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/66382

Направление использования объектно-ориентированного анализа для создания обучающих программ

Subject Terms: динамическое моделирование, мультимедиа-технологии, экспертные системы, социально-экономические процессы, статистическая модель, динамическая модель, обучающие программы, экологические процессы, базовый инструмент диаграммы

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/65894

Применение вариационного метода для расчета параметров всефазного уравнения состояния модельной молекулярной конденсированной среды

Subject Terms: модельная молекулярная среда, вариационный метод, статистическая модель, потенциал Леннард-Джонса, уравнение Планка

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/65350

Применение единого уравнения состояния для построения фазовой диаграммы молекулярной среды

Subject Terms: фазовая диаграмма, молекулярно-статистический подход, статистическая модель, правила Максвелла

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/64732

Развитие классической статистической модели конденсированной молекулярной среды с целью расчета решеточной теплоемкости кристаллов

Subject Terms: теплоемкость кристаллов, квантовая модель Эйнштейна, конденсированная среда, статистическая модель

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/64729

Статистическая модель плосконапряженного состояния тонких молекулярных пленок

Subject Terms: неоднородные конденсированные среды, свойства неоднородных систем, система замкнутых интегральных уравнений, тонкие молекулярные пленки, молекулярные кристаллы, двумерная статистическая модель

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.belstu.by/handle/123456789/64263

INFLUENCE OF ORIENTATION ERRORS ASSOCIATED WITH THE USE OF A MAGNETIC COMPASS ON THE ACCURACY OF DETERMINING THE POSITION OF THE PALEOMAGNETIC POLE AND THE AMPLITUDE OF PALEOSECULAR VARIATIONS ; ВЛИЯНИЕ ОШИБОК ОРИЕНТАЦИИ, СВЯЗАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАГНИТНОГО КОМПАСА, НА ТОЧНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ ПАЛЕОМАГНИТНОГО ПОЛЮСА И АМПЛИТУДЫ ДРЕВНИХ ГЕОМАГНИТНЫХ ВАРИАЦИЙ

Authors: D. A. Ushakov, I. E. Lebedev, V. E. Pavlov, Д. А. Ушаков, И. Е. Лебедев, В. Э. Павлов

Contributors: The study was supported by the grant № 23-17-00112 of the Russian Science Foundation., Работа выполнена при поддержке РНФ, грант № 23-17-00112.

Source: Geodynamics & Tectonophysics; Том 15, № 2 (2024); 0752 ; Геодинамика и тектонофизика; Том 15, № 2 (2024); 0752 ; 2078-502X

Subject Terms: палеовековые вариации, paleomagnetic pole, paleomagnetic samples, magnetic compass, orientation error, geomagnetic field, statistical model, mathematical modeling, paleosecular variations, палеомагнитный полюс, палеомагнитные образцы, магнитный компас, ошибка ориентации палеомагнитных образцов, геомагнитное поле, статистическая модель, математическое моделирование

File Description: application/pdf

Relation: https://www.gt-crust.ru/jour/article/view/1822/813; Alken P., Thébault E., Beggan C.D., Amit H., Aubert J., Baerenzung J., Bondar T.N., Brown W.J. et al., 2021. International Geomagnetic Reference Field: The Thirteenth Generation. Earth, Planets and Space 73, 49. https://doi.org/10.1186/s40623-020-01288-x.; Biggin A.J., van Hinsbergen D.J.J., Langereis C.G., Straathof G.B., Deenen M.H.L., 2008. Geomagnetic Secular Variation in the Cretaceous Normal Superchron and in the Jurassic. Physics of the Earth and Planetary Interiors 169 (1–4), 3–19. https://doi.org/10.1016/j.pepi.2008.07.004.; Butler R.F., 1992. Paleomagnetism: Magnetic Domains to Geological Terranes. Blackwell Science Inc., New York, 336 p.; Cox A., 1970. Latitude Dependence of the Angular Dispersion of the Geomagnetic Field. Geophysical Journal International 20 (3), 253–269. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1970.tb06069.x.; Cromwell G., Tauxe L., Staudigel H., Constable C.G., Koppers A.A.P., Pedersen R.-B., 2013. In Search of Long-Term Hemispheric Asymmetry in the Geomagnetic Field: Results from High Northern Latitudes. Geochemistry, Geophysics, Geosystems 14 (8), 3234–3249. https://doi.org/10.1002/ggge.20174.; Deenen M.H.L., Langereis C.G., van Hinsbergen D.J.J., Biggin A.J., 2011. Geomagnetic Secular Variation and the Statistics of Palaeomagnetic Directions. Geophysical Journal International 186 (2), 509–520. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.2011.05050.x.; Døssing A., Riishuus M.S., Niocaill C.M., Muxworthy A.R., Maclennan J., 2020. Late Miocene to Late Pleistocene Geomagnetic Secular Variation at High Northern Latitudes. Geophysical Journal International 222 (1), 86–102. https://doi.org/10.1093/gji/ggaa148.; Doubrovine P.V., Veikkolainen T., Pesonen L.J., Piispa E., Ots S., Smirnov A.V., Kulakov E.V., Biggin A.J., 2019. Latitude Dependence of Geomagnetic Paleosecular Variation and Its Relation to the Frequency of Magnetic Reversals: Observations from the Cretaceous and Jurassic. Geochemistry, Geophysics, Geosystems 20 (3), 1240–1279. https://doi.org/10.1029/2018GC007863.; Fukuma K., Muramatsu T., 2022. Orienting Paleomagnetic Drill Cores Using a Portable GPS Compass. Earth Planets Space 74, 136. https://doi.org/10.1186/s40623-022-01699-y.; Khramov A.N. (Ed.), 1982. Paleomagnetology. Nedra, Leningrad, 312 p. (in Russian) [Палеомагнитология / Ред. А.Н. Храмов. Л.: Недра, 1982. 312 с.].; Lebedev I.E., Bobrovnikova E.M., Tikhomirov P.L., Eid B., Lhuillier F., Pavlov V.E., 2022. Amplitude of Secular Geomagnetic Variation in Late Cretaceous Based on Paleomagnetic Studies of the Okhotsk–Chukotka Volcanic Belt from Upper Reaches of Malyi Anyui River, West Chukotka. Izvestiya, Physics of the Solid Earth 58, 185–202. https://doi.org/10.1134/S1069351322020045.; Lebedev I.E., Pavlov V.E., Minaev P.A., 2023. Orientation Errors of Paleomagnetic Samples When Using a Magnetic Compass and Possible Ways to Overcome Them. Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Estestvennye Nauki 165 (4), 633–645 (in Russian) [Лебедев И.Е., Павлов В.Э., Минаев П.А. Ошибки ориентирования палеомагнитных образцов при использовании магнитного компаса и возможные пути их преодоления // Ученые записки Казанского университета. Серия Естественные науки. Т. 165. № 4. С. 633–645]. https://doi.org/10.26907/2542-064X.2023.4.633-645.; Lhuillier F., Lebedev I.E., Tikhomirov P.L., Pavlov V.E., 2023. High-Latitude Geomagnetic Secular Variation at the End of the Cretaceous Normal Superchron Recorded by Volcanic Flows from the Okhotsk-Chukotka Volcanic Belt. Journal of Geophysical Research: Solid Earth 129 (1), e2023JB027550. https://doi.org/10.1029/2023JB027550.; McElhinny M.W., McFadden P.L., 1997. Palaeosecular Variation over the Past 5 Myr Based on a New Generalized Database. Geophysical Journal International 131 (2), 240–252. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1997.tb01219.x.; Tauxe L., Kent D.V., 2004. A Simplified Statistical Model for the Geomagnetic Field and the Detection of Shallow Bias in Paleomagnetic Inclinations: Was the Ancient Magnetic Field Dipolar? In: J.E.T. Channell, D.V. Kent, W. Lowrie, J.G. Meert (Eds), Timescales of the Paleomagnetic Field. Geophysical Monograph Series. Vol. 145. AGU, Washington, p. 101–115. https://doi.org/10.1029/145GM08.; Tauxe L., Shaar R., Jonestrask L., Swanson-Hysell N.L., Minnett R., Koppers A.A.P., Constable C.G., Jarboe N., Gaastra K., Fairchild L., 2016. PmagPy: Software Package for Paleomagnetic Data Analysis and a Bridge to the Magnetics Information Consortium (MagIC) Database. Geochemistry, Geophysics, Geosystems 17 (6), 2450–2463. https://doi.org/10.1002/2016GC006307.; Vandamme D., 1994. A New Method to Determine Paleosecular Variation. Physics of the Earth and Planetary Interiors 85 (1–2), 131–142. https://doi.org/10.1016/0031-9201(94)90012-4.

Availability: https://www.gt-crust.ru/jour/article/view/1822
https://doi.org/10.5800/GT-2024-15-2-0752

Basic Principles for Calculating the Required Number of Participants in Clinical Trials. Part 1. Common Approaches (Review) ; Основные принципы расчета необходимой численности участников клинических исследований. Часть 1. Общие подходы (обзор)

Authors: O. V. Shreder, D. V. Goryachev, V. A. Merkulov, О. В. Шредер, Д. В. Горячев, В. А. Меркулов

Contributors: The study reported in this publication was carried out as part of publicly funded research project No. 056-00026-24-00 and was supported by the Scientific Centre for Expert Evaluation of Medicinal Products (R&D public accounting No. 124022300127-0)., Работа выполнена в рамках государственного задания ФГБУ «НЦЭСМП» Минздрава России № 056-00026-24-00 на проведение прикладных научных исследований (номер государственного учета НИР № 124022300127-0).

Source: Regulatory Research and Medicine Evaluation; Том 14, № 3 (2024); 338-350 ; Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств; Том 14, № 3 (2024); 338-350 ; 3034-3453 ; 3034-3062 ; 10.30895/1991-2919-2024-14-3

Subject Terms: статистическая модель, study sample, population, sample size, study design, study hypothesis, effect size, statistical model, выборка, популяция, размер выборки, дизайн исследования, гипотеза исследования, размер эффекта

File Description: application/pdf

Relation: https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/599/1463; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/downloadSuppFile/599/596; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/downloadSuppFile/599/619; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/downloadSuppFile/599/639; Moher D, Dulberg CS, Wells GA. Statistical power, sample size, and their reporting in randomized controlled trials. JAMA. 1994;272(2):122–4. https://doi.org/10.1001/jama.1994.03520020048013; Thabane L. Sample size determination in clinical trials. HRM-733 Class Notes. Hamilton: St Joseph’s Healthcare, 2004.; Altman DG. Statistics and ethics in medical research. III. How large a sample? BMJ. 1980;281(6251):1336–8. https://doi.org/10.1136/bmj.281.6251.1336; Петри А, Сэбин К. Наглядная статистика в медицине. М.: ГЭОТАР-МЕД; 2003.; Zodpey SP. Sample size and power analysis in medical research. Indian J Dermatol Venereol Leprol. 2004;70(2):123–8. PMID: 17642587; Araujo P, Frøyland L. Statistical power and analytical quantification. J Chromatogr B Analyt Technol Biomed Life Sci. 2007;847(2):305–8. https://doi.org/10.1016/j.jchromb.2006.10.002; Eng J. Sample size estimation: how many individuals should be studied? Radiology. 2003;227(2):309–13. https://doi.org/10.1148/radiol.2272012051; Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. New York: Routledge; 1988. https://doi.org/10.4324/9780203771587; Lenth RV. Some practical guidelines for effective sample size determination. Am Stat. 2001;55(3):187–93. https://doi.org/10.1198/000313001317098149; Dubey SD. Some thoughts on the one-sided and two-sided tests. J Biopharm Stat. 1991;1(1):139–50. https://doi.org/10.1080/10543409108835011; Bland JM, Altman DG. One and two sided tests of significance. BMJ. 1994;309(6949):248. https://doi.org/10.1136/bmj.309.6949.248; Matthews JN. Introduction to randomized controlled clinical trials. New York: Chapman & Hall; 2006. https://doi.org/10.1201/9781420011302; Lehr R. Sixteen S-squared over D-squared: a relation for crude sample size estimates. Stat Med. 1992;11(8):1099–102. https://doi.org/10.1002/sim.4780110811; Machin D, Campbell MJ. Statistical tables for the design of clinical trials. Blackwell Scientific Publications; 1995. https://doi.org/10.1002/sim.4780071211; Pocock SJ. Clinical trials: a practical approach. Wiley & Sons; 2013. https://doi.org/10.1002/9781118793916; Armitage P, Berry G. Statistical methods in medical research. Oxford: Blackwell Scientific Publications; 2002. https://doi.org/10.1002/9780470773666; Fleiss JL. General design issues in efficacy, equivalency and superiority trials. J Periodontal Res. 1992;27(4 Pt 2):306–13. https://doi.org/10.1111/j.1600-0765.1992.tb01684.x; Christensen Е. Methodology of superiority vs. equivalence trials and non-inferiority trials. J Hepatol. 2007;46(5):947–54. https://doi.org/10.1016/j.jhep.2007.02.015; Garrett AD. Therapeutic equivalence: fallacies and falsification. Stat Med. 2003;22(5):741–62. https://doi.org/10.1002/sim.1360; Blackwelder WC. “Proving the null hypothesis” in clinical trials. Control Clin Trials. 1982;3(4):345–53. https://doi.org/10.1016/0197-2456(82)90024-1; Greene WL, Concato J, Feinstein AR. Claims of equivalence in medical research: are they supported by the evidence? Ann Intern Med. 2000;132(9):715–22. https://doi.org/10.7326/0003-4819-132-9-200005020-00006; Costa LJ, Xavier AC, Giglio A. Negative results in cancer clinical trials — equivalence or poor accrual? Control Clin Trials. 2004;25(5):525–33. https://doi.org/10.1016/j.cct.2004.08.001; Dimick JB, Diener-West M, Lipsett PA. Negative results of randomized clinical trials published in the surgical literature: equivalency or error? Arch Surg. 2001;136(7):796–800. https://doi.org/10.1001/archsurg.136.7.796; Detsky AS, Sackett DL. When was a “negative” clinical trial big enough? How many patients you needed depends on what you found. Arch Intern Med. 1985;145(4):709–12. https://doi.org/10.1001/archinte.1985.00360040141030; Djulbegovic B, Clarke M. Scientific and ethical issues in equivalence trials. JAMA. 2001;285(9):1206–8. https://doi.org/10.1001/jama.285.9.1206; Jones B, Jarvis P, Lewis JA, Ebbutt AF. Trials to assess equivalence: the importance of rigorous methods. BMJ. 1996;313(7048):36–9. https://doi.org/10.1136/bmj.313.7048.36; Lange S, Freitag G. Choice of delta: requirements and reality — results of a systematic review. Biomed J. 2005;47(1):12–27. https://doi.org/10.1002/bimj.200410085; Durrleman S, Simon R. Planning and monitoring of equivalence studies. Biometrics. 1990;46(2):329–36. https://doi.org/10.2307/2531438; Ebbutt AF, Frith L. Practical issues in equivalence trials. Stat Med. 1998;17(15–16):1691–701. https://doi.org/10.1002/(sici)1097-0258(19980815/30)17:15/16%3C1691::aid-sim971%3E3.0.co;2-j; Wiens BL. Choosing an equivalence limit for noninferiority or equivalence studies. Control Clin Trials. 2002;23(1):2–14. https://doi.org/10.1016/s0197-2456(01)00196-9; Chan A-W, Hróbjartsson A, Haahr MT, Gøtzsche PC, Altman DG. Empirical evidence for selective reporting of outcomes in randomized trials: comparison of protocols to published articles. JAMA. 2004;291(20):2457–65. https://doi.org/10.1001/jama.291.20.2457; Thomas L, Krebs CJ. A Review of statistical power analysis software. Bull Ecol Soc Am. 1997;78(2):128–39.; Lindley DV. The choice of sample size. Statistician. 1997;46(2):129–38. https://doi.org/10.1111/1467-9884.00068; Lindley DV. A statistical paradox. Biometrika. 1957;44(1/2):187–92. https://doi.org/10.2307/2333251; Gittins J, Pezeshk H. A behavioral Bayes method for determining the size of a clinical trial. Drug Inf J. 2000;34(2):355–63. https://doi.org/10.1177/009286150003400204; Gittins J, Pezeshk H. How large should a clinical trial be? J R Stat Soc Series D Stat. 2000;49(2):177–87. https://doi.org/10.1111/1467-9884.00228; O’Hagan A, Stevens JW, Campbell MJ. Assurance in clinical trial design. Pharm Stat. 2005;4(3):187–201. https://doi.org/10.1002/pst.175; Шредер ОВ, Бунятян НД, Горячев ДВ, Сюбаев РД, Енгалычева ГН, Кузнецова АД, Косенко ВВ. Математическое прогнозирование эффективности лекарственных средств в доклинических исследованиях. Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения. Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств. 2022;12(3):315–30. https://doi.org/10.30895/1991-2919-2022-12-3-315-330; Каркищенко НН. Альтернативы биомедицины. Т. 1. Основы биомедицины и фармакомоделирования. М.: Межакадемическое издательство ВПК; 2007. EDN: SOPUYN; Senn S. Determining the sample size. In: Statistical issues in drug development. John Wiley & Sons; 2007. https://doi.org/10.1002/9781119238614.ch13; Julious SA. Designing clinical trials with uncertain estimates of variability. Pharm Stat. 2004;3(4):261–8. https://doi.org/10.1002/pst.139; https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/599

Availability: https://www.vedomostincesmp.ru/jour/article/view/599
https://doi.org/10.30895/1991-2919-2024-14-3-338-350

Improving the use of fixed and working capital in the enterprise

Source: Экономика и предпринимательство. :1053-1060

Subject Terms: математико-статистическая модель, статистические критерии и показатели, 8. Economic growth, принятие решений, реализованный продукт, открытое акционерное общество, производительность труда, основной и оборотный капитал

КИНЕТИКО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПОДГОТОВКИ ГОРНЫХ УДАРОВНА ЖЕЛЕЗОРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЯХ И НЕКОТОРЫЕ ПРИМЕРЫ ИХ ПРОГНОЗА: KINETIC-STATISTICAL MODEL OF PREPARATION OF ROCK IMPACTS AT IRON ORE DEPOSITS AND SOME EXAMPLES OF THEIR FORECAST

Source: Вестник Научного центра ВостНИИ по промышленной и экологической безопасности. :5-11

Subject Terms: ГОРНЫЙ УДАР, КИНЕТИКО-СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, ПРОГНОЗ СЕЙСМИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ, КИНЕТИКА ПОДГОТОВКИ