Methodology for evaluating the effectiveness of promising samples of mine detectors in the interests of engineering troops

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Based on the approach to evaluating the effectiveness of promising mine detectors using the beta distribution function, the results of their definitive field tests are presented, an efficiency criterion is formulated, mathematical calculations are given for determining the test volume. Suggestions are made on the methodology of testing, as well as recommendations for calculating the efficiency indicator in the form of the probability of detecting a mine with a given reliability and additional operational parameters.

About the authors

A. V. Shevchenko

Военно-инженерная академия им. Д.М. Карбышева

Author for correspondence.
Email: shevchenkoav@inbox.ru

доктор технических наук, профессор, ведущий научный сотрудник

Russian Federation

D. A. Vereykin

Военно-инженерная академия им. Д.М. Карбышева

Email: d.a.vereikin@yandex.ru

кандидат технических наук, старший научный сотрудник

Russian Federation

References

  1. Инструкция органам военного управления по рассмотрению предложений, поступивших от организаций Российской Федерации в рамках инициативных работ: Утв. приказом Мин­обороны России от 24 октября 2022 года. № 640.
  2. ГОСТ 16504-81. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения. М.: Стандартинформ, 2011. 24 с.
  3. Анисимов Е.Г., Анисимов В.Г., Ковальчук А.М. и др. Оценка эффективности перспективного вооружения и военной техники на основе натурных испытаний // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских. 2022. № 1 (121). С. 42–46.
  4. Мартыщенко Л.А., Шатохин Д.В. Методы оперативного статистического анализа результатов выборочного контроля качества промышленной продукции. СПб., Тула: Гриф и К, 2001. 72 с.
  5. Вадзинский P.H. Справочник по вероятностным распределениям. CПб.: Hayкa, 2001. 295 с.
  6. Рудаков И.А. Методика и результаты оценки качества информации современных миноискателей отечественного и иностранного производства; сб. науч. тр. Военно-инженерной академии. На­хабино: 2023. С. 50–63.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».