Optimization of induction motors using genetic algorithms (case of Samarkand) 75

Nazarova Z.I.; Jo'rayeva Nasiba Laziz qizi; Zaripova O'.A.

doi:10.52007/ozmufti.2025.13.4.8

Maqola · 2025

Optimization of induction motors using genetic algorithms (case of Samarkand) 75

Pasportni tahrirlash — nationaldri.uz

20.1002/ozmufti/2025/v13_i4/69021553Inglizcha

Pasport

nationaldri.uz registridagi pasport ko'zgusi. Tahrir faqat nationaldri.uz da amalga oshiriladi.

Mualliflar

Nazarova Z.I.ORCID 0000-0002-0027-8083 (yangi oynada ochiladi)
Тошкент архитектура-қурилиш университети
Jo'rayeva Nasiba Laziz qizi ORCID 0000-0002-0027-8921 (yangi oynada ochiladi)
Toshkent arxitektura-qurilish universiteti
Zaripova O'.A.profil bog'lanmagan
Toshkent arxitektura-qurilish universiteti

Annotatsiya

The article examines optimization of induction motors using genetic algorithms (case of Samarkand) 75. A comparative analysis of international experience is provided. Practical recommendations are proposed.

Kalit so'zlar

Bibliografik ma'lumotlar

DRI: 20.1002/ozmufti/2025/v13_i4/69021553
Ish turi: Maqola
Jurnal: O'zMU: fan, ta'lim va innovatsiyaISSN 2181-015X
Jild va son: 13-jild, 4-son
Sahifalar: 53–58
Nashr sanasi: 27-avgust, 2025
Til: Inglizcha
Tashqi DOI: 10.52007/ozmufti.2025.13.4.8 (yangi oynada ochiladi)
To'liq matn: Nashr sahifasida ochish (yangi oynada ochiladi)
Pasport ko'zgusi: 21.09.2026, 16:51 da sinxronlangan, versiya 1

Ko'rsatkichlar

Iqtiboslar

0

O'z-o'ziga iqtibossiz: 0

O'z-o'ziga iqtibossiz

0

Ko'rishlar

0

Yuklab olishlar

0

Manba bo'yicha statistika

Takrorlar (24 soat) va botlar filtrlangan.

Manba bo'yicha statistika
Manba	Ko'rishlar	Yuklab olishlar
Jurnal sahifasijournal.milliykengash.com	0	0
Konferensiya to'plamiconference.milliykengash.com	0	0
DRI resolvernationaldri.uz orqali o'tishlar	0	—
Jami	0	0

Havolalar

nationaldri.uz da ochish (yangi oynada ochiladi)
To'liq pasport (nationaldri.uz) (yangi oynada ochiladi)
Pasportni tahrirlash — nationaldri.uz (yangi oynada ochiladi)
Pasportdagi xatoni tuzatish uchun nashr qilgan jurnal yoki muallif nationaldri.uz kabinetidan foydalanadi.

Oylik foydalanish

Oxirgi 24 oy bo'yicha ko'rish va yuklab olishlar (barcha manbalar).

Foydalanish statistikasi hali yo'q

Adabiyotlar ro'yxati

Ish havola bergan manbalar va ularning registrdagi ishlar bilan moslashtirilishi.

Jami 15 ta yozuv7 ta moslandi0 ta moderatorda8 ta tashqi manba

1.
Müller K. Paxta tozalash mashinasi mustahkamlik ko'rsatkichlarini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // Xalq ta'limi. – 2012. – №5. – B. 27–112.
Tashqi manba
2.
Brown A. (2013). Language learning motivation in higher education in developing countries. Journal of Chemical Education, 179, 515–963.
Tashqi manba
3.
Zaripova O'.A., Tanaka H. Temir yo'l izi ishonchliligini sonli usullar bilan baholash (Navoiy viloyati masalalari misolida) // O'zbek tili va adabiyoti. – 2025. – №1. – B. 46–53.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
4.
Schmidt P. (2020). Deep residual learning for image recognition revisited. Computers & Education, 18, 262–988. DOI: 10.1016/j.compedu.2020.830098
Tashqi manba
5.
Лебедева О.М. Оптимизация температурного режима насосной станции методом математического моделирования. – М.: Наука, 1986. – 189 с.
Tashqi manba
6.
Komilov Sh.G'. Geotermal energiya manbalaridan foydalanib nasos stansiyasi energiya samaradorligini oshirish (Toshkent shahri misolida): fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2022. – 71 b.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,92
7.
Abdurahmonova, S. M., Nazarova, Z. I., Ibragimova, Z. A., et al. (2014). Issiqlik almashtirgich uchun nanomateriallar asosida yangi konstruksiya ishlab ciqish. FarPI ilmiy-texnika jurnali, 2(1), 1–8.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
8.
Қодиров, О. Ж. (2016). Пахта тозалаш машинаси ҳарорат режимини сонли усуллар ёрдамида оптималлаштириш. Ин «Математик физика ва тегишли муаммолар» мавзусидаги республика илмий-амалий конференсия (пп. 11–14). Тошкент.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
9.
Johnson M., Wang L. (2020). Language learning motivation in higher education. Agricultural Water Management, 102, 266–930. DOI: 10.1016/j.agwat.2020.915777
Tashqi manba
10.
Rossi F., Nguyen T. (2019). Deep residual learning for image recognition in developing countries. Educational Psychology Review, 33, 551–976.
Tashqi manba
11.
Islomova X.N. Elektr tarmog'i ishonchliligini sonli usullar bilan baholash // Til va adabiyot ta'limi. – 2022. – №7. – B. 50–61.
Tashqi manba
12.
Toshmatov, V. Sh. (2017). O'zbek va arab tillarida ko'makchilarning tahlili. In «Matematik fizika va tegishli muammolar» mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya (pp. 7–9). Toshkent.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,95
13.
Haydarova, Oʻ. M., Oripov, A. R., Mirzayeva, M. Sh., et al. (2018). Qayta tiklanuvchi energiya manbalaridan foydalanib kompressor qurilmasi energiya samaradorligini oshirish. Texnika yulduzlari, 19–23.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
14.
Normatova S.I. Nasos stansiyasi energiya sarfini matematik modellashtirish yordamida optimallashtirish // TDPU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2017. – №1. – B. 8–20. – DRI 20.1001/tdpufti/2017/v4_i1/37165131
MoslandiDRI bo'yicha aniq
15.
Martin C. (2010). Machine learning methods for credit scoring. Sustainability, 169, 549–957.
Tashqi manba

Iqtibos beruvchi ishlar

Registrdagi shu ishga havola bergan ishlar, yangilari birinchi.

Hozircha bu ishga iqtibos berilmagan

Registrdagi boshqa ishlar bu ishga havola bersa, ular shu yerda ko'rinadi.

[1] 1.
Müller K. Paxta tozalash mashinasi mustahkamlik ko'rsatkichlarini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // Xalq ta'limi. – 2012. – №5. – B. 27–112.
Tashqi manba

[2] 2.
Brown A. (2013). Language learning motivation in higher education in developing countries. Journal of Chemical Education, 179, 515–963.
Tashqi manba

[3] 3.
Zaripova O'.A., Tanaka H. Temir yo'l izi ishonchliligini sonli usullar bilan baholash (Navoiy viloyati masalalari misolida) // O'zbek tili va adabiyoti. – 2025. – №1. – B. 46–53.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[4] 4.
Schmidt P. (2020). Deep residual learning for image recognition revisited. Computers & Education, 18, 262–988. DOI: 10.1016/j.compedu.2020.830098
Tashqi manba

[5] 5.
Лебедева О.М. Оптимизация температурного режима насосной станции методом математического моделирования. – М.: Наука, 1986. – 189 с.
Tashqi manba

[6] 6.
Komilov Sh.G'. Geotermal energiya manbalaridan foydalanib nasos stansiyasi energiya samaradorligini oshirish (Toshkent shahri misolida): fan nomzodi (PhD) diss. avtoreferati. – Toshkent, 2022. – 71 b.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,92

[7] 7.
Abdurahmonova, S. M., Nazarova, Z. I., Ibragimova, Z. A., et al. (2014). Issiqlik almashtirgich uchun nanomateriallar asosida yangi konstruksiya ishlab ciqish. FarPI ilmiy-texnika jurnali, 2(1), 1–8.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[8] 8.
Қодиров, О. Ж. (2016). Пахта тозалаш машинаси ҳарорат режимини сонли усуллар ёрдамида оптималлаштириш. Ин «Математик физика ва тегишли муаммолар» мавзусидаги республика илмий-амалий конференсия (пп. 11–14). Тошкент.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[9] 9.
Johnson M., Wang L. (2020). Language learning motivation in higher education. Agricultural Water Management, 102, 266–930. DOI: 10.1016/j.agwat.2020.915777
Tashqi manba

[10] 10.
Rossi F., Nguyen T. (2019). Deep residual learning for image recognition in developing countries. Educational Psychology Review, 33, 551–976.
Tashqi manba

[11] 11.
Islomova X.N. Elektr tarmog'i ishonchliligini sonli usullar bilan baholash // Til va adabiyot ta'limi. – 2022. – №7. – B. 50–61.
Tashqi manba

[12] 12.
Toshmatov, V. Sh. (2017). O'zbek va arab tillarida ko'makchilarning tahlili. In «Matematik fizika va tegishli muammolar» mavzusidagi xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya (pp. 7–9). Toshkent.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,95

[13] 13.
Haydarova, Oʻ. M., Oripov, A. R., Mirzayeva, M. Sh., et al. (2018). Qayta tiklanuvchi energiya manbalaridan foydalanib kompressor qurilmasi energiya samaradorligini oshirish. Texnika yulduzlari, 19–23.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[14] 14.
Normatova S.I. Nasos stansiyasi energiya sarfini matematik modellashtirish yordamida optimallashtirish // TDPU: fan, ta'lim va innovatsiya. – 2017. – №1. – B. 8–20. – DRI 20.1001/tdpufti/2017/v4_i1/37165131
MoslandiDRI bo'yicha aniq

[15] 15.
Martin C. (2010). Machine learning methods for credit scoring. Sustainability, 169, 549–957.
Tashqi manba