Temir yo'l izi ishonchliligini matematik modellashtirish bilan baholash

Зарипов Акмал Зокир ўғли

Kitob · 2016

Temir yo'l izi ishonchliligini matematik modellashtirish bilan baholash

Optimization of solar collectors using numerical methods

Pasportni tahrirlash — nationaldri.uz

20.1006/books/b2016/96138791O'zbekcha

Pasport

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

Mualliflar

Зарипов Акмал Зокир ўғлиprofil bog'lanmagan
Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti

Annotatsiya

Ushbu maqolada «Temir yo'l izi ishonchliligini matematik modellashtirish bilan baholash» mavzusi tahlil qilingan. Tadqiqot davomida 164 nafar respondent ishtirokida tajriba-sinov ishlari o'tkazildi. Olingan natijalar temir yo'l izi sohasida amaliy ahamiyatga ega.

Kalit so'zlar

Bibliografik ma'lumotlar

DRI: 20.1006/books/b2016/96138791
Ish turi: Kitob
Nashr sanasi: 13-avgust, 2016
Til: O'zbekcha
Pasport ko'zgusi: 21.09.2026, 16:47 da sinxronlangan, versiya 1

Ko'rsatkichlar

Iqtiboslar

O'z-o'ziga iqtibossiz: 14

O'z-o'ziga iqtibossiz

Ko'rishlar

Yuklab olishlar

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	8	—
Jami	8	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).

Adabiyotlar ro'yxati

Ish havola bergan manbalar va ularning registrdagi ishlar bilan moslashtirilishi.

Jami 23 ta yozuv12 ta moslandi1 ta moderatorda10 ta tashqi manba

1.
Smith J. Nasos stansiyasi tebranish xarakteristikalarini sonli usullar yordamida optimallashtirish // Xalq ta'limi. – 2009. – №6. – B. 23–91.
Tashqi manba
2.
Сидоров В.П. Оптимизация режимов работы асинхронного двигателя методом математического моделирования // Вопросы истории. – 1994. – № 5. – С. 66–115.
Tashqi manba
3.
Zaripov, A. Z., & G'aniyev, A. U. (2012). Ionit smolalarning korroziyaga chidamliligiga katalizator tabiati ta'siri. Texnika yulduzlari, 1–8.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
4.
G'afurova O.X., Mahmudova R.Z., Nurmatov J.E. Tishli uzatma uchun mahalliy xomashyo asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish // Texnika yulduzlari. – 2012. – №5. – B. 1–9. URL: https://nationaldri.uz/20.1006/ty/2012/i5/12452876
MoslandiDRI bo'yicha aniq
5.
Петрова А.С. Оптимизация энергопотребления насосной станции методом математического моделирования. – М.: Наука, 2011. – 449 с.
Tashqi manba
6.
Hasanov, S. M., & Oripova, O. S. (2015). Kompressor qurilmasi ishonchliligini eksperimental tadqiqot bilan baholash. Ilm-fan va texnika taraqqiyoti, 2(10), 1–10. DRI: 20.2002/ift/2015/v2_i10/16445780
MoslandiDRI bo'yicha aniq
7.
Nazarov, S. A., & Yoqubova, S. R. (2012). G'altakli konveyer tebranish xarakteristikalarini iimtatsion modellashtirish yordamida optimallashtirish. Toshkent.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,99
8.
Brown A. (1999). Deep residual learning for image recognition. World Development, 173, 309–967.
Tashqi manba
9.
Aliyeva, Sh. F. (2013). Optimization of power distribution networks using mathematical modelling. FarPI ilmiy-texnika jurnali, 1(2), 1–11. URL: https://nationaldri.uz/20.1029/farpi/2013/v1_i2/65664708
MoslandiDRI bo'yicha aniq
10.
Зарипов, А. З., Эшматова, С. Х., & Гарсиа, Л. (2013). Синтез и комплексных соедиений. Техника юлдузлари, 1–4.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,95
11.
Смирнов Д.В. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования // Физика твёрдого тела. – 1993. – № 3. – С. 44–91.
Tashqi manba
12.
Ikromov B.N., Valiyev Q.Y. Оптимизация эергопотребления насосной методом математического моделирования // TDTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2013. – B. 12–20.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
13.
Martin C., Tanaka H., Garcia L. (2012). Soil salinity mapping using remote sensing data in developing countries. IEEE Access, 171, 790–905. DOI: 10.1109/ACCESS.2012.309568
Tashqi manba
14.
Morozova N.G. Temir yo'l izi energiya sarfini genetik algoritm yordamida optimallashtirish // Xalq ta'limi. – 2016. – №4. – B. 22–108.
Tashqi manba
15.
Mirziyoyev Sh.M. Yangi O'zbekiston strategiyasi. – Toshkent: O'zbekiston, 2021. – 464 b.
Tashqi manba
16.
Xoliqov G'.Z., Haydarova D.L., Xamidov J.I., va boshq. Оптимизация температурного режима насосной станции методом математического моделирования // FarPI ilmiy-texnika jurnali. – 2014. – №3. – B. 1–5.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
17.
Xoliqov G'.Z., Husanova D.R., Qosimova G.O., va boshq. Quyosh energiyasi manbalaridan foydalanib shamol generatori energiya samaradorligini oshirish // Ilm-fan va texnika taraqqiyoti. – 2016. – №2. – B. 1–9.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
18.
Mirzayev, Q. J., & Toshpo'latova, N. Y. (2013). Tishli uzatma ishonchliligini eksperimental tadqiqot bilan baholash. TIQXMMI ilmiy-uslubiy jurnali, 5(2), 1–6.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
19.
Müller K., Silva R. (2006). Deep residual learning for image recognition. World Development, 173, 717–970.
Tashqi manba
20.
Zokirov, S. A. (2014). Bank tizimi korxonaalrida innovatsion faoliyat samaradorligini. In «Zamonaviy matematikaning dolzarb muammolari» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya (pp. 5–8). Toshkent.
Moderatorda
21.
Nurmatova, Z. F., Müller, K., Haydarova, U. L., et al. (2013). Asinxron dvigatel uchun mahalliy xomahsyo asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish. Texnika yulduzlari, 1–11.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
22.
Aliyeva N.Sh., Bozorova G.I., Husanov P.B., va boshq. Paxta tozalash mshinasi harorat rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // TDTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2013. – B. 1–4.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00
23.
Brown A. (2000). Deep residual learning for image recognition. Educational Psychology Review, 81, 146–926. DOI: 10.1007/s10648.2000.249010
Tashqi manba

Iqtibos beruvchi ishlar

Registrdagi shu ishga havola bergan ishlar, yangilari birinchi.

Mualliflar: Haydarov Po'lat Zafar o'g'li, Ivanov IgorTarix va madaniyat
DRI20.2005/tm/2025/i4/25066280 nationaldri.uz da ochishMaqola3ko'rish0yuklab olish
Yil2025
Iqtiboslar1
Mualliflar: , Mirzayev Akmal, FarPI ilmiy-texnika jurnali
DRI20.1029/farpi/2025/v13_i9/12866125 nationaldri.uz da ochishMaqola4ko'rish0yuklab olish

[1] 1.
Smith J. Nasos stansiyasi tebranish xarakteristikalarini sonli usullar yordamida optimallashtirish // Xalq ta'limi. – 2009. – №6. – B. 23–91.
Tashqi manba

[2] 2.
Сидоров В.П. Оптимизация режимов работы асинхронного двигателя методом математического моделирования // Вопросы истории. – 1994. – № 5. – С. 66–115.
Tashqi manba

[3] 3.
Zaripov, A. Z., & G'aniyev, A. U. (2012). Ionit smolalarning korroziyaga chidamliligiga katalizator tabiati ta'siri. Texnika yulduzlari, 1–8.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[4] 4.
G'afurova O.X., Mahmudova R.Z., Nurmatov J.E. Tishli uzatma uchun mahalliy xomashyo asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish // Texnika yulduzlari. – 2012. – №5. – B. 1–9. URL: https://nationaldri.uz/20.1006/ty/2012/i5/12452876
MoslandiDRI bo'yicha aniq

[5] 5.
Петрова А.С. Оптимизация энергопотребления насосной станции методом математического моделирования. – М.: Наука, 2011. – 449 с.
Tashqi manba

[6] 6.
Hasanov, S. M., & Oripova, O. S. (2015). Kompressor qurilmasi ishonchliligini eksperimental tadqiqot bilan baholash. Ilm-fan va texnika taraqqiyoti, 2(10), 1–10. DRI: 20.2002/ift/2015/v2_i10/16445780
MoslandiDRI bo'yicha aniq

[7] 7.
Nazarov, S. A., & Yoqubova, S. R. (2012). G'altakli konveyer tebranish xarakteristikalarini iimtatsion modellashtirish yordamida optimallashtirish. Toshkent.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,99

[8] 8.
Brown A. (1999). Deep residual learning for image recognition. World Development, 173, 309–967.
Tashqi manba

[9] 9.
Aliyeva, Sh. F. (2013). Optimization of power distribution networks using mathematical modelling. FarPI ilmiy-texnika jurnali, 1(2), 1–11. URL: https://nationaldri.uz/20.1029/farpi/2013/v1_i2/65664708
MoslandiDRI bo'yicha aniq

[10] 10.
Зарипов, А. З., Эшматова, С. Х., & Гарсиа, Л. (2013). Синтез и комплексных соедиений. Техника юлдузлари, 1–4.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 0,95

[11] 11.
Смирнов Д.В. Оптимизация температурного режима асинхронного двигателя методом математического моделирования // Физика твёрдого тела. – 1993. – № 3. – С. 44–91.
Tashqi manba

[12] 12.
Ikromov B.N., Valiyev Q.Y. Оптимизация эергопотребления насосной методом математического моделирования // TDTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2013. – B. 12–20.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[13] 13.
Martin C., Tanaka H., Garcia L. (2012). Soil salinity mapping using remote sensing data in developing countries. IEEE Access, 171, 790–905. DOI: 10.1109/ACCESS.2012.309568
Tashqi manba

[14] 14.
Morozova N.G. Temir yo'l izi energiya sarfini genetik algoritm yordamida optimallashtirish // Xalq ta'limi. – 2016. – №4. – B. 22–108.
Tashqi manba

[15] 15.
Mirziyoyev Sh.M. Yangi O'zbekiston strategiyasi. – Toshkent: O'zbekiston, 2021. – 464 b.
Tashqi manba

[16] 16.
Xoliqov G'.Z., Haydarova D.L., Xamidov J.I., va boshq. Оптимизация температурного режима насосной станции методом математического моделирования // FarPI ilmiy-texnika jurnali. – 2014. – №3. – B. 1–5.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[17] 17.
Xoliqov G'.Z., Husanova D.R., Qosimova G.O., va boshq. Quyosh energiyasi manbalaridan foydalanib shamol generatori energiya samaradorligini oshirish // Ilm-fan va texnika taraqqiyoti. – 2016. – №2. – B. 1–9.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[18] 18.
Mirzayev, Q. J., & Toshpo'latova, N. Y. (2013). Tishli uzatma ishonchliligini eksperimental tadqiqot bilan baholash. TIQXMMI ilmiy-uslubiy jurnali, 5(2), 1–6.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[19] 19.
Müller K., Silva R. (2006). Deep residual learning for image recognition. World Development, 173, 717–970.
Tashqi manba

[20] 20.
Zokirov, S. A. (2014). Bank tizimi korxonaalrida innovatsion faoliyat samaradorligini. In «Zamonaviy matematikaning dolzarb muammolari» mavzusidagi respublika ilmiy-amaliy konferensiya (pp. 5–8). Toshkent.
Moderatorda

[21] 21.
Nurmatova, Z. F., Müller, K., Haydarova, U. L., et al. (2013). Asinxron dvigatel uchun mahalliy xomahsyo asosida yangi konstruksiya ishlab chiqish. Texnika yulduzlari, 1–11.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[22] 22.
Aliyeva N.Sh., Bozorova G.I., Husanov P.B., va boshq. Paxta tozalash mshinasi harorat rejimini neyron tarmoqlar yordamida optimallashtirish // TDTU ilmiy-uslubiy jurnali. – 2013. – B. 1–4.
MoslandiTaxminiy moslik, S = 1,00

[23] 23.
Brown A. (2000). Deep residual learning for image recognition. Educational Psychology Review, 81, 146–926. DOI: 10.1007/s10648.2000.249010
Tashqi manba

month	Ko'rishlar	Yuklab olishlar
iyl 2026	3	0
avg 2026	3	0
sen 2026	2	0

month	Ko'rishlar	Yuklab olishlar
iyl 2026	3	0
avg 2026	3	0
sen 2026	2	0