📄Работа №210966
Тема: Анализ эффективности выращивания культурных растений с использованием методов гидропоники и интернета вещей
Характеристики работы
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
Математическое моделирование
Объем:
64 листов
Год:
2017
Просмотров:
41
4640
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
АННОТАЦИЯ 5
ВВЕДЕНИЕ 7
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 10
1.1 Описание интернета вещей 10
1.2 Разработка устройств на основе концепции интернета вещей 11
1.3 Описание способа выращивания растений методом гидропоники 12
1.4 Большие данные 12
1.5 Нейронные сети 14
1.6 Облачные сервисы интернета вещей 16
1.7 Общее описание кроссплатформенности веб-приложений 18
2 ОПИСАНИЕ ОБЛАЧНОГО СЕРВИСА 20
2.1 Микроконтроллер 20
2.2 Пользовательский интерфейс 21
2.3 Серверная часть 21
2.4 Описание способа прогнозирования 22
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ОБЛАЧНОГО СЕРВИСА 24
3.1 Реализация работы микроконтроллера 24
3.2 Сервер 26
3.3 Реализация прогнозирования степени готовности урожая 29
3.4 Реализация пользовательского интерфейса 30
4 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ И ПРАКТИЧЕСКАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ 33
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 39
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Техническое задание на программное средство (по ГОСТ) ... 42
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Документация на программное средство (по ГОСТ) - руководство пользователя 48
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Текст программы 52
ВВЕДЕНИЕ 7
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 10
1.1 Описание интернета вещей 10
1.2 Разработка устройств на основе концепции интернета вещей 11
1.3 Описание способа выращивания растений методом гидропоники 12
1.4 Большие данные 12
1.5 Нейронные сети 14
1.6 Облачные сервисы интернета вещей 16
1.7 Общее описание кроссплатформенности веб-приложений 18
2 ОПИСАНИЕ ОБЛАЧНОГО СЕРВИСА 20
2.1 Микроконтроллер 20
2.2 Пользовательский интерфейс 21
2.3 Серверная часть 21
2.4 Описание способа прогнозирования 22
3 РЕАЛИЗАЦИЯ ОБЛАЧНОГО СЕРВИСА 24
3.1 Реализация работы микроконтроллера 24
3.2 Сервер 26
3.3 Реализация прогнозирования степени готовности урожая 29
3.4 Реализация пользовательского интерфейса 30
4 ЭКОНОМИЧЕСКАЯ И ПРАКТИЧЕСКАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ 33
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 39
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Техническое задание на программное средство (по ГОСТ) ... 42
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Документация на программное средство (по ГОСТ) - руководство пользователя 48
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Текст программы 52
📖 Аннотация
В данной работе проведено исследование и разработана концепция облачного сервиса для повышения эффективности выращивания культурных растений путем интеграции методов гидропоники и технологий интернета вещей (IoT). Актуальность исследования обусловлена необходимостью автоматизации агропроизводства, децентрализации и снижения порога входа в технологии для повышения рентабельности и обеспечения продовольственной безопасности, в том числе в отдаленных регионах. Основным результатом является проектирование и реализация демонстрационной версии распределенного сервиса, включающего программное обеспечение для микроконтроллера на C++, управляющего параметрами гидропонной установки (питательный раствор, освещение, pH), облачный сервер с API для сбора данных и веб-интерфейс для визуализации. Для анализа эффективности роста применена прогнозная модель на основе искусственной нейронной сети. Научная значимость заключается в разработке архитектуры IoT-системы для точного земледелия, а практическая — в создании прототипа, демонстрирующего потенциал для масштабируемых и рентабельных решений в агросекторе. Теоретической основой послужили работы по нейронным сетям (Головко В.А., Круглов В.В.), облачным сервисам (Гребнев Е., Клементьев И.П.) и IoT, что позволило обосновать выбор технологий для реализации системы.
📖 Введение
Актуальность и проблематика исследования эффективности выращивания культурных растений с использованием методов гидропоники и интернета вещей является актуальной, поскольку производство продуктов питания является одной из базовых и необходимых сфер деятельности человека, а его автоматизация и внедрение интернета-вещей позволит увеличить обороты производства. По данным Росстата удельный вес организаций, использующих специальные программные средства для управления автоматизированным производством и/или отдельными техническими средствами и технологическими процессами на 2015 год, составил 15,1% от общего числа обследованных организаций. Автоматизация наряду с децентрализацией могут повысить рентабельность работы предприятий по выращиванию агрокультур. Понижение входного порога является важной частью распространения технологий для рядовых пользователей, что в свою очередь может повысить качество питания в электрифицированных, но отдаленных регионах России.
В данной работе была спроектирована и рассмотрена концепция облачного сервиса для распределенного сбора и анализа данных, управления гидропонными установками по выращиванию культурных растений, а также реализован программный интерфейс для анализа эффективности роста растений. Концепция сервиса базируется на теории интернета вещей и методиках выращивания растений без грунта. Для анализа данных применялся математический аппарат искусственных нейронных сетей.
Объектом исследования являются гидропонные установки по выращиванию культурных растений.
Предметом исследования является система автоматизированного управления гидропонными установками.
Целью работы являются разработка концепции и реализация экспериментальной версии облачного сервиса по автоматизации работы гидропонных установок.
В работе поставлены и решены следующие задачи:
• описание формы построения сервисов - SaaS (англ. software as a service
- программное обеспечение как услуга);
• описание современных методов построения систем интернета вещей;
• описание методов без грунтового выращивания агрокультур;
• описание математического аппарата искусственных нейронных сетей;
• реализация демонстрационной версии облачного сервиса;
• создание публичного программного интерфейса сервиса;
• создание демонстрационной версии прогнозной системы на основе ИНС (Искусственная нейронная сеть);
• реализация программного обеспечения для микроконтроллера управляющего работой гидропонной установки;
• создание пользовательского интерфейса для сервиса, работающего на базе публичного программного интерфейса.
Информационной базой работы являются данные с официального сайта Российского исследовательского и консалтингового центра Internet of things, статьи таких авторов как Леонид Черняк, Кевин Эштон, Хенг ЛеХонг и Дейв Эванс.
Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложения. Объем работы составляет 66 страниц, объем библиографии
- 20 источников.
В первой главе работы приводится описание базовых элементов системы. Проводится анализ предметной области, общее описание гидропоники. Анализируются преимущества использования интернет вещей, а также рассматриваются три основных модели обслуживания облачных решений. Приводится общее описание кроссплатформенности веб-приложения.
Во второй главе сформировано общее описание логических частей модели облачного сервиса, приведены схемы взаимодействия между частями системы, рассматриваются принципы работы микроконтроллера, приводится
представление пользовательского интерфейса, а также описание серверной части и её задач. Рассматривается способ прогнозирования через работу с искусственной нейронной сетью.
Третья глава посвящена реализации облачного сервиса, приводится сравнение различных типов микроконтроллеров, приводится состав датчиков и предлагаемый состав управляющих устройств, приведены примеры различных функций. Также проводится обзор исторической части в приложениях. Отдельно выделена реализация серверной части и описание программного интерфейса, использование искусственной нейронной сети для реализации прогнозирования степени готовности урожая. В конце главы приводится изображение и описание пользовательского интерфейса сервиса.
В четвертой главе приводится технико-экономическое обоснование сервиса, описаны его возможные способы прикладного использования на предприятиях и частными лицами. Приведен подсчет себестоимости автоматизации частной гидропонной установки.
В заключении формулируются выводы по дипломной работе, оценивается наличие достижения цели, степень выполнения поставленных задач.
В данной работе была спроектирована и рассмотрена концепция облачного сервиса для распределенного сбора и анализа данных, управления гидропонными установками по выращиванию культурных растений, а также реализован программный интерфейс для анализа эффективности роста растений. Концепция сервиса базируется на теории интернета вещей и методиках выращивания растений без грунта. Для анализа данных применялся математический аппарат искусственных нейронных сетей.
Объектом исследования являются гидропонные установки по выращиванию культурных растений.
Предметом исследования является система автоматизированного управления гидропонными установками.
Целью работы являются разработка концепции и реализация экспериментальной версии облачного сервиса по автоматизации работы гидропонных установок.
В работе поставлены и решены следующие задачи:
• описание формы построения сервисов - SaaS (англ. software as a service
- программное обеспечение как услуга);
• описание современных методов построения систем интернета вещей;
• описание методов без грунтового выращивания агрокультур;
• описание математического аппарата искусственных нейронных сетей;
• реализация демонстрационной версии облачного сервиса;
• создание публичного программного интерфейса сервиса;
• создание демонстрационной версии прогнозной системы на основе ИНС (Искусственная нейронная сеть);
• реализация программного обеспечения для микроконтроллера управляющего работой гидропонной установки;
• создание пользовательского интерфейса для сервиса, работающего на базе публичного программного интерфейса.
Информационной базой работы являются данные с официального сайта Российского исследовательского и консалтингового центра Internet of things, статьи таких авторов как Леонид Черняк, Кевин Эштон, Хенг ЛеХонг и Дейв Эванс.
Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложения. Объем работы составляет 66 страниц, объем библиографии
- 20 источников.
В первой главе работы приводится описание базовых элементов системы. Проводится анализ предметной области, общее описание гидропоники. Анализируются преимущества использования интернет вещей, а также рассматриваются три основных модели обслуживания облачных решений. Приводится общее описание кроссплатформенности веб-приложения.
Во второй главе сформировано общее описание логических частей модели облачного сервиса, приведены схемы взаимодействия между частями системы, рассматриваются принципы работы микроконтроллера, приводится
представление пользовательского интерфейса, а также описание серверной части и её задач. Рассматривается способ прогнозирования через работу с искусственной нейронной сетью.
Третья глава посвящена реализации облачного сервиса, приводится сравнение различных типов микроконтроллеров, приводится состав датчиков и предлагаемый состав управляющих устройств, приведены примеры различных функций. Также проводится обзор исторической части в приложениях. Отдельно выделена реализация серверной части и описание программного интерфейса, использование искусственной нейронной сети для реализации прогнозирования степени готовности урожая. В конце главы приводится изображение и описание пользовательского интерфейса сервиса.
В четвертой главе приводится технико-экономическое обоснование сервиса, описаны его возможные способы прикладного использования на предприятиях и частными лицами. Приведен подсчет себестоимости автоматизации частной гидропонной установки.
В заключении формулируются выводы по дипломной работе, оценивается наличие достижения цели, степень выполнения поставленных задач.
✅ Заключение
В результате написания данной работы была спроектирована концепция облачного сервиса, предоставляющего услуги по удаленному выращиванию агрокультур. Также была реализована демонстрационная версия сервиса.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ:
1) выполнен анализ предметной области;
2) реализован пример ПО для управления гидропонной установкой на языке программирования С++, способный считывать показания датчиков, устанавливать связь с сервером по протоколу HTTP, а также управлять:
a. набором водяных помп для добавления или корректировки питательного раствора;
b. длиной светового дня;
c. уровнем кислотности питательного раствора.
3) реализована демонстрационная версия облачного сервиса по автоматизации работы гидропонных установок, включающая в себя:
a. публичный программный интерфейс для работы с разными платформами, в том числе микроконтроллерами и клиентскими программами
b. логику обработки данных полученных от микроконтроллера;
c. работу с базой данных для долговременного хранения результатов;
d. демонстрационную версию прогнозной модели на основе искусственной нейронной сети, обученную на основе генерируемых модельных данных.
4) на основе веб-технологий создан пользовательский интерфейс для работы с облачным сервисом работающий на базе публичного программного интерфейса, среди возможностей которого:
a. отображение текущей информации, полученной с датчиков в графическом виде, с помощью гистограмм;
b. создание новой и завершение активной итерации выращивания растений в гидропонных установках.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ:
1) выполнен анализ предметной области;
2) реализован пример ПО для управления гидропонной установкой на языке программирования С++, способный считывать показания датчиков, устанавливать связь с сервером по протоколу HTTP, а также управлять:
a. набором водяных помп для добавления или корректировки питательного раствора;
b. длиной светового дня;
c. уровнем кислотности питательного раствора.
3) реализована демонстрационная версия облачного сервиса по автоматизации работы гидропонных установок, включающая в себя:
a. публичный программный интерфейс для работы с разными платформами, в том числе микроконтроллерами и клиентскими программами
b. логику обработки данных полученных от микроконтроллера;
c. работу с базой данных для долговременного хранения результатов;
d. демонстрационную версию прогнозной модели на основе искусственной нейронной сети, обученную на основе генерируемых модельных данных.
4) на основе веб-технологий создан пользовательский интерфейс для работы с облачным сервисом работающий на базе публичного программного интерфейса, среди возможностей которого:
a. отображение текущей информации, полученной с датчиков в графическом виде, с помощью гистограмм;
b. создание новой и завершение активной итерации выращивания растений в гидропонных установках.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.