Важную роль в обеспечении теплового комфорта «зелёного» здания играют его пассивный солнечный нагрев и охлаждение. В работе проведён анализ систем сертификации «зелёных» зданий и предложен расчётный алгоритм для учёта тепловой солнечной энергии в тепловом балансе здания. Показано преимущество использования воздушного солнечного коллектора перед прямым нагревом помещения через окна. На примере влияния климатических характеристик шести городов юга России (солнечная радиация и температура наружного воздуха) на характеристики пассивного солнечного нагрева зданий через окна южного фасада показан большой потенциал солнечного нагрева зданий южных регионов России, от Крыма до Владивостока.

1. Bainbridge D.A., Haggard K. Passive Solar Architecture. Heating, Cooling, Ventilation and Daylighting Using Natural Flows. – Vermont, USA: Chelsea Green Publishing, 2011. – 304 p.
2. Shaviv E. Passive and Low Architecture – the Israeli Approach Within the Sustainable Building Standard / Solar 2012 Conference. Swinburne University of Technology, Melbourne. December 6, 2012.
3. Solovyov A.K. Solar Energy Use for Premises Heating on Spring and Autumn Periods in Southern Regions of Russia // Light & Engineering. – 2023. – Vol. 32, No. 1. – P. 6–11.
4. The Business Case for Passive House. – Victoria, Canada: Synergy Sustainability Institute, 2015. – 70 p.
5. Расчеты теплопоступлений в здание от проникающей солнечной радиации за отопительный период: Методическое пособие / В.Г. Гагарин, Е.В. Коркина, И.А Шмаров и др. – М.: ФАУ «Федеральный центр нормирования, стандартизации и оценки соответствия в строительстве», 2017. –111 с.
6. СП 131.13330.2012 «Строительная климатология. Актуализированная редакция СНиП 23–01–99*».
7. Дворецкий А.Т., Спиридонов А.В., Шубин И.Л., Клевец К.Н. Учёт климатических особенностей при проектировании солнцезащитных устройств // Светотехника. – 2018. – № 2. – С. 52–55.
8. Дворецкий А.Т., Клевец К.Н. Избыток тепловой энергии в системах пассивного солнечного нагрева здания // Строительство и реконструкция. – 2016. – № 5(67). – С. 79–86.

Физически информированные нейронные сети (Physics Informed Neural Networks, PINN) используются для решения уравнений с частными производными в различных научных и инженерных дисциплинах. В отличие от традиционных численных методов, PINN не требуют обширных знаний в базовых численных методах целевой области, что делает их доступными для широкого круга пользователей. Хотя PINN показали себя многообещающими для решения прямых и обратных задач, их производительность по сравнению с классическими методами остаётся предметом активного исследования, в частности в светотехнических приложениях.
Данная статья посвящена исследованию эффективности PINN для решения одномерного уравнения переноса излучения. С помощью простых тестовых случаев оценены их сильные стороны и ограничения по сравнению с методом дискретных ординат. Показано, что PINN могут достигать ошибки в 0,3 % за несколько минут вычислений, тогда как традиционные решатели работают значительно быстрее. Однако простота реализации и способность PINN решать обратные и многомерные задачи подчёркивают их потенциал и выставляют в качестве дополнительного подхода, особенно в случае сложных сценариев.

1. Kurt H., Kiyak I. Artificial Intelligence Based Outdoor Lighting System Control Design for Smart Cities // Light & Engineering. – 2021. – Vol. 29, No. 6. – Р. 110–122.
2. Будак В.П., Ильина E.И. Построение психофизической шкалы визуального комфорта освещения на базе нейронной сети: подготовка эксперимента // Светотехника. – 2021. – № 2. – С. 30–36.
3. Banerjee S., Ahmad A., Mukherjee A., Malik P. Application of Artificial Intelligence in Stimulating Plant Growth Using Electric Lighting // Light & Engineering. – 2024. – Vol. 32, No. 2. – Р. 78–85.
4. Raissi M., Perdikaris P., Karniadakis G.E. Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations // Journal of Computational Physics. – 2019. – Vol. 378. – Р. 686–707.
5. Piscopo M.L., Spannowsky M., Waite P. Solving differential equations with neural networks: Applications to the calculation of cosmological phase transitions // Physical Review D. – 2019. – Vol. 100(1).
6. Gu L., Qin S., Xu L., Chen R. Physics-informed neural networks with domain decomposition for the incompressible Navier-Stokes equations // Physics of Fluids. – 2024. – Vol. 36(2).
7. Wang D., Jiang X., Song Y., Fu M., Zhang Z., Chen X., and Zhang M. Applications of Physics-Informed Neural Network for Optical Fiber Communications // IEEE Communications Magazine, 2022, Vol. 60(9), pp. 32–37.
8. Ji W., Chang J., Xu H.-X., Gao J.R., Gröblacher S., Urbach H.P., Adam A.J.L. Recent advances in metasurface design and quantum optics applications with machine learning, physics-informed neural networks, and topology optimization methods // Light: Science and Applications. – 2023. – Vol. 12(1).
9. Chen Y., Lu L., Karniadakis G.E., Dal Negro L. Physics-informed neural networks for inverse problems in nano-optics and metamaterials // Optics Express. – 2020. – Vol. 28(8).
10. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 1982. – Vol. 79(8). – Р. 2554–2558.
11. Hinton G.E., Sejnowski T.J. Optimal Perceptual Inference / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1983. – Р. 448–453.
12. Karasik V.E., Belov M.L., Zhivotovsky I.V., Sakharov A.A. Selection and Justification of Optimal Spectral Wavelengths for Control of Methane Emission from an Advanced Nanosatellite // Light & Engineering. – 2023. – Vol. 31, No,5. – P. 143–152.
13. Ibragimov A.M., Aksakovskaya L.N., Gerasimova S.V. Mathematical Model for Heat and Mass Transfer of Concrete Heat Treatment Using Solar Power // Light & Engineering. – 2023. – Vol. 31, No. 2. – P. 12–21.
14. Giyasov A.I., Mirzoev S.M. Heat Transfer Model of Curtain Wall Facade Systems under Insolation // Light & Engineering. – 2023. – Vol. 31, No 4. – P. 82–85.
15. Будак В.П., Гримайло А.В. Энергетический расчёт оптических систем: модификация прямого хода метода Монте-Карло // Светотехника. – 2023. – № 6. – С. 65–69.
16. Будак В.П., Железнов И.И., Григорьев А.А. Особенности решения уравнения переноса излучения в низкотемпературной разрядной плазме // Светотехника. – 2024. – № 2. – С. 35–39.
17. Катаев М.Ю., Дадонова М.М., Ефременко Д.С. Коррекция освещённости многовременных RGB-изображений, получаемых с помощью беспилотного летательного аппарата // Светотехника. – 2020. – № 6. – С. 19–25.
18. Чэнь С., Ефременко Д.С., Чжан Ж., Менг Л. Картирование наземных полей аквакультуры по снимкам дистанционного зондирования высокого разрешения // Светотехника. – 2023. – № 4. – С. 76–81.
19. Афанасьев В.П., Будак В.П., Ефременко Д.С., Капля П.С. Применение фотометрической теории светового поля в задачах рассеяния электронов // Светотехника. – 2018. – № 5. – С. 44–50.
20. Чупров И.А., Константинов Д.Н., Ефременко Д.С., Земляков В.В., Гао Ц. Решение уравнения переноса излучения для вертикально неоднородных сред методами численного интегрирования: сравнительный анализ // Светотехника. – 2022. – № 4. – С. 63–70.
21. Боос Г.В., Будак В.П., Гримайло А.В. Численная-аналитическая модель коэффициента яркости случайной поверхности // Светотехника. – 2023. – № 1. – С. 68–72.
22. Ефременко Д.С. Модель переноса излучения на основе метода дискретных ординат с вычислением собственных значений с помощью нейронной сети: доказательство концепции // Светотехника. – 2021. – № l. – С. 64–68.
23. Stegmann P.G., Johnson B., Moradi I., Karpowicz B. A deep learning approach to fast radiative transfer // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. – 2022. – Vol. 280(16). – 108088.
24. Чупров И.А., Гао Ц., Ефременко Д.С., Бузаев Ф.А. Применение глобальной оптимизации для восстановления данных из синтетических многоугловых измерений // Светотехника. – 2024. – № 3. – С. 40–46.
25. Mishra S., Molinaro R. Physics informed neural networks for simulating radiative transfer // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. – 2021. – Vol. 270(3). – 107705.
26. Huhn Q.A., Tano M.E., Ragusa J.C. Physics-Informed Neural Network with Fourier Features for Radiation Transport in Heterogeneous Media // Nuclear Science and Engineering, –, 2023, – Vol. 197(9). – Р. 2484–2497.
27. Zucker S., Batenkov D., Rozenhaimer M.S. Physics-informed neural networks for modeling atmospheric radiative transfer // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, – 2025, – Vol. 331. – 109253.
28. Grossmann T.G., Komorowska U.J., Latz J. Can Physics-Informed Neural Networks beat the Finite Element Method? // ArXiv Preprint, 2023.
29. Markidis S. The Old and the New: Can Physics-Informed Deep-Learning Replace Traditional Linear Solvers? // Frontiers in Big Data. – 2021, – Vol. 4.
30. Chuprov I., Gao J., Efremenko D., Kazakov E., Buzaev F., Zemlyakov V. Optimization of Physics-Informed Neural Networks for Solving the Nonlinear Schrödinger Equation // Doklady Mathematics. – 2023. – Vol. 108(S2). – Р. S186– S195.
31. Buzaev F., Gao J., Chuprov I., Kazakov E., Zemlyakov V. Hybrid acceleration techniques for the physics-informed neural networks: a comparative analysis // Machine Learning. – 2023. – Vol. 113(6). – Р. 3675–3692.
32. De Ryck T., Mishra S. Numerical analysis of physics-informed neural networks and related models in physics-informed machine learning // Acta Numerica. – 2024. – Vol. 33. – Р. 633–713.
33. Gorikhovskii V.I., Evdokimova T.O., Poletansky V.A. Neural networks in solving differential equations // Journal of Physics: Conference Series. – 2022. – Vol. 2308(1). – 012008.
34. Afanas’ev V.P., Basov A. Yu., Budak V.P., Efremenko D.S., Kokhanovsky A.A. Analysis of the Discrete Theory of Radiative Transfer in the Coupled «Ocean-Atmosphere » System: Current Status, Problems and Development Prospects // Journal of Marine Science and Engineering, – 2020. – Vol. 8(3).
35. Budak V.P., Klyuykov D.A., Korkin S.V. Complete matrix solution of radiative transfer equation for PILE of horizontally homogeneous slabs // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. – 2011. – Vol. 112(7). – Р. 1141–1148.
36. Budak V.P., Kaloshin G.A., Shagalov O.V., Zheltov V.S. Numerical modeling of the radiative transfer in a turbid medium using the synthetic iteration // Optics Express. – 2015. – Vol. 23(15). – Р. A829– А840.
37. Chandrasekhar S. Radiative transfer. – New York: Dover Publications, 1960. – 393 р.
38. Wang X., Xing S., Jiang J., Hong L., Sun J.-Q. Separable Gaussian neural networks for high-dimensional nonlinear stochastic systems // Probabilistic Engineering Mechanics. – 2024. – Vol. 76. – 103594.
39. Sykes J.B. Approximate Integration of the Equation of Transfer // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. – 1951. – Vol. 111(4). – Р. 377–386.
40. Kostenetskiy P.S., Chulkevich R.A., Kozyrev V.I. HPC Resources of the Higher School of Economics // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1740(1). – 012050.
41. Xu K., Darve E. Physics Constrained Learning for Data-driven Inverse Modeling from Sparse Observations / arXiv:2002.10521v1 [math.NA], 2020. – 44 p. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2002.10521 (дата обращения: 10.09.2024).

В данной статье представлены результаты исследования облучателей с длиной волны 365 нм и разработка, на основе полученных сведений, облучателя с СД с длиной волны 365 нм. Проведён анализ возможных конструкций облучателей, их характеристик и технических параметров, на основе которых были подобраны необходимые комплектующие для проектирования макетного образца облучателя с ультрафиолетовыми СД. Для выбора компонентов проектируемого излучателя были проанализированы СД с длиной волны 365 нм различных фирм: AMS OSRAM марки LZ1–00UV0R‑0000, Lite-on Electronics марки LTPL – C034UVH365, Inolux марки IN-C33CTNU2, Wurth марки 15335337AA350, Pro‑Light Opto Technology Corporation марки PB2D‑5JLA-US, Refond марки RC35E0-UBE-AR. Проведены исследования электрических и светотехнических параметров спроектированного облучателя и сравнение с традиционным УФ-А облучателем – разрядной лампой низкого давления типа ЛУФТ. Представлен расчёт площади радиатора, входящего в состав макетного образца облучательной установки и процесс сборки макетного образца. Исследования показали, что расчётное значение потока излучения спроектированного макетного образца аналогично потоку излучения лампы типа ЛУФТ 80. Макетный образец облучательной установки с СД является экологически безопасным, так как в нём отсутствует токсичная ртуть и другие вредные вещества. Даны рекомендации по применению разработанного облучателя на основе СД.

1. Макарова Н.В., Ашрятов А.А. Исследование светотехнических характеристик светодиодных ламп-ретрофитов для бытового освещения // Энергобезопасность и энергосбережение. – 2019. – № 3. – С. 28–32.
2. Нестеркина Н.П., Кузнецов Е.А., Журавлева Ю.А., Микаева С.А. Исследование светотехнических характеристик филаментных ламп для бытового освещения // Справочник. Инженерный журнал. – 2022. – № 1 (308). – С. 58–64.
3. Кузнецов Е.А., Нестеркина Н.П., Журавлева Ю.А., Микаева С.А. Освещение общественных помещений // Автоматизация. Современные технологии. – 2022. – Т. 76. – № 8. – С. 352–354.
4. Nesterkina N.P., Zhuravlyova Yu.A., Savonin A.O., Kovalenko O. Yu., Mikaeva S.A. Analysis of the changes in characteristics of LED lamps in a T8 bulb during process of burning // Light & Engineering, 2022, Vol. 30, # 4, pp. 71–77.
5. Nesterkina N.P., Kovalenko O. Yu., Zhuravlyova Yu.A., Oleynik I.A. Shegurenkova S.A. Research of the characteristics of a modular luminaire with LEDs for outdoor lighting // Light & Engineering, 2022, Vol. 30, # 5, pp. 98–105.
6. Журавлева Ю.А., Нестеркина Н.П., Кузнецов Е.А. Разработка светодиодной ультрафиолетовой лампы специального назначения в колбе Т8 // Вестник МГТУ. Труды Мурманского государственного технического университет. – 2020. – Т. 23. – № 4. – С. 319–325.
7. Гальчина Н.А., Коган Л.М., Колесников А.А., Портнягин Ю.А., Рассохин И.Т. Мощные ультрафиолетовые излучающие диоды // Светотехника. – 2010. – № 3. – С. 35–39.
8. Гаска Р., Жан Дж., Шур М.С., Ян Дж. Ультрафиолетизлучающие диоды. // Светотехника. – 2007. – № 6. – С. 38–39.
9. Шуберт Ф.Е. Светодиоды / Ф.Е. Шуберт; [пер. с англ. А.Э. Юновича]. 2‑е изд. / М.: ФИЗМАТЛИТ. – 2008. – 496 с.
10. Уразаев В. Влагозащитные полимерные покрытия: как отвердить // Технологии в электронной промышленности. – 2006. – № 1 (7). – С. 63–65.
11. Подымало Д.К. Устройства для ультрафиолетового светодиодного отверждения композитных конструкций различной кривизны и их энергетическая эффективность // Радиоэлектронная техника. – 2015. – № 2 (8). – С. 270–276.
12. Сергеев В.А., Ершов В.В., Подымало Д.К., Черторийский А.А. Ультрафиолетовые светодиодные облучатели для отверждения композиционных материалов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 5. – С. 71–77.
13. ГОСТ Р 8.760–2011 Измерение энергетических и эффективных характеристик ультрафиолетового излучения бактерицидных облучателей. Методика измерений. Введ. 2011–12–13 / М.: Стандартинформ. – 2019. – 11 с.
14. ГОСТ Р 70380–2022 Лампы ультрафиолетовые бактерицидные низкого давления. Методы измерений энергетических характеристик ультрафиолетового излучения и электрических параметров. Введ. 2022–10–04 / М.: Российский институт стандартизации. – 2022. – 24 с.
15. Андреас П. Особенности расчёта систем отвода тепла при использовании светодиодов в корпусах PLCC // Полупроводниковая светотехника. – 2010. – № 5. – С. 54–57.

В практике освещения общественных и коммерческих зданий субъективно воспринимаемая цветопередача нередко оказывается более приоритетной по сравнению с колориметрически точным воспроизведением цветов. На кафедре «Светотехника» НИУ «МЭИ» разработана экспериментальная установка – полихроматический светодиодный излучатель, позволяющий получать суммарные спектры излучения 10 групп различных цветных и белых светодиодов. Данная установка позволяет моделировать условия освещения, создаваемые с помощью стандартных коммерчески доступных осветительных приборов со светодиодами. С использованием разработанного полихроматического излучателя был поставлен ряд экспериментов по определению наилучших условий освещения нескольких характерных видов продуктов питания, демонстрируемых во входных зонах супермаркетов. В результате получены сочетания базовых цветов и коррелированных цветовых температур излучателей, наиболее подходящие для каждого вида этих товаров, а также определено влияние удаления координат цветности источника света от линии абсолютно чёрного тела на объективные и субъективные оценки цветопередачи.

1. Davis W., Ohno Y. Color rendering of Light Sources [Электронный ресурс]. URL: https://www.nist.gov/pml/sensor-science/optical-radiation/color-rendering-light-sources (дата обращения: 09.11.2024).
2. Davis W., Ohno Y. Rationale of Color Quality Scale [Электронный ресурс]. URL: https://www1.eere.energy.gov/buildings/publications/pdfs/ssl/cqs_rationale_06–10.pdf (дата обращения: 09.11.2024).
3. ANSI/IES TM‑30–24. Technical Memorandum: IES Method For Evaluating Light Source Color Rendition [Электронный ресурс]. URL: https://webstore.ansi.org/standards/iesna/ansiiestm3024?srsltid=AfmBOorDWcCSScz8pmtgqytO3lBCFzbRsmXJCpElyNBgevlzkfjLehIl (дата обращения: 05.11.2024).
4. Sanders C.L. Colour preferences for natural objects // Journal of the Illuminating Engineering Society. – 1959. – No. 54. – P. 452–456.
5. Judd D.B. A flattery index for artificial illuminants // Journal of the Illuminating Engineering Society. – 1967. – No. 62. – P. 593–598.
6. Thornton W.A. A validation of the color preference index // Journal of the Illuminating Engineering Society. – 1974. – No. 4. – P. 48–52.
7. Smet K.A.G., Hanselaer P. Memory and preferred colours and the colour rendition of white light sources // Lighting Res. Technol. – 2016. – Vol. 48, is. 4. – P. 393–411.
8. Jost-Boissard S., Avouac P., Fontoynont M. Assessing the colour quality of LED sources: Naturalness, attractiveness, colourfulness and colour difference // Lighting Res. Technol. – 2014. – Vol. 47, is. 7. – P. 769–794.
9. Smet K.A.G., Ryckaert W.R., Pointer M.R., Deconinck G., Hanselaer P. Colour appearance rating of familiar real objects // Color Research and Application. – 2011. – Vol. 36 (3). – P. 192–200.
10. Есикова А.Д., Фомин А.Г. Исследование субъективной оценки цветопередачи источников белого света переменной цветности // Светотехника. – 2022. – № 1. – С. 44–48.
11. Правильно подобранное торговое освещение – залог успешных продаж / Е. Беспалова // Современная светотехника. – 2022. – № 5–6 (79–80). – С. 32–36. – EDN EBHPYA.

В сложных сценах освещения зрительная работоспособность испытывает повышенные нагрузки. В этом исследовании, основанном на влиянии видимости и зрительного комфорта на зрительную работоспособность, рассматриваются особенности эмоционального восприятия в сложных сценах освещения, при этом субъективные эмоции делятся на два измерения: эмоциональная валентность и эмоциональное возбуждение. Для изучения влияния общего визуального восприятия и эмоционального восприятия на общую визуальную когнитивную способность и их логических связей была введена модель структурного уравнения. Статистические результаты показывают значимую положительную корреляцию между показателями оценки видимости и зрительной работоспособностью, значимую отрицательную корреляцию между зрительным дискомфортом и зрительной работоспособностью. Одновременно эмоциональная валентность демонстрирует значимый опосредованный эффект в процессе выполнения визуальных задач. Результаты исследования обеспечивают теоретическую основу для расчёта визуальных показателей в сложных сценах освещения и подчёркивают необходимость учёта эмоций пользователей в таких условиях и их потенциального влияния на зрительную работоспособность.

1. Sokolova, G., Bystryantseva, N., Silkina, M. Experience in design-plastic modelling of the light environment: Part 3. Space and light as artistic language of light // Light & Engineering, 2022, Vol. 30, # 5, pp. 64–71.
2. Chen, H., Liu, S., Wanyan, X., Pang, L., Dang, Y., Zhu, K., Yu, X. Influencing factors of novice pilot SA based on DEMATEL-AISM method: From pilots’ view // Heliyon, 2023, Vol. 9, # 2.
3. Gilbert, C.D., Li, W. Top-down influences on visual processing // Nature Reviews Neuroscience, 2013, Vol. 14, # 5, pp. 350–363.
4. Lighting, A.-A. C. S. ARP4103A: Flight deck lighting for commercial transport aircraft / SAE International, 2019.
5. Lin, C.-C., Huang, K.-C. Effects of ambient illumination and screen luminance combination on character identification performance of desktop TFT-LCD monitors // International Journal of Industrial Ergonomics, 2006, Vol. 36, # 3, pp. 211–218.
6. Fernandez, D.C., Fogerson, P.M., Lazzerini Ospri, L., Thomsen, M.B., Layne, R.M., Severin, D., Zhan, J., Singer, J.H., Kirkwood, A., Zhao, H., Berson, D.M., Hattar, S. Light affects mood and learning through distinct retina-brain pathways // Cell, 2018, Vol. 175, # 1, pp. 71–84.e18.
7. Russell, J. Core affect and the psychological construction of emotion // Psychological Review, 2003, Vol. 110, # 1, pp. 145–172.
8. Leichtfried, V., Mair-Raggautz, M., Schaeffer, V., Hammerer-Lercher, A., Mair, G., Bartenbach, C., Canazei, M., Schobersberger, W. Intense illumination in the morning hours improved mood and alertness but not mental performance // Applied Ergonomics, 2015, Vol. 46, # Part A, pp. 54–59.
9. Lee, H., Lee, E. Effects of coloured lighting on pleasure and arousal in relation to cultural differences // Lighting Research & Technology, 2022, Vol. 54, # 2, pp. 145–162.
10. Zhou, L., Wei, L., Song, J., Ruan, C., Wang, H., Lin, Y. Multi-objective optimization method for reducing mutual interference in cockpit illumination // Optics Express, 2022, Vol. 30, # 4, pp. 5314–5328.
11. Marazziti, D., Consoli, G., Picchetti, M., Carlini, M., Faravelli, L. Cognitive impairment in major depression // European Journal of Pharmacology, 2010, Vol. 626, # 1, pp. 83–86.
12. Iverson, G.L., Brooks, B.L., Young, A.H. Identifying neurocognitive impairment in depression using computerized testing // Applied Neuropsychology, 2009, Vol. 16, # 4, pp. 254–261.
13. Salmela, V., Socada, L., Söderholm, J., Heikkilä, R., Lahti, J., Ekelund, J., Isometsä, E. Reduced visual contrast suppression during major depressive episodes // Journal of psychiatry & neuroscience, May 2021, Vol. 46, # 2, pp. 222–231.
14. Seagull, F.J., Sutton, E., Lee, T., Godinez, C., Lee, G., Park, A. A validated subjective rating of display quality: The maryland visual comfort scale // Surgical Endoscopy, 2011, Vol. 25, # 2, pp. 567–71.
15. Kuze, J., Ukai, K. Subjective evaluation of visual fatigue caused by motion images // Displays, 2008, Vol. 29, # 2, pp. 159–166.
16. Hou, D., Xu, W., Jing, S., Lin, Y. Display dimming model characterized by three-dimensional ergonomic study // Optical Engineering, 2021, Vol. 60, # 3.
17. Matta, M., Leigh, R.J., Pugliatti, M., Aiello, I., Serra, A. Using fast eye movements to study fatigue in multiple sclerosis // Neurology, 2009, Vol. 73, # 10, pp. 798–804.
18. Hansen, E.K., Pajuste, M., Xylakis, E. Flow of light: Balancing directionality and CCT in the office environment // Leukos, 2022, Vol. 18, # 1, pp. 30–51.
19. Al-Suqri, M. Perceived Usefulness, Perceived Ease-of-Use and Faculty Acceptance of Electronic Books: An Empirical Investigation of Sultan Qaboos University, Oman // Library Review, 07/01 2014, Vol. 63, pp. 4–5.
20. Jin, C., Noguchi, H., Qiu, J., Wang, H., Sun, Y., Lin, Y. The effect of colour light combination on preference for living room // 2015 12th China International Forum on Solid State Lighting (SSLCHINA), 2015, pp. 139–142.
21. Ou, L.C., Luo, M.R., Woodcock, A., Wright, A. A study of colour emotion and colour preference. Part III: Colour preference modelling // Colour Research & Application, 2004, Vol. 29, # 5, pp. 381–389.
22. Gasper, K., Clore, G.L. Attending to the big picture: Mood and global versus local processing of visual information // Psychological Science, 2002, Vol. 13, # 1, pp. 34–40.
23. Mather, M. Emotional arousal and memory binding: An object-based framework // Perspectives on Psychological Science, 2007, Vol. 2, # 1, pp. 33–52.
24. Smolders, K., Kort, Y.D., Cluitmans, P. Higher light intensity induces modulations in brain activity even during regular daytime working hours // Lighting Research & Technology, 2016, Vol. 48, # 4, pp. 433–448.
25. Zeng, Y., Sun, H., Yu, J., Lin, B. Effects of correlated colour temperature of office light on subjective perception, mood and task performance // Building and Environment, 2022, Vol. 224.
26. Vogels, I. Atmosphere metrics: Development of a tool to quantify experienced atmosphere / Probing experience: from assessment of user emotions and behaviour to development of products, 2008, Springer, pp. 25–41.
27. CIE. Discomfort glare in interior lighting / Commission Internationale de L’Eclairage, 1995, Vol. # CIE (117–1995), pp. 39.
28. Lighting, A.-A. C. S. AIR1151A: Flight compartment glare / SAE International, 2011.
29. Crawford, J.R., Henry, J.D. The positive and negative affect schedule (PANAS):
Construct validity, measurement properties and normative data in a large non-clinical sample // British Journal of Clinical Psychology, 2004, Vol. 43, # 3, pp. 245–265.
30. Lochbaum, M., Zanatta, T., Kirschling, D., May, E. The profile of moods states and athletic performance: A meta-analysis of published studies // European Journal of Investigation in Health Psychology and Education, 2021, Vol. 11, # 1, pp. 50–70.
31. Åkerstedt, T., Gillberg, M. Subjective and objective sleepiness in the active individual // International Journal of Neuroscience, 1990, Vol. 52, # (1–2), pp. 29–37.
32. Office, I.L. International Standard Classification of Occupations 2008 (ISCO‑08): Structure, Group Definitions and Correspondence Tables / Geneve: International Labour Office, 2012.
33. MacKinnon, D.P., Fritz, M.S., Williams, J., Lockwood, C.M. Distribution of the product confidence limits for the indirect effect: Program PRODCLIN // Behaviour Research Methods, 2007, Vol. 39, # 3, pp. 384–389.
34. Hermann, B., Salah, A.B., Perlbarg, V., Valente, M., Pyatigorskaya, N., Habert, M.-O., Raimondo, F., Stender, J., Galanaud, D., Kas, A., Puybasset, L., Perez, P., Sitt, J.D., Rohaut, B., Naccache, L. Habituation of auditory startle reflex is a new sign of minimally conscious state // Brain, 2020, Vol. 143, # 7, pp. 2154–2172.
35. Syamsundararao, T., Selvarani, A., Rathi, R., Vini Antony Grace, N., Selvaraj, D., Almutairi, K.M.A., Alonazi, W.B., Priyan, K.S.A., Mosissa, R. An efficient signal processing algorithm for detecting abnormalities in EEG signal using CNN // Contrast Media & Molecular Imaging, 2022, Vol. 2022.
36. He, Z., Yang, K., Zhuang, N., Zeng, Y. Processing of affective pictures: A study based on functional connectivity network in the cerebral cortex // Computational Intelligence and Neuroscience, 2021, pp. 1–11.
37. Dodd, H.F., Vogt, J., Turkileri, N., Notebaert, L. Task relevance of emotional information affects anxiety-linked attention bias in visual search // Biological psychology, 2017, Vol. 122, pp. 13–20.
38. Zhang, S. Study on the relationship between operators’ emotion states and behaviour performance in robotic arm teleoperations / Shanghai Jiao Tong University, 2020.
39. William, R., Debra, A.L. The implications of arousal effects for the study of affect and memory / The handbook of emotion and memory: Research and theory, 1992, pp. 113–149.

Светильники со светодиодами используются во всём мире и нуждаются в качественных и эффективных устройствах управления («светодиодных драйверах»), основой которых является источник вторичного питания (ИВП) той или иной топологии.
В статье рассматривается новая топология ИВП на основе обратноходового принципа передачи электрической энергии из первичной во вторичную часть. Представлена процедура проектирования этой топологии. Проведён анализ электрической цепи основного тока стандартной и новой топологий. Показано, что обратноходовые инвертирующий и неинвертирующий преобразователи комплементарны друг другу. Также анализируются процесс и характеристики однофазного ИВП комплементарного типа (ИВПКТ). Рассмотрены конфигурации ИВПКТ для трёхфазных сетей и принципы масштабирования по мощности. Разработана, исследована и испытана имитационная модель ИВПКТ в среде «Matlab Simulink». Установлено, что предложенный ИВПКТ имеет несколько преимуществ – более высокую эффективность, улучшенные характеристики по массе и габаритам и меньшую себестоимость производства – по сравнению с ИВП других топологий. В ходе исследования имитационной модели установлено, что в предложенной топологии отсутствуют токи короткого замыкания при коммутации электронных ключей, а алгоритм работы всего преобразователя соответствует передаче энергии на обратном ходе для положительной и отрицательной полуволн входного напряжения. Изложенное в статье относится к ИВПКТ с питанием от сети переменного напряжения 0,4 кВ и регулируемым выходом по напряжению или току.

1. Global Switching Power Supply Industry 2024 Report. Micro-Tech Consultants [Santa Rosa], 2024. URL: https://img1.wsimg.com/blobby/go/e09e7bb2–50b7–4283–910ad828e395d47e/downloads/GSPSbrochure.pdf?ver=1725472085940 (дата обращения: 27.10.2024).
2. Gonzatti R., Li, Y., Amirabadi M., Lehman B. An Overview of Converter Topologies and Their Derivations and Interrelationships // IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics. – 2022. – Vol. 10, is. 6. – P. 6417–6429.
3. Chandrasekhar V., Vishwanathan N., Kolla R. Soft‐switched full‐bridge light‐emitting diode driver with reduced rectifier components // International Journal of Circuit Theory and Applications. – 2023. – Vol. 52, is. 3. – P. 1342–1357.
4. Prado E., Bolsi P., Sartori H., Pinheiro J. A Step‐by‐Step Approach for Replacing Si‐IGBTs With SiC‐MOSFETs Modules in Industrial Power Converters // International Journal of Circuit Theory and Applications. – 2024. – No. 10. DOI: 10.1002/cta.4295.
5. Gregor R., Toledo S., Maqueda E., Pacher J. Part I – Advancements in Power Converter Technologies: A Focus on SiC – MOSFET-Based Voltage Source Converters // Energies, MDPI. – 2023. – Vol. 16, is. 16. – P. 1–17.
6. Иванов А.В., Разорина Ю.К., Семёнов С.М., Фёдоров А.В. Энергосберегающий драйвер для светодиодных источников света // Известия Томского политехнического университета. – 2012. – Т. 320, № 4 – С. 120–122.
7. Dong H., Xie X., Zhang L. A New Primary PWM Control Strategy for CCM Synchronous Rectification Flyback Converter // IEEE Trans. Power Electron. – 2020. – Vol. 35, is. 5. – P. 4457–4461.
8. Korovkin N.V., Vu Q.S., Yazenin R.A. A method for minimization of unbalanced mode in three-phase power systems / Proceedings of the 2016 IEEE North West Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference, EIConRusNW 2016. – IEEE, 2016. – P. 611–614.
9. Коровкин Н.В., Миневич Т.Г., Соловьёва Е.Б. Идентификация параметров схем замещения четырехполюсников по измерениям на границах их каскадного соединения // Электротехника. – 2022. – № 3. – С. 2–9.
10. Сонмезочак Т., Акар О., Терзи У.К. Высокоэффективное адаптивное устройство активного фильтра гармоник для нелинейных светодиодных нагрузок // Светотехника. – 2021. – № 6. – C. 40–47.
11. Zeng J., Zhang G., Shenglong S., Zhang B., Zahang Y. LLC resonant converter topologies and industrial applications-a review // Chinese Journal of Electrical Engineering, – 2020, – Vol. 6, is. 3. – P. 73–84.
12. Wang Y., Wu X., Hou Y. Full-range LED dimming driver with ultrahigh frequency PWM shunt dimming control // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 79695–79707.
13. Praba B., Seyezha R. Design and Implementation of Bridgeless AC/DC PFC SEPIC Converter with Valley-Fill Circuit // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2022. – Vol. 1258, is. 1. DOI:10.1088/1757‑899X/1258/1/012058.
14. Кадацкий А.Ф. Анализ электрических процессов в импульсных преобразователях постоянного напряжения с широтно-импульсным регулированием // Электричество. – 2005. – № 9, – С. 43–54.
15. Cheng C., Chen C., Wang S. Small-signal model of flyback converter in continuous-conduction mode with peak-current control at variable switching frequency // IEEE Trans. Power Electron. – 2018. – Vol. 33, is. 5. – P. 4145–4156.

В работе проведён анализ литературных данных; выполнено проектирование освещения парковой зоны вблизи фонтана, начиная от выбора светильников и завершая результатами расчёта и проектирования в программе DIALux. Был проведён аудит в московском парке Царицыно с измерениями спектров излучения цветов в цветомузыкальном фонтане с помощью спектрофотометром Konica Minolta CL‑70F. Эксперименты в данной работе проводились на ЖК-дисплее ноутбука ASUS TUF Gaming A15. Спектрофотометром измерены координаты цветности основных цветов и опорного белого цвета дисплея. По методу категорий оценивалось цветовое оформления модели фонтана в DIALux, основанного на синестезии цвета и музыки. Основная цель эксперимента – определить, насколько существенно система, связывающая цвета и музыкальные ноты, влияет на восприятие зрителей. Результаты исследования показывают значительное влияние системных цветовых переходов на восприятие зрителей и подтверждают эффективность подхода, основанного на синестезии. Представляется, что в этом и есть научная новизна нашего исследования. В общей совокупности оценок 10 наблюдателей концепция А.Н. Скрябина получила наивысшую оценку (3,63 балла), концепция на основе ассоциаций заняла второе место (3,05 балла). Фрагменты без системной связи получили значительно более низкие оценки (2,77 и 1,85 баллов, соответственно).

1. «Как Александр Скрябин открыл миру светомузыку» // URL: https://www.audiomania.ru/content/art‑6285.html (дата обращения 17.12.2023)
2. Hunter, P.G., Schellenberg, E.G., Schimmack, U. Feelings and perceptions of happiness and sadness induced by music: Similarities, differences, and mixed emotions // Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 2010, Vol. 4, # 1, pp. 47–56.
3. Vieillard, S., Peretz, I., Gosselin, N., Khalfa, S., Gagnon, L., Bouchard, B. Happy, sad, scary and peaceful musical excerpts for research on emotions // Cognition & Emotion, 2008, Vol. 22, # 4, pp. 720–752.
4. Juslin, P.N., Sloboda, J.A. Handbook of Music and Emotion: Theory, Research, Applications / Oxford University Press, 2010.
5. Elliot, A.J., Maier, M.A. Color and psychological functioning: The effect of red on performance attainment // Journal of Experimental Psychology: General, 2007, Vol. 136, # 1, pp. 154–168.
6. Партитура музыкальной поэмы «Прометей» // URL: https://primaНетta.net/skryabin-aleksandr/prometei-poema-ognya.htm (дата обращения 14.04.2024)
7. ГОСТ 26320‑84 Оборудование телевизионное студийное и внестудийное. Методы субъективной оценки качества цветных телевизионных изображений, 1984.
8. Тихонова А.Е., Иванова О.Г. Особенности цветового восприятия и воздействия цвета на психическое состояние человека / НОВЫЕ ИДЕИ НОВОГО ВЕКА: МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ ФАД ТОГУ (Факультет архитектуры и дизайна Тихоокеанского государственного университета). – Т 3. – 2020.

Проведены лабораторные исследования спектров отражения листьев и хвои деревьев, характерных для Европейской части РФ (берёза, дуб, клён, липа, осина, ель, сосна), в осенний период года в спектральном диапазоне 0,4–1 мкм со спектральным разрешением 2 нм. Для каждой породы деревьев использовались образцы с разных деревьев и с разных веток одного дерева. Если на листьях деревьев появились участки жёлтого цвета или листва начала желтеть, то спектры отражения существенно меняются: расширяется диапазон разброса характеристик спектров для разных образцов одной породы и уменьшается ступенька в спектральной зависимости коэффициента яркости, возникающая в спектральной области перехода от видимого к ближнему ИК диапазону. Для оценки вероятности правильной и неправильной классификации пород деревьев использовались спектры отражения, измеренные в период с 6 сентября по 3 октября. Показано, что, несмотря на увеличение разброса характеристик спектров образцов листьев некоторых пород, использование нейронной сети позволяет получать хорошие результаты классификации пород деревьев (хотя и немного худшие, чем в летний период). Использование измерений в спектральном диапазоне 0,4–1 мкм с разрешением 2 нм при относительном среднеквадратическом значении шума 1 % позволяет в осенний период потенциально обеспечить вероятность правильной классификации пород деревьев выше 74 % при вероятности неправильной классификации ниже 5,4 %.

1. Boreal Forests in the Face of Climate Change / Ed. Girona M.M.,·Morin H.,·Gauthier S., Bergeron Y. – Geneva, Switzerland: Springer, 2023. – 859 p.
2. Combating climate change – a role for UK forests. An assessment of the potential of the UK’s trees and woodlands to mitigate and adapt to climate change / Ed. Read D.J., Freer-Smith P.H., Morison J.I.L., Hanley N., West C.C., Snowdon P. – Edinburgh: The Stationery Office, 2009. – 222 p.
3. Ponomarenko M.R., Zelentsov V.A. Forest monitoring and analysis based on Earth observation data services // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. – 2021. – Vol. 806. – 012003. – P. 1–7. DOI:10.1088/1755‑1315/806/1/012003.
4. Dmitriev E.V., Kozoderov V.V., Kondranin T.V., Sokolov A.A. Regional monitoring of forest vegetation using airborne hyperspectral remote sensing data // Proceedings of SPIE. – 2014. – Vol. 9263. – P. 926330–1 – 926330–10.
5. Stoyanov A., Borisova D. Monitoring on forest ecosystems by using space-temporal analysis of different types aerospace data // Ecological Engineering and Environment Protection. – 2017. – No. 10. – P. 31–37.
6. Holzwarth S., Thonfeld F., Abdullahi S., Asam A., Da Ponte Canova E., Gessner U., Huth J., Kraus T., Leutner B., Kuenzer C. Earth Observation Based Monitoring of Forests in Germany: A Review // Remote Sens. – 2020. – Vol. 12. – 3570. – P. 1–43.
7. John E., Bunting P., Hardy A., Silayo D.S., Masunga E.A. Forest Monitoring System for Tanzania. // Remote Sens. – 2021. – Vol. 13. – 3081. – P. 1–29.
8. Zhang Y., Chen J.M., Miller J.R., Noland T.L. Leaf chlorophyll content retrieval from airborne hyperspectral remote sensing imagery // Remote Sensing of Environment. – 2008. – No. 112. – P. 3234–3247.
9. White J.C., Coops N.C., Wulder M.A., Vastaranta M., Hilker T., Tompalski P. Remote Sensing Technologies for Enhancing Forest Inventories: A Review // Can. J. Remote Sens. – 2016. – Vol. 42. – P. 619–640.
10. Immitzer M., Vuolo F., Atzberger C. First Experience with Sentinel‑2 Data for Crop and Tree Species Classifications in Central Europe // Remote Sens. –2016. – Vol. 8. – 166. – P. 1–27.
11. Lister A.J., Andersen H., Frescino T., Gatziolis D., Healey S., Heath L.S., Liknes G.C., McRoberts R., Moisen G.G., Nelson M., Riemann R., Schleeweis K., Schroeder T.A., Westfall J., Wilson B.T. Use of Remote Sensing Data to Improve the Efficiency of National Forest Inventories: A Case Study from the United States National Forest Inventory // Forests. – 2020. – Vol. 11. – P. 1–41.
12. Yel S.G., Gormus E.T. Exploiting hyperspectral and multispectral images in the detection of tree species: A review // Front. Remote Sens. – 2023. – Vol. 4. – P. 1–13.
13. Dabiri Z., Lang S. Comparison of Independent Component Analysis, Principal Component Analysis, and Minimum Noise Fraction Transformation for Tree Species Classification Using APEX Hyperspectral Imagery // ISPRS Int. J. Geo-Inf. – 2018. – Vol. 7 (488). – P. 1–26.
14. Dadon A., Mandelmilch M., Ben-Dor E., Sheffer E. Sequential PCA-based classification of mediterranean forest plants using airborne hyperspectral remote sensing // Remote Sens. – 2019. – Vol. 11. – 2800. – P. 1–19.
15. Ferreira M.P., Zortea M., Zanotta D.C., Shimabukuro Y.E., de Souza Filho C.R. Mapping tree species in tropical seasonal semi-deciduous forests with hyperspectral and multispectral data // Remote Sensing of Environment. – 2016. – Vol. 179. – P. 66–78.
16. Wessel M., Brandmeier M., Tiede D. Evaluation of Different Machine Learning Algorithms for Scalable Classification of Tree Types and Tree Species Based on Sentinel‑2 Data // Remote Sens. – 2018. – Vol. 10. – 1419. – P. 1–21.
17. Axelsson A., Lindberg E., Reese H., Olsson H. Tree species classification using Sentinel‑2 imagery and Bayesian inference // International Journal of Applied Earth Observations and Geoinformation. – 2021. – Vol. 100. – 102318. – P. 1–7.
18. Joongbin Lim, Kyoung-Min Kim, Eun-Hee Kim, Ri Jin. Machine Learning for Tree Species Classification using Sentinel‑2 Spectral Information, Crown Texture, and Environmental Variables // Remote Sens. – 2020. – Vol. 12. – 2049. – P. 1–21.
19. Miranda E., Mutiara A.B., Ernastuti, Wibowo W.C. Forest Classification Method Based on Convolutional Neural Networks and Sentinel‑2 Satellite Imagery // International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems. – 2019. – Vol. 19, No. 4. – P. 272–282.
20. Hycza T., Stereńczak K., Bałazy R. Potential use of hyperspectral data to classify forest tree species // New Zealand Journal of Forestry Science. – 2018. – Vol. 48, is. 18. – P. 1–13.
21. Shang X., Chisholm L.A. Classification of australian native forest species using hyperspectral remote sensing and machine-learning classification algorithms // IEEE Journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing. – 2014. – Vol. 7 (6). – P. 2481–2488.
22. Sankey T., Donager J., McVay J., Sankey J.B. UAV lidar and hyperspectral fusion for forest monitoring in the southwestern USA // Remote Sensing of Environment. – 2017. – Vol. 195. – P. 30–43.
23. Zmarz A. UAV – a useful tool for monitoring woodlands // Miscellanea geographica – regional studies on development. – 2014. – Vol. 18, No. 2. – P. 46–52.
24. Dainelli R.; Toscano P.; Di Gennaro S.F.; Matese A. Recent Advances in Unmanned Aerial Vehicle Forest Remote Sensing – A Systematic Review. Part I: A General Framework // Forests. – 2021. – Vol. 12. – 327. – P. 1–27. 25. Torres F.M., Tommaselli A.M.G. A lightweight UAV-based laser scanning system for forest application // Bulletin of Geodetic Sciences. – 2018. – Vol. 24 (3). – P. 318–334.
26. Ecke S.; Dempewolf J.; Frey J.; Schwaller A.; Endres E.; Klemmt H.-J.; Tiede D.; Seifert T. UAV-Based Forest Health Monitoring: A Systematic Review // Remote Sens. – 2022. – Vol. 14. – 3205. – P. 1–45.
27. Катаев М.Ю., Карташов Е.Ю. Метод компьютерного зрения для обнаружения лесных пожаров по RGB-изображениям, получаемым с помощью беспилотного моторного планёра // Светотехника. – 2021. – № 2. – С. 15–20.
28. Kazak A., Grishin I., Makoveichuk K., Dorofeeva A., Mayorova A. The use of UAVS and helicopters in forest fires monitoring and extinguishing in hard-to-reach areas // E3S Web of Conferences. – 2023. – Vol. 402. – 02008. – P. 1–7.
29. Michez A., Piégay H., Lisein J., Claessens H., Lejeune P. Classification of Riparian Forest Species and Health Condition Using Multi-Temporal and Hyperspatial Imagery from Unmanned Aerial System // Environmental Monitoring and Assessment. – 2016. – Vol. 188 (3). – P. 1–19.
30. Федотов Ю.В., Иванов С.Е., Белов М.Л., Белов А.М., Городничев В.А., Чумаченко С.И., Шкарупило А.А. Исследование возможностей классификации пород деревьев в спектральном диапазоне 0,4–1 мкм // Светотехника. – 2024 – № 2. – Р. 62–67.
31. Popular UV – Vis vs USB2000+. URL: https://www.optosky.net/atp2000 p.html (дата обращения: 10.10.2024).
32. USGS Digital Spectral Library 06 [Electronic resource]. URL: http://speclab. cr.usgs.gov/spectral.lib06 (дата обращения: 10.10.2024).
33. Johns Hopkins University Spectral Library [Electronic resource]. URL: https://speclib.jpl.nasa.gov/documents/jhu_desc (дата обращения: 10.10.2024).
34. Merzlyak M.N., Gitelson A.A., Pogosyan S.I., Chivkunova O.B., Lehimena L., Garson M., Buzulukova N.P., Shevyreva V.V., Rumyantseva V.B. Reflectance spectra of leaves and fruits during their development and senescence and under stress // Russian Journal of Plant Physiology. 1997. 44(5). P. 614–622.
35. Fedotov Yu.V., Ivanov S.E., Belov M.L., Gorodnichev V.A. Experimental study of variations in the reflection spectra of leaves and needles depending on the conditions for obtaining samples // E3S Web of Conferences. – 2024. – Vol. 486. – 07016. – P. 1–6.
36. Xie S., Ren G., Zhu J. Application of a new one-dimensional deep convolutional neural network for intelligent fault diagnosis of rolling bearings // Science Progress. – 2020. – Vol. 103(3). – P. 1–18.
37. Басс Л.П., Кузьмина М.Г., Николаева О.В. Cверточные нейронные сети с глубоким обучением в задачах обработки гиперспектральных спутниковых данных // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. – 2018. – № 282. – 32 с. DOI:10.20948/prepr‑2018‑282.
38. Lim J., Kim K.M., Kim E.H., Jin R. Machine Learning for Tree Species Classification using Sentinel‑2 Spectral Information, Crown Texture, and Environmental Variables // Remote Sens. – 2020. – Vol. 12. – 2049. – P. 1–22.

Статья посвящена теме использования света в архитектуре культового зодчества. Многие столетия люди считали свет солнца и пламя свечи лучшими способами прославления Бога. Библия всегда отождествляла Бога, Христа, истину, добродетель и спасение со светом, а безбожие и дьявола – с темнотой. Первый Халиф Омеяйдского халифата Муавия Абу ибн Суфиан писал о том, что «…мусульмане есть люди Закона, тогда как христиане суть люди Книги и Света…». Свет всегда ассоциировался с чудом, волшебством, мистическим даром сил небесных. Средневековая метафизика света нашла своё отражение в развитии культовой архитектуры. Культовое пространство основано на снопах света, которые прорезают нефы, проходя сквозь ажурные витражи. Именно об этом пишет аббат Сугерий – родоначальник готического стиля в архитектуре, – рассказывая о соборе Сен-Дени: «Зала сияет, освещённая посредине, ибо сияет слитое воедино с освещающим, и то, что изливает новый свет (luxnova), сверкает как само благородство» [24]. Использование естественного света в культовой архитектуре рассматривается в историческом аспекте. При этом предпринята попытка воплощения принципов использования естественного света в современной архитектуре.

1. Акбарийан Р. Первоосновность света» Сухраварди и «первоосновность бытия» Муллы Садры: от «сущего» к «объективным световым истинам // Ишрак: Ежегодник исламской философии. – 2011. – № 2. – C. 47–60.
2. Бондаренко И.А. Образ геоцентрической Вселенной в традиционном зодчестве // Теория истории архитектуры и градостроительства: публикации разных лет. – СПб.: Коло. – 2017. – С. 247–261.
3. Бондаренко И.А. Строительная культура Древней Руси в свете «Слова о Законе и Благодати» митрополита Иллариона // Теория истории архитектуры и градостроительства: публикации разных лет. СПб.: Коло. – 2017. – С. 383–395.
4. Витрувий. Десять книг об архитектуре / М.: Архитектура-С. – 2006. – 328 с.
5. Вержбицкий Ж.М. Архитектурная культура: искусство архитектуры как средство гуманизации «второй природы» // СПб.: АРДИС. – 2010. – 136 с.
6. Воронин Н.Н. Владимиро-суздальская архитектура / Всеобщая история архитектуры в 12 томах. Т. 3: Архитектура Восточной Европы. Средние века. – 1966. – 687 с.
7. Гроссетест Р. О свете, власти или о начале форм // Вопросы философии. – 1995. – № 6. – С. 125.
8. Гусев Н.М., Макаревич В.Г. Световая архитектура / Стройиздат. – Москва. – 1973. – 248 С.
9. Ильина К.С. Художественные приёмы использования естественного света в архитектуре // Молодой учёный. – 2019. – № 3 (241). – С. 30–32.
10. Ильин В.В. Теория познания. Герменевтическая методология. Архитектура понимания: Монография / М.: Проспект. – 2023. – 184 с.
11. Кавтарадзе С.Ю. Очень краткая история архитектуры // Arzamas.academy. – 2015.
12. Да Винчи Л. О науке и искусстве / ООО «Издательство «АСТ» [сборник]. Перевод: Губер А.А. и Зубов В.П. – 2019.
13. Насыбуллина Р.А. Архитектура естественного света / Центр Архэ [запись лекции] // YouTube. 18 мая 2021 (URL: https://www.youtube.com/watch?v=Ou8aXTU655A&t=1s), Просмотрено: 28.11.2022.
14. Насыбуллина Р.А. Архитектурно-художественная роль естественного света в формировании внутреннего пространства зданий в современной архитектуре: дис. … канд. Архитектуры / Самарский государственный технический университет. – Самара. – 2017. – 149 с.
15. Насыбуллина Р.А. Свет как материал // Tatlin. – 2022.
16. Раушенбах Б.В. Системы перспективы в изобразительном искусстве: Общая теория перспективы / М. – 1986. – 254 с.
17. Сидоренко В.Ф. Генезис проектной культуры и эстетика дизайнерского творчества: автореф. дис. …д-ра искусствоведения / М. – 1990. – 32 с.
18. Соловьев К.А., Соловьёв А.К. Сакральное и философское значение света в культовой и гражданской архитектуре Древнего Мира и Средних веков // Российский гуманитарный журнал. – 2023. – Т. 12. – № 5. – С. 304–322.
19. Соловьев К.А. К истории развития естественного освещения и светопроводных систем в истории архитектуры // Светотехника. – 2024. – № 3. – С. 29–34.
20. Соколов Г.И. Акрополь в Афинах / М.: Просвещение. – 1968. – 108 с.
21. Шишков А.М. Метафизика Света: Очерк истории / М: Алетейя. – 2012. – 366 с.
22. Щепетков Н.И. Физика света в архитектуре будущего // Architecture and Modern Information Technologies. – 2021. – № 1 (54). – С. 248–261.
23. Успенский Л.А. Богословие иконы православной церкви / Переславль: Изд-во Братства во имя святого князя Александра Невского. – 1997. – 656 с.
24. Эргон Ж. Повседневная жизнь этрусков / М: Молодая гвардия. – 2009. – 39 с.
25. Эко У. Искусство и красота в средневековой эстетике / СПб.: Алетейя. – 2003. – 256 с.
26. Darvill, T. Keeping time at Stonehenge // Cambridge University Press, 2022.
27. Johnson, M. The Role of Natural Light in Architecture // Architectural Research Quarterly, 2001, Vol. 5, # 2, рp. 82–89.

Оценивается значение прямого солнечного света (инсоляции) для человека: физиологическое, психологическое, биологическое, экологическое, эстетическое, экономическое и др. Анализируются нормативные правовые акты, регулирующие естественное освещение в помещениях и на территориях СССР и современной РФ, а также основные международные документы по инсоляции. Поднимается проблема систематического нарушения гарантирующих инсоляцию правовых норм. Приводятся результаты опроса-анкетирования архитекторов о качестве инсоляции зданий. Результаты исследования освещают основные проблемы, связанные с изменением инсоляционных нормативов: слабая информированность горожан о важности солнечного света для организма человека; недостаточное количество часов для изучения инсоляции в архитектурных учебных заведениях; неосведомлённость архитекторов о происходящих изменениях в области правового регулирования инсоляции.

1. Darula S., Christoffersen J., Malikova M. Sunlight and insolation of building interiors. 6th International Building Physics Conference, IBPC 2015 // Energy Procedia. – 2015. – Vol. 78. – P. 1245–1250.
2. Панюшин С.К. Тайны гармонии жизни и света. Часть 1. – Тула: ООО «Борус-Пресс », 2012. 68 с.
3. Смагина И.В., Лунев К.В., Ельчанинова С.А. Статус витамина D у больных рассеянным склерозом: связь с инсоляцией, течением болезни и полиморфизмом гена HLA-DRB1 // Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. – 2020. – T. 12 (3). – C. 63–68;
4. Пигарова Е.А., Рожинская Л.Я., Белая Ж.Е. и др. Клинические рекомендации Российской ассоциации эндокринологов по диагностике, лечению и профилактике дефицита витамина D у взрослых // Проблемы эндокринологии. – 2016. – Т. 62 (4). – С. 60–84;
5. Oplander C., Volkmar C.M., Paunel-Gorgulu A., van Faassen E.E., Heiss C., Kelm M., Halmer D., Murtz M., Pallua N., Suschek C.V. Whole body UVA irradiation lowers systemic blood pressure by release of nitric oxide from intracutaneous photolabile nitric oxide derivates // Circ. Res. – 2009. – Vol. 105 (10). – P. 1031–1040;
6. Gazalieva M.A., Glushkova N.E., Izmailovich M.R., Suleimenov E.M., Suleimenov Y.A. Allergen-Specific Immunotherapy In Combination With Vitamin D In Patients With Seasonal Allergic Rhinitis // Russian Open Medical Journal. – 2022. – Vol. 11 (2). DOI: 10.15275/rusomj.2022.0205.
7. Степовой Б. Дома разрешили строить ближе к детским площадкам и школам // Известия, 31 мая 2017 г. URL: https://iz.ru/news/720353 (дата обращения: 08.04.2024).
8. Ванчухин Н.П. Инсоляция и солнцезащита в архитектуре: Учеб. пособие. – Уфа: Уфим. гос. нефтяной техн. ун-т, 2000. – 61 с.
9. Поповский Ю.Б., Щепетков Н.И. Инсоляция и COVID‑19: защита от агрессора // Светотехника. – 2020. – № 3. – С. 23–26.
10. Шмаров И., Земцов В., Гуськов А., Бражникова Л. Инсоляция помещений как средство ограничения распространения COVID‑19, гриппа и ОРВИ в городской среде // Academia. Архитектура и строительство. – 2021. – № 4. – С. 83–92.
11. Васильев Ю.В., Великанова Е.А., Дмитрук А.Н., Королевская А.В., Туктарова М.М. О роли инсоляции территорий субъектов Российской Федерации в динамике заболеваемости населения распространёнными инфекционными болезнями / Материалы VII Национального конгресса с международным участием «Здоровые дети – будущее страны». – 2023. – № 6. – С. 111–112.
12. Васильева А.В. История становления санитарного нормирования в отечественном жилищном строительстве в первой трети ХХ века // Строительство: наука и образование. – 2022. – Т. 12, № 3. – С. 72–79.
13. Вайтенс А.Г. Эволюция правил землепользования и застройки в Петербурге – Ленинграде – Санкт-Петербурге (1830–2000 гг.) // Вестник гражданских инженеров. – 2009. – № 3 (20). – С. 5–9.
14. Басос Е.В. Площадь и нормы площади жилого помещения по законодательству Российской̆ Федерации: понятия, виды // Семейное и жилищное право. – 2019. – № 2. – С. 37–40.
15. СН 427–63 «Санитарные нормы и правила обеспечения инсоляции помещений жилых и общественных зданий и жилой застройки населённых мест».
16. СН 1180–74 « Санитарные нормы и правила обеспечения инсоляцией помещений жилых и общественных зданий и территорий жилой застройки городов и других населённых пунктов».
17. СП 2605–82 «Санитарные нормы и правила обеспечения инсоляцией жилых и общественных зданий и территорий жилой застройки».
18. СанПиН 2.2.1/2.1.1.1076–01 «Гигиенические требования к инсоляции и солнцезащите помещений жилых и общественных зданий и территорий».
19. СанПиН 1.2.3685–21 «Гигиенические нормативы и требования к обеспечению безопасности и (или) безвредности для человека факторов среды обитания».
20. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года: Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 No 474. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45726 (дата обращения: 05.04.24).
21. Солнечное затемнение: в России хотят отменить нормы инсоляции в домах // Газета «Известия» от 07.12.2023. URL: https://iz.ru/1616592/mariia-perevoshchikovaiana-shturma/solnechnoe-zatemnenie-v-rossii-khotiat-otmenit-normy-insoliatcii-v-domakh (дата обращения: 05.04.24).
22. Открытое письмо Главному санитарному врачу РФ А.Ю. Поповой // Светотехника. – 2017. – № 6. – С. 100.
23. Постановление Главного государственного санитарного врача РФ от 10.04.2017 N 47 «О внесении изменений N 1 в санитарные правила и нормы СанПиН 2.2.1/2.1.1.1076–01» (зарегистрировано в Минюсте России 12.05.2017 N 46689). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_216694/e9dcd3cea933a817c8559d8f9f865581a3eeed7c/ (дата обращения: 30.03.2024).
24. Калинина Ю. Солнечный круг, стройки вокруг // Газета «Московский комсомолец», № 27628, от 02.03.2018. URL: https://www.mk.ru/social/2018/03/01/roscherkom-pera-nas-lishili-solnca-vkvartirakh-gorod-budet-bezobraznyy.html (дата обращения: 31.03.2024).
25. Калинина Ю. Россиян лишают места под солнцем // Газета «Московский комсомолец» от 10.02.2010. URL: https://www.mk.ru/social/article/2010/02/10/428169‑rossiyan-lishayut-mesta-pod-solntsem.html (дата обращения: 13.04.2024).
26. Метеорологи назвали количество солнечных часов в Москве за 2023 год.
URL: https://vm.ru/news/1105841‑meteorologi-nazvali-samyj-solnechnyj-mesyac-dlyamoskvy-v‑2023‑godu (дата обращения: 03.04.2024).
27. Colls v home and Colonial stores LTD: HL 2 MAY 1904. ([1904] AC 179, 73 LJ Ch 484, 90 LT 687, 53 WR 30, 20 TLR 475, [1904] UKHL 1). URL: https://swarb.co.uk/colls-vhome-and-colonial-stores-ltd-hl‑2‑may‑1904/ (дата обращения: 10.09.2024).
28. Shelfer v City of London Electric Lighting Company: 1895 (1 Ch 287, CA). URL: https://www.isurv.com/directory_record/4512/shelfer_v_city_of_london_electric_lighting_co (дата обращения: 10.09.2024).
29. HKRUK II (CHC) LTD v Heaney: CHD 3 SEP 2010 ([2010] EWHC 2245 (Ch), [2010] 44 EG 126, [2010] 3 EGLR 15). URL: https://swarb.co.uk/hkruk-ii-chc-ltd-v-heaneychd‑3‑sep‑2010/ (дата обращения: 09.09.2024).
30. Regan v Paul Properties DFP No 1 Ltd and others: CHD 27 JUL 2006. ([2006] EWHC 1941 (Ch). URL: https://swarb.co.uk/regan-v-paul-properties-dpf-no‑1‑ltd-andothers-chd‑27‑jul‑2006/ (дата обращения: 09.09.2024).
31. Wrotham Park Estate Co Ltd v Parkside Homes Ltd: CHD 1974. ([1974] 1 WLR 798, [1974] 2 All ER 321). URL: https://swarb.co.uk/wrotham-park-estate-ltd-v-parkside-homes-ltdchd‑1974/ (дата обращения: 10.09.2024).
32. Воздух в помещении и здоровье. URL: https://crblen.ru/dlya-pacientov/meditsinskaya-profilaktika/378‑vozdukh-v-pomeshchenii-izdorove (дата обращения 09.09.2024).
33. Решение № 2–170/2020 2–170/2020(2–4365/2019; ~ М‑3286/2019 2–4365/2019 М‑3286/2019.

Получен набор данных объективных измерений отражательных характеристик разных типов белой бумаги и исследовано влияние на них геометрии освещения. Разработана соответствующая измерительная установка с цифровой камерой для получения изображения белого листа бумаги при разной направленности его освещения и разной угловой ориентации камеры. Результаты работы могут способствовать расширению знаний о восприятии внешнего вида белой бумаги в различных задачах, одна из которых – идентификация типа бумаги по изображению (что, в частности, важно в криминалистике и полиграфии).

1. Прокопенко В.Т., Трофимов В.А., Шарок Л.П. Психология зрительного восприятия: Учеб. пособие. – СПб: СПбГУИТМО, 2006. – 73 с.
2. Редько А.В., Константинова Е.В. Фотографические процессы регистрации информации. – СПб: Политехника, 2005. – 592 с.
3. Старовойтов В.В., Голуб Ю.И. Цифровые изображения: от получения до обработки. – Минск: ОИПИ НАН Беларуси, 2014. – 202 с.
4. Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений. – СПб: БХВ-Петербург, 2011. – 602 с.
5. Варепо Л.Г. Полиграфические материалы. Бумага: Учеб. пособие. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2010. – 132 с.
6. Методика выявления подделок документов и их реквизитов: Учеб. пособие / Авторы-сост. А.Г. Костин, С.Е. Тареев. – Саратов: ССЭИ РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2012. – 108 с.
7. Ерош И.Л., Сергеев М.Б., Соловьев Н.В. Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности: Учеб. пособие. – СПб: СПбГУАП., 2005. – 154 с.
8. Домасев М.В., Гнатюк С.П. Цвет, управление цветом, цветовые расчёты и измерения. – СПб: Питер, 2009. – 224 с.
9. ГОСТ Р 58611–2019 «Бумага писчая. Общие технические условия».
10. Фляте Д.М. Свойства бумаги. – М.: Лесная промышленность, 1986. – 679 с.
11. Потапов А.С. Системы компьютерного зрения. – СПб: Университет ИТМО, 2016. – 161 с.
12. Будак В.П., Григорьев А.А., Смирнов П.А., Снетков В.Ю. Основы светотехники: Учебник по курсу «Основы светотехники» для студентов, обучающихся по направлению подготовки бакалавров 11.03.04 «Электроника и наноэлектроника». – М.: Изд-во МЭИ, 2023. – 531 с.
13. Катаев М.Ю., Карташов Е.Ю., Карпов Р.К. Методика оценки цветового качества производства кирпичной продукции на основе RGB-изображений // Светотехника. – 2022. – № 3. – С. 63–67.
14. Виноградов Е.Л., Тропец В.А. Исследование оптических свойств печатной бумаги: комплексный подход // Дизайн. Материалы. Технология. – 2011. – № 4. – С. 47–51.
15. Chen B., Wang С., Piovarči M. et al. The effect of geometry and illumination on appearance perception of different material categories // Vis. Comput. – 2021. – Vol. 37. – P. 2975–2987.

Рост числа светильников в сети приводит соответственно к увеличению уровня электромагнитных помех. Когда количество ОП достигает сотни, искажения начинают влиять на уровни среднего, а не низкого напряжения. За пределами определённых систем, таких как уличное и наружное освещение, использование светильников сильно варьируется в зависимости от условий работы и индивидуальных или корпоративных предпочтений. Поэтому для эффективного и точного расчёта параметров сети недостаточно только измерить гармоники, возникающие от светильников с различными характеристиками, но необходим также полный анализ будущих гармонических искажений от них в сети, что и стало основой для этого исследования. Для этого использовался реальный набор данных, полученных из распределительной системы среднего напряжения, питающей смешанные ОУ. Результаты показали, что существует корреляция между гармониками тока и изменениями напряжения, что, в свою очередь, позволило разработать алгоритм на основе этой зависимости, что и стало основным достоинством настоящего исследования, поскольку напряжение – это наиболее легко измеряемый параметр сети. Кроме того, для повышения точности расчёта уровня гармоник в сети были использованы комбинированные модели ИИ. Для оценки качества регрессионной модели ИНС использовались средняя квадратичная ошибка, корень из средней квадратичной ошибки, средняя абсолютная ошибка и симметричная средняя абсолютная процентная ошибка.

1. Cengiz, M.S. Lighting Master Plan Application in Living Areas // Light & Engineering, 2022, Vol. 30, # 6, pp. 124–132.
2. Delendik, K., Kolyago, N., Voitik, O. Design and investigation of cooling system for high-power LED luminaire // Computers and Mathematics with Applications, 2020, Vol. 83, pp. 84–94.
3. Snyder, J. Energy-saving strategies for luminaire-level lighting controls // Build Environ, 2020, Vol. 169, pp. 1–13.
4. Cengiz, M.S. Role of Functional Illumination Urban Beautification: Qatar-Doha Road Illumination Case // Light & Engineering, 2022, Vol. 30, # 3, pp. 34–42.
5. Yoomak, S., Jettanasen, C., Ngaopitakkul, A., Bunjongjit, S., Leelajindakrairerk, M. Comparative study of lighting quality and power quality for LED and HPS luminaires in a roadway lighting system // Energy Build, 2018, Vol. 159, pp. 542–557.
6. Uncu, I., S. Kayakus, M. Short free-standing pole LED luminaire and lens design for road lighting // Scientia Iranica, 2022, Vol. 29, # 6D, pp. 3362–3368.
7. Putz, L., Bednarek, K., Nawrowski, R. Disturbances generated by lighting systems with LED lamps and the reduction in their impacts // Applied Sciences, 2019, Vol. 9, pp. 1–18.
8. Megahed, T.F., Kotb, M.F. Improved design of LED lamp circuit to enhance distribution transformer capability based on a comparative study of various standards // Energy Reports, 2022, Vol. 8, pp. 445–465.
9. Efe, S. B., Ozbay, H., Ozer, I. Experimental Design and Analysis of Adaptive LED Illumination System // Light & Engineering, 2022, Vol. 30, # 4, pp. 63–70.
10. Wantuch, A., Olesiak, M. Effect of LED Lighting on Selected Quality Parameters of Electricity // Sensors, 2023, Vol. 23, # 1582, pp. 1–14.
11. Phannil, N., Jettanasen, C., Ngaopitakkul, A. Harmonics and reduction of energy consumption in lighting systems by using LED lamps // Energies, 2018, Vol. 11, pp. 1–27.
12. Uddin, S., Shareef, H., Krause, O., Mohamed, A., Hannan, M.A., Islam, N.N. Impact of large-scale installation of LED lamps in a distribution system // Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 2015, Vol. 23, pp. 1769–1780.
13. Molina, J., Mesas, J.J., Mesbahi, N., Sainz, L. LED lamp modelling for harmonic studies in distribution systems // IET Generation, Transmission and Distribution, 2017, Vol. 11, # 4, pp. 1063–1071.
14. Cengiz, M.S. Using Electric Lighting to Support Daylighting in Architectural Building Designs // Light & Engineering, 2022, Vol. 30, # 1, pp. 113–123.
15. Eslami, A., Negnevitsky, M., Franklin, E., Lyden, S. Review of AI applications in harmonic analysis in power systems // Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2022, Vol. 154, pp. 1–26.
16. Melo, I.D., Pereira, J.L.R., Variz, A.M., Ribeiro, P.F. Allocation and sizing of single tuned passive filters in three-phase distribution systems for power quality improvement // Electric Power Systems Research, 2020, Vol. 180, pp. 1–12.
17. International Electrotechnical Commission (IEC). IEC 61000–3–2:2018., Electromagnetic Compatibility (EMC)—Part 3–2: Limits – Limits for Harmonic Current Emissions (Equipment Input Current_16 A per Phase).
18. Qu, J.Q., Xu, Q.L., Sun, K.X. Optimization of Indoor Luminaire Layout for General Lighting Scheme Using Improved Particle Swarm Optimization // Energies, 2022, Vol. 15, # 1482, pp. 1–18.
19. Cengiz, C. The Relationship Between Electricity Consumption from Outdoor Lighting and Economic Growth // Light & Engineering, 2024, Vol. 32, # 4, pp. 14–21.
20. Cengiz, M.S., Cengiz, Ç. Numerical analysis of tunnel LED Lighting maintenance factor // IIUM Engineering Journal, 2018, Vol. 19, # 2, pp. 154–163.
21. Özer, İ., Efe, S. B., Özbay, H. CNN / Bi-LSTM-based deep learning algorithm for classification of power quality disturbances by using spectrogram images // International Transactions on Electrical Energy Systems, 2021, Vol. 31, # 12, pp. 1–16.
22. Clement Veliz, F., Varricchio, S.L., de Oliveira Costa, C. Determination of harmonic contributions using active filter: Theoretical and experimental results // International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2022, Vol. 137, pp. 1–11.
23. Ozer, I., Efe, S.B., Ozbay, H. A combined deep learning application for short term load forecasting // Alexandria Engineering Journal, 2021, Vol. 60, # 4, pp. 3807–3818.
24. Kuyumani, E.M., Hasan, A.N., Shongwe, T. A Hybrid Model Based on CNN-LSTM to Detect and Forecast Harmonics: A Case Study of an Eskom Substation in South Africa // Electric Power Components and Systems, 2023, Vol. 51, # 8, pp. 746–760.

Сформулированы критерии принадлежности физиологической системы цветовому пространству базовой колориметрии. Приведена методика определения соответствия произвольного цветового пространства физиологическому пространству стандартного колориметрического наблюдателя МКО 1931 г. Проведённые исследования рекомендованных МКО колориметрических пространств CIEPO06, Джадда, МакАдама и целого ряда известных других показали, что они не являются физиологическими для стандартного колориметрического наблюдателя МКО. Определена погрешность функций сложения физиологической системы LMSphys, вызываемая неопределённостью положения основного цвета S в пределах треугольника Нюберга.

1. Schrödinger E. Grundlinien einer Theorie der Farbenmetrik im Tagessehen. I. Mitteilung // Annalen der Physik, vierte Folge. – 1920. – Bd. 63 (21). – S. 397–426.
2. Schrödinger E. Grundlinien einer Theorie der Farbenmetrik im Tagessehen. II. Mitteilung // Annalen der Physik, vierte Folge. – 1920. – Bd. 63 (21). – S. 427–456.
3. Джадд Д., Вышецки Г. Цвет в науке и технике: Пер. с англ. / Под ред. д.т.н., проф. П.Ф. Артюшина. – М.: Мир, 1978. – 592 с.
4. Юстова Е.Н. Спектральная чувствительность приёмников глаза // ДАН СССР. – 1950. – Т. 74, № 6. – С. 1069–1072.
5. Stockman. A. Cone fundamentals and CIE standards. // Current Opinion in Behavioral Sciences. – 2019. – Vol.30. – pp. 87–93.
6. Фёдоров Н.Т., Фёдорова В.И. Исследования по цветному зрению // Известия Академии наук СССР. VII серия. Отделение математических и естественных наук. – 1935. – № 10. – C. 1431–1450.
7. Майзель С.О. Основы учения о цветах. – Москва, Ленинград: Гостехиздат, 1946. – 128 с.; Изд. 2‑е. – М.: Изд-во «Либроком», 2010. – 128 с.
8. Боос Г.В., Григорьев А.А., Рыбина В.А. Исследование монохроматических порогов цветового зрения и определение удельных координат цвета трихромата // Светотехника. – 2022. – № 2. – С. 50–60.
9. Proc. of the 8th Session of CIE, Cambridge, England, 1931. – P. 19–29.
10. CIE 170–1:2006 «Fundamental chromaticity diagram with physiological axes – Part 1».
11. Мешков В.В., Матвеев А.Б. Основы светотехники: Учеб. пособие для вузов: В 2‑х ч. Ч. 2. Физиологическая оптика и колориметрия. – 2‑е изд., перераб. и доп. – М.: Энергоатомиздат, 1989. – 432 с.
12. ГОСТ Р 8.827–2013 «ГСИ. Метод измерения и определения индекса цветопередачи источников излучения».
13. König A., Dieterici C.Z. Die Grundempfindungen in normalen und anomalen Farben Systemen und ihre Intensitats-Verthielung im Spectrum // Zeitschrift für Psychologie und Physiologie der Sinnesorgane. – 1892. – 4. – Р. 241–347.
14. Pitt F.H.G. The Nature of Normal Trichromatic and Dichromatic Vision // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. – 1944. – Vol. 132(866). – Р. 101–117.
15. Stiles W.S. Separation of the «Blue» and «Green» Mechanisms of Foveal Vision by Measurements of Increment Thresholds // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. – 1946. – Vol. 133(873). – P. 418–434.
16. Szekeres G.A. New Determination of the Young-Helmholtz Primaries // J. Opt. Soc. Am. – 1948. – Vol. 38(4). – P. 350–363.
17. MacAdam D.L. Chromatic Adaptation // J. Opt. Soc. Am. – 1956. – Vol. 46(7). – P. 500–513.
18. Кустарёв А.К. Об основных цветах физиологической цветовой системы // Светотехника. – 1965. – № 6. – С. 5–11.
19. Thomson L.C., Wright W.D. The Convergence of the Tritanopic Confusion Loci and the Derivation of the Fundamental Response Functions // J. Opt. Soc. Am. – 1953. – Vol. 43(10). – P. 890–894.
20. Sperling H.G. Case of Congenital Tritanopia with Implications for a Trichromatic Model of Color Reception // J. Opt. Soc. Am. – 1960. – Vol. 50(2). – P. 156–163.
21. Боос Г.В., Григорьев А.А. О координатах цветности основных цветов колориметрической системы КЗС // Светотехника. – 2016. – № 3. – С. 30–34.
22. Нюберг Н.Д. Определение положения в цветовом треугольнике основного синего цвета // ДАН СССР. – 1949. – Т. 65, № 2. – С. 159–162.

Андреева П.Н., Приходько А.Г.
Инсоляция: понятие, законодательное регулирование, роль архитектуры

Катаев М.Ю., Аллаберганов А.А.
Изменчивость отражения разных типов бумаги при разной геометрии освещения

Боос Г.В., Григорьев А.А., Рыбина В.А.
Анализ физиологических систем трихроматов

Дворецкий А.Т., Шубин И.Л., Земцов В.В.
Эффективность воздушного солнечного нагрева зданий

Соловьёв К.А.
Использование естественного света в культовой архитектуре

Андреева П.Н., Приходько А.Г.
Инсоляция: понятие, законодательное регулирование, роль архитектуры

Катаев М.Ю., Аллаберганов А.А.
Изменчивость отражения разных типов бумаги при разной геометрии освещения

Боос Г.В., Григорьев А.А., Рыбина В.А.
Анализ физиологических систем трихроматов

Дворецкий А.Т., Шубин И.Л., Земцов В.В.
Эффективность воздушного солнечного нагрева зданий

Соловьёв К.А.
Использование естественного света в культовой архитектуре