Распределение трудоёмкости дисциплины по видам учебной работы
Вид учебной работы
|
Зачетные
единицы
|
Академические часы
|
Общая трудоёмкость дисциплины
|
5
|
180
|
Аудиторные занятия (всего)
|
0,4
|
16
|
В том числе:
|
|
|
Лекции
|
0,1
|
4
|
Практические занятия (семинары)
|
0,3
|
12
|
Самостоятельная работа (всего)
|
4,3
|
155
|
В том числе:
|
|
|
Самостоятельное изучение отдельных тем модулей
|
|
71
|
Подготовка к практическим занятиям
|
|
35
|
Написание контрольной работы
|
|
25
|
Написание реферата
|
|
10
|
Другие виды самостоятельной работы
|
|
|
Работа с первоисточниками
|
|
10
|
Написание эссе по проблеме
|
|
|
Подготовка к рубежному контролю
|
|
4
|
Промежуточный контроль:
|
0,3
|
9
|
Всего
|
5
|
180
|
Учебный процесс по «Методы и средства исследований в легкой промышленности» сочетает лекционные и семинарские занятия с самостоятельной работой студентов. Самостоятельно студенты прорабатывают актуальные вопросы, включенные в тематический план по данной дисциплине при подготовке к семинарским занятиям.
К формам контроля отнесены: коллоквиум, тестирование, контрольные и творческие работы, рефераты, экзамен.
№
|
Раздел дисциплины
|
Виды учебной работы, включая са мостоятельную работу студентов (* - тема по выбору) и трудоемкость (в часах)
|
Формы текущего контроля успе ваемости
|
лекции
|
лаб.раб
|
практ.
|
сам.раб.
|
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
1
|
Цели и задачи курса. На учно-исследовательская работа и подготовка к ее проведению. Этапы НИР
|
2
|
|
|
19
|
выполнение курс. раб.
|
2
|
Теоретические исследова ния. Моделирование в на учном и техническом твор честве
|
2
|
|
|
19
|
выполнение курс. раб.
|
3
|
Основные положения на учного эксперимента
|
|
2
|
|
19
|
защита лаб. раб.
|
4
|
Математическое описание технологических процес сов
|
|
2
|
|
19
|
выполнение курс. раб.
|
5
|
Предварительный экспе римент
|
|
2
|
|
19
|
защита лаб. раб., выполнение курс. раб.
|
6
|
Активный эксперимент. Методы определения рег рессионной однофакторной модели.
|
|
2
|
|
20
|
защита лаб. раб., выполнение курс. раб.
|
7
|
Определение статистиче ских регрессионных мно гофакторных моделей (РМФМ) по данным экспе римента с факторным пла нированием
|
|
2
|
|
20
|
выполнение курс. раб.
|
8
|
Пассивный эксперимент
|
|
2
|
|
20
|
выполнение курс. раб.
|
|
Всего: 180 часов
|
4
|
12
|
|
155
|
|
Содержание разделов и тем дисциплины
Лекции (
Цели и задачи курса. Научно-исследовательская работа и подготовка к ее про ведению. Этапы НИР
Задачи и организация научно-исследовательских работ. Задача курса. Научная ра бота и технический прогресс. Виды научно-исследовательских работ в текстильной и лег кой промышленности. Особенности поисковых исследовательских работ, их значение. Лабораторные и производственные эксперименты. Отчет об исследовательской работе. Дневники исследовательской работы. Обобщение результатов обработки эксперимен тальных данных. Содержание отчета по исследовательской работе и сущность его разде лов.
Теоретические исследования. Моделирование в научном и техническом творче стве (2 часа)
Задачи и методы теоретического исследования. Структура решения задачи. Стадии теоретических исследований.
Основные положения научного эксперимента
Классификация, типы и задачи эксперимента. Средства и методы измерения. При менение измерительной техники для исследования технологических процессов. Сущность активного и пассивного эксперимента.
Математическое описание технологических процессов.
Математическая модель. Виды и способы получения математической модели. Рег рессионные и корреляционные модели, статистические и динамические модели, их сущ ность. Применение числовых и функциональных характеристик случайных величин для анализа технологических процессов. Точечное и интервальное оценивание параметров.
Предварительный эксперимент
Подготовка и проведение предварительного эксперимента. Задачи первичной об работки результата. Методы исключения резко выделяющихся величин (среднего, дис персии, коэффициента вариации). Планирование объема выборки. Применение основных статистических критериев для сравнения числовых характеристик продукта или техноло гического процесса.
Активный эксперимент. Методы определения регрессионной однофакторной модели
Виды активного эксперимента с классическим и факторным планированием. Вы бор вида эксперимента. Планирование и обработка активного однофакторного экспери мента: составление матрицы планирования и рандомизации повторных опытов; выбор значений основных уровней факторов, интервалов варьирования их и числа уровней; со ставление рабочей матрицы эксперимента.
Однофакторная полиномиальная регрессионная модель. Условия ее определения. Матрица планирования с натуральными и кодированными значениями уровней факторов. Анализ данных эксперимента. Исключение резко выделяющихся величин. Определение коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов. Проверка значимости коэф фициентов регрессии и адекватности регрессионной модели. Определение доверительных интервалов выходного параметра.
Определение статистических регрессионных многофакторных моделей (РМФМ) по данным эксперимента с факторным планированием
Планирование эксперимента для получения линейных многофакторных моделей. Построение матрицы планирования. Определение нелинейных полиномиальных много факторных моделей второго порядка. Область применения этих экспериментов. Опреде ление коэффициентов регрессии по данным эксперимента и их значимость. Оценка адек ватности РМФМ второго порядка. Анализ математических моделей с использованием аналитических и численных методов.
Пассивный эксперимент
Подготовка и проведение пассивного эксперимента его особенности. Понятие о ко эффициенте корреляции. Корреляционная таблица.
Лабораторные работы
Определение статистических характеристик. Построение таблиц частот, поли гонов частот и гистограмм частот
Экспериментальные исследования в швейной промышленности и построение математических моделей процессов по данным активного эксперимента
Экспериментальные исследования в швейной промышленности и построение математических моделей процессов по данным пассивного эксперимента.
Практические занятия
Статистические совокупности и их признаки. Методы отбора выборок
Статистические характеристики в швейной промышленности. Способ сумм и произведений для приближенного вычисления статистических характеристик
Расчет линейной однофакторной регрессионной модели
Расчет квадратичной полиномиальной однофакторной регрессионной модели второго порядка
Планирование эксперимента для получения линейных многофакторных моделей
Определение статистических корреляционных однофакторных математических моделей по данным пассивного эксперимента
Самостоятельная работа
В самостоятельную работу студентов входит:
Подготовка и защита лабораторных работ, обработка результатов проведенных исследований.
Знакомство с научной, технической литературой и периодическими изданиями по исследованию технологических процессов в текстильной и легкой промышленности.
Расчет и планирование экспериментов по исследованию параметров технологи ческого процесса или характеристик вырабатываемого продукта.
Выполнение и защита курсовой работы.
В ходе выполнения курсовой работы студенты практически используют теоретиче ские знания, полученные в результате прослушивания лекций, выполнения лабораторных работ и практических занятий.
Задача курсовой работы - научить студентов математико-статистическим методам для исследования различных технологических процессов. В ходе выполнения курсовой работы студенты обрабатывают данные эксперимента и получают однофакторные и мно гофакторные регрессионные и корреляционные модели с помощью различных методов, проверяют значимость коэффициентов и адекватность полученных моделей. И подтвер ждают свои расчеты, получая данные модели с помощью электронной таблицы Excel на компьютере.
Примерная тематика курсовых работ :
Получение и исследование математических моделей технологического процесса проектирования и изготовления швейных изделий по данным эксперимента.
Получение и исследование математических моделей технологических характе ристик швейных изделий, тканей или полуфабрикатов (пакетов одежды и пр.) по данным эксперимента.
Структура курсовой работы Введение (указываются цели и задачи курсовой работы)
Расчет сводных выборочных характеристик способом сумм (произведений)
Расчет линейной однофакторной регрессионной модели
Исключение резко выделяющихся данных
Проверка гипотезы о нормальном распределении случайных величин выходного
параметра
Проверка гипотезы об однородности дисперсий в опытах матрицы
Определение средней дисперсии выходного параметра в опытах матрицы
Определение подходящего вида регрессионной модели
Определение коэффициентов регрессии
Определение адекватности полученного уравнения
Определение значимости коэффициентов регрессии и их доверительных интерва лов
Определение доверительных интервалов средних значений выходного параметра
при фиксированном значении фактора
Определение доверительных интервалов для индивидуальных значений выходно го параметра при каждом уровне фактора
Расчет линейной однофакторной регрессионной модели с помощью электрон ной таблицы Excel
Определение корреляционной однофакторной математической модели по данным пас сивного эксперимента
Составление корреляционной таблицы
Кодирование случайных величин
Определение средних значений кодированных случайных величин
Определение средних значений натуральных случайных величин
Определение дисперсии и среднего квадратического отклонения кодированных случайных величин
Определение дисперсии и среднего квадратического отклонения натуральных случайных величин
Определение коэффициента корреляции и коэффициента детерминации
Определение значимости коэффициента корреляции
Определение дисперсионного и корреляционного отношения
Определение значимости корреляционного отношения
Проверка гипотезы о линейной связи между Y и X
Определение коэффициентов в корреляционных уравнениях
Определение значимости коэффициентов в корреляционных уравнениях
Определение доверительных интервалов коэффициентов искомых уравнений
Определение условных средних выходных параметров для каждого фактора
Определение дисперсии расчетного значения выходного параметра для фиксиро ванного значения фактора
Определение доверительных интервалов средних значений выходного параметра при фиксированном значении фактора
3.18. Определение доверительных интервалов для индивидуальных значений выход ного параметра при каждом уровне фактора
3.19 Определение корреляционной однофакторной математической модели с помо щью электронной таблицы Excel Заключение (делаются выводы по работе)
Приложения
№
|
Форма (вид) самостоятельной работы (* - тема по выбору)
|
Трудоёмкость в часах
|
1
|
32
|
3
|
1
|
Подготовка и защита лабораторных работ
|
46
|
2
|
Обработка результатов проведенных ис следований
|
47
|
3
|
Изучение научной, технической литера туры и периодических изданий по теме исследования
|
47
|
4
|
Выполнение и защита контрольной работы
|
15
|
Образовательные технологии
Для успешной реализации курса "Методы и средства исследований" наряду с объясни тельно-иллюстративной формой обучения, используемой для передачи большого массива ин формации на лекциях (темы 1-8), используются репродуктивные (темы 4-5), проблемные (темы 1-3), частично-поисковые или эвристические (тема 4-8), исследовательские (темы 3-6) методы обучения.
Использование индивидуальных, коллективных и групповых форм обучения разви вает культуру мышления, логику, аргументацию, способность к обобщению, анализу, вос приятию информации, творческому мышлению.
Индивидуальные методы обучения применяются: на лабораторных работах с выпол нением индивидуальных заданий (алгоритмизированных, творческих, поисковых) на практических занятиях при специальном обучении поисковым процедурам, при выполне нии и защите курсовых работ.
Коллективные формы работы используются на лекциях в виде диалога и полилога (темы 1-8), лабораторных работах (темы 3-6) с применением методов коллективного взаимообучения.
Групповые формы обучения применяются: на практических занятиях с использованием методов обучения в команде, элементов ролевых игр, разбора конкретных ситуаций.
Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины
Промежуточный контроль знаний студентов осуществляется при выполнении и защите лабораторных работ, а так же во время контрольных точек при выполнении зада ний курсовой работы.
В качестве заключительного контроля знаний студентов в 6 семестре служит зачет и защита курсовой работы.
Вопросы к экзамену
Этапы научно-исследовательской работы.
Задачи и организация научно-исследовательских работ.
Виды научно-исследовательских работ в текстильной и легкой промышленности.
Особенности поисковых исследовательских работ, их значение.
Теоретические исследования.
Моделирование в научном и техническом творчестве
Задачи и методы теоретического исследования.
Структура решения задачи. Стадии теоретических исследований.
Основные положения научного эксперимента
Классификация, типы и задачи эксперимента.
Средства и методы измерения. Применение измерительной техники для иссле дования технологических процессов.
Сущность активного и пассивного эксперимента.
Математическая модель. Виды и способы получения математической модели.
Регрессионные и корреляционные модели, статистические и динамические мо дели, их сущность.
Применение числовых и функциональных характеристик случайных величин для анализа технологических процессов.
Точечное и интервальное оценивание параметров.
Подготовка и проведение предварительного эксперимента. Задачи первичной обработки результата.
Методы исключения резко выделяющихся величин (среднего, дисперсии, ко эффициента вариации).
Планирование объема выборки.
Применение основных статистических критериев для сравнения числовых ха рактеристик продукта или технологического процесса.
Виды активного эксперимента с классическим и факторным планированием. Выбор вида эксперимента.
Однофакторная полиномиальная регрессионная модель.
Планирование эксперимента для получения линейных многофакторных моде лей. Построение матрицы планирования.
Определение нелинейных полиномиальных многофакторных моделей второго порядка. Область применения этих экспериментов.
Подготовка и проведение пассивного эксперимента его особенности.
Понятие о коэффициенте корреляции. Корреляционная таблица.
Нормы оценки знаний при защите курсовой работы предполагают учет индивиду альных особенностей студентов, дифференцированный подход к обучению, проверки зна ний умений.
В устных ответах студентов при защите курсовой работы учитываются: глубина знаний, полнота знаний и владение необходимыми умениями (в объеме полной програм мы); осознанность и самостоятельность применения знаний и способов учебной деятель ности, логичность изложения материала, включая обобщения, выводы (в соответствии с заданным вопросом), соблюдение норм литературной речи. Оценка знаний при защите курсовой работы производится по четырех балльной системе.
Оценка "пять" - материал усвоен в полном объеме; изложен логично; основные умения сформулированы и устойчивы; выводы и обобщения точны.
Оценка "четыре" - в усвоении материала незначительные пробелы, изложение не достаточно систематизированное; отдельные умения недостаточно устойчивы; в выводах и обобщениях допускаются некоторые неточности.
Оценка "три" - в усвоении материала имеются пробелы: материал излагается не систематизированно; отдельные умения недостаточно сформулированы; выводы и обоб щения аргументированы слабо; в них допускаются ошибки.
Оценка "два" - основное содержание материала не усвоено, выводов и обобщений нет.
Рекомендуемое учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
а) основная литература
Абакумова, И.В. Методы и средства исследования технологических процессов: Учебное пособие: рек. ДВ РУМЦ /И.В.Абакумова.- Благовещенск: Изд-во АмГУ, 2010. 114с.
Кожухар, В.М. Основы научных исследований [Текст] : учеб. пособие / В. М. Кожухар. - М. : Дашков и К, 2010. - 216 с.
б) дополнительная литература.
Севостьянов А.Г.Оптимизация механико-технологических процессов текстиль ной промышленности: учебник для вузов/, А.Г.Севостьянов, П.А Севостьянов.- М.: Лег- промбытиздат, 1991.-256c.
Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности: Учебник для вузов./ А.Г.Севостьянов - М: Лег кая индустрия, 1980.- 392 с.
Вентцель Е.С. Теория вероятностей и ее инженерное приложение: Учебное по собие для вузов. Рек. МО РФ/ Е.С. Вентцель. - М.: Высшая школа, 2000.
Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере. / Ю.Н.Тюрин, А.А. Макаров - М.: ИНФРА, 1998.
Рыжиков Ю.И. Решение научно-технических задач на персональном компьюте ре: Для студентов и инженеров./ Ю.И.Рыжиков -СПб.: КОРОНА принт, 2000.
Васильев О.В. Методы оптимизации в задачах и упражнениях: Учебное пособие./
О.В.Васильев, А.Аргучинцев. - М.: Физматлит, 1999.
Абакумова И.В. Выборочные статистические совокупности в текстильной и лег кой промышленности. Учебно-методическое пособие. Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2001.
Абакумова И.В. Обработка данных средствами Excel. Учебно-методическое по собие./ И.В.Абакумова, Т.А.Тибенко, Т.Н. Сухова - Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2006.
Периодические издания РФ - журналы: «Ателье», «Текстильная промышлен ность», «Швейная промышленность», «Interneshnl Tekstile», «Известия вузов. Технология легкой промышленности», «Известия вузов. Технология текстильной промышленности».
в) программное обеспечение и Интернет-ресурсы:
№
|
Наименование ресурса
|
Краткая характеристика
|
1
|
2
|
3
|
1
|
http://www.iqlib.ru
|
Интернет-библиотека образовательных изданий, в которой собраны электронные учебники, справочные и учебные пособия. Удобный поиск по ключевым словам, отдельным темам и отраслям знания
|
2
|
Консультант +
|
Справочно-правовая система. Содержит законодательную базу, нормативно-правовое обеспечение, статьи.
|
3
|
Электронная библиотечная система «Университетская библиотека- online»
www.biblioclub.ru
|
ЭБС по тематике охватывает всю область гуманитарных знаний и предназначена для использования в процессе обучения в высшей школе, как студентами и преподавателями, так и специалистами-гуманитариями.
|
4
|
www.sovremenniy.doco.ru.
|
Современный словарь
|
Материально-техническое обеспечение дисциплины
В научно-производственных лабораториях филиала, закрепленных за кафедрой, имеются: швейные машины как бытового, так и производственного назначения, уст ройства и механизмы машин, образцы трикотажных полотен и тканей, нити различного сырьевого состава и другие технические приспособления, позволяющие выполнять лабора торные работы и практические занятия в соответствии разработанной тематикой. Для про ведения лабораторных работ и выполнения курсовой работы по данной дисциплине необ ходим компьютерный класс, оснащенный компьютерами с современным программным обеспечением (MS Office Excel), для обработки и анализа результатов исследования.
КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ
Перечень форм контроля
Промежуточный контроль знаний студентов осуществляется при подготовке к ра боте, выполнении и сдаче каждого задания лабораторной работы, а так же во время кон трольных точек при выполнении курсовой работы.
В качестве заключительного контроля знаний студентов в 6 семестре служат кур совая работа и зачет. К зачету допускаются студенты при выполнении и защите всех ла бораторных работ. К защите курсовой работы допускаются все студенты, выполнившие график курсовой работы.
Оценка знаний студентов
Нормы оценки знаний предполагают учет индивидуальных особенностей студен тов, дифференцированный подход к обучению, проверке знаний, умений.
В устных ответах студентов на зачете и при защите курсовой работы учитываются: глубина знаний, полнота знаний и владение необходимыми умениями (в объеме полной программы); осознанность и самостоятельность применения знаний и способов учебной деятельности, логичность изложения материала, включая обобщения, выводы (в соответ ствии с заданным вопросом), соблюдение норм литературной речи.
Критерии оценки
Оценка знаний при защите курсовой работы производится по четырех балльной системе.
Оценка "пять" - материал усвоен в полном объеме; изложен логично; основные умения сформулированы и устойчивы; выводы и обобщения точны.
Оценка "четыре" - в усвоении материала незначительные пробелы, изложение не достаточно систематизированное; отдельные умения недостаточно устойчивы; в выводах и обобщениях допускаются некоторые неточности.
Оценка "три" - в усвоении материала имеются пробелы: материал излагается не систематизированно; отдельные умения недостаточно сформулированы; выводы и обоб щения аргументированы слабо; в них допускаются ошибки.
Оценка "два" - основное содержание материала не усвоено, выводов и обобщений
нет.
Оценка знаний при зачете осуществляется в следующей форме.
Ставится «зачет» - материал усвоен в полном объеме; изложен логично; основные умения сформированы и устойчивы; выводы и обобщения точны или в усвоении материа ла имеются незначительные пробелы; изложение недостаточно систематизировано; от дельные умения недостаточно устойчивы; в выводах и обобщениях допускаются некото рые неточности.
Ставится «незачет» - в усвоении материала имеются пробелы; материал излагается не систематизировано; отдельные умения недостаточно сформированы; выводы и обоб щения аргументированы слабо; в них допускаются ошибки; основное содержание мате риала не усвоено.
Итоговый контроль знаний
Научно-исследовательская работа и подготовка к ее проведению.
Этапы научно-исследовательской работы.
Задачи и организация научно-исследовательских работ
Научная работа и технический прогресс.
Виды научно-исследовательских работ в текстильной и легкой промышленно сти.
Особенности поисковых исследовательских работ, их значение. Лабораторные и производственные эксперименты.
Отчет об исследовательской работе. Дневники исследовательской работы.
Обобщение результатов обработки экспериментальных данных. Содержание отчета по исследовательской работе и сущность его разделов.
Математическая модель. Виды и способы получения математической модели.
Регрессионные и корреляционные модели, статистические и динамические мо дели, их сущность.
Сущность активного и пассивного эксперимента.
Классический и факторный математический методы планирования активного эксперимента. Область применения этих методов.
Кодирование уровней факторов. Матрицы классического и полного факторно го планирования эксперимента.
Подготовка и проведение предварительного эксперимента.
Задачи первичной обработки результата.
Методы исключения резко выделяющихся величин (среднего, дисперсии, ко эффициента вариации).
Виды активного эксперимента с классическим и факторным планированием. Выбор вида эксперимента.
Планирование эксперимента: составление матрицы планирования и рандоми зации повторных опытов.
Выбор значений основных уровней факторов, интервалов варьирования их и числа уровней. Составление рабочей матрицы эксперимента.
Однофакторная полиномиальная регрессионная модель. Условия ее определе ния. Матрица планирования с натуральными и кодированными значениями уровней фак торов.
Анализ данных эксперимента. Исключение резко выделяющихся величин.
Определение коэффициентов регрессии методом наименьших квадратов.
Проверка значимости коэффициентов регрессии и адекватности регрессионной модели.
Определение доверительных интервалов выходного параметра.
Построение матрицы планирования. Определение полиномиальной многофак торной модели (РМФМ) второго порядка. Область применения этих экспериментов.
Определение коэффициентов регрессии по данным эксперимента и их значи мость. Оценка адекватности РМФМ второго порядка.
Подготовка и проведение пассивного эксперимента его особенности.
Понятие о коэффициенте корреляции.
Корреляционная таблица.
Дисперсионное и корреляционное отношение.
РЕКОМЕНДУЕМЫЕ УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ.
а) основная литература
Абакумова, И.В. Методы и средства исследования технологических процессов: Учебное пособие: рек. ДВ РУМЦ /И.В.Абакумова.- Благовещенск: Изд-во АмГУ, 2010. 114с.
Кожухар, В.М. Основы научных исследований [Текст] : учеб. пособие / В. М. Кожухар. - М. : Дашков и К, 2010. - 216 с.
б) дополнительная литература.
Севостьянов А.Г.Оптимизация механико-технологических процессов текстиль ной промышленности: учебник для вузов/, А.Г.Севостьянов, П.А Севостьянов.- М.: Лег- промбытиздат, 1991.-256c.
Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности: Учебник для вузов./ А.Г.Севостьянов - М: Лег кая индустрия, 1980.- 392 с.
Вентцель Е.С. Теория вероятностей и ее инженерное приложение: Учебное по собие для вузов. Рек. МО РФ/ Е.С. Вентцель. - М.: Высшая школа, 2000.
Тюрин Ю.Н. Статистический анализ данных на компьютере. / Ю.Н.Тюрин, А.А. Макаров - М.: ИНФРА, 1998.
Рыжиков Ю.И. Решение научно-технических задач на персональном компьюте ре: Для студентов и инженеров./ Ю.И.Рыжиков -СПб.: КОРОНА принт, 2000.
Васильев О.В. Методы оптимизации в задачах и упражнениях: Учебное пособие./ О.В.Васильев, А.Аргучинцев. - М.: Физматлит, 1999.
Абакумова И.В. Выборочные статистические совокупности в текстильной и лег кой промышленности. Учебно-методическое пособие. Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2001.
Абакумова И.В. Обработка данных средствами Excel. Учебно-методическое по собие./ И.В.Абакумова, Т.А.Тибенко, Т.Н. Сухова - Амурский гос.ун-т, Благовещенск, 2006.
Периодические издания РФ - журналы: «Ателье», «Текстильная промышлен ность», «Швейная промышленность», «Interneshnl Tekstile», «Известия вузов. Технология легкой промышленности», «Известия вузов. Технология текстильной промышленности».
|
