Статья: НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ КОНТРАГЕНТОВ В СИСТЕМЕ ЗАКУПОК МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО ПРЕДПРИЯТИЯ (2025)

Возможность прогнозировать тренды на будущий период всегда была востребована на коммерческих и государственных предприятиях. На основе прогнозирования принимаются эффективные управленческие решения, способствующие развитию предприятия и экономике страны. Для таких расчетов необходим инструмент, способный сделать качественный расчет и анализ с учетом нестабильного поведения рынка. Для реализации данной системы необходимо учитывать макроэкономические показатели, показатели промышленного производства и правильный выбор архитектуры программного обеспечения.

Цель исследования - анализ архитектуры программного обеспечения и разработка информационно-аналитической системы.

Методы исследования - сравнительный анализ архитектуры программного обеспечения, статистические данные получены путем метода классификации.

Результаты. В рамках данной работы разобраны и проанализированы архитектуры программного обеспечения для решения задачи прогнозирования показателей Российской Федерации на основе авторского метода оценки архитектуры. Составлена таблица сравнительного анализа, на основе которой была выявлена оптимальная архитектура, подходящая для решения поставленной задачи. В работе выявлена актуальность данного исследования, поставлены цели и задачи. Разработана информационно-аналитическая система прогнозирования, показан процесс разработки системы на основе выбранной автором архитектуры. Продемонстрирована работа ИАС, сделаны первичные расчеты методами прогнозирования, на основе результатов сделаны выводы. Каждая поставленная задача была выполнена.

Для решения задачи получения целевых продуктов сжигания черного щелока в топке СРК - карбоната и сульфида натрия - выполнена разработка имитационной модели подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК. Разработанная имитационная модель подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК даст возможность моделировать процессы: горения черного щелока - для изучения влияния различных факторов (состав черного щелока, расход воздуха, температура) на эффективность сжигания и тепловую мощность СРК; восстановления сульфата натрия - для изучения влияния температуры, состава газов и содержания углерода на скорость восстановления сульфата натрия до сульфида натрия в СРК. Применение имитационной модели подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК позволит оптимизировать процесс сжигания, минимизировать выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, снизить потребление ресурсов и отходов, а также повысить общую эффективность процессов регенерационного цикла.

Актуальность работы заключается в том, что вибрационные помехи, возникающие вследствие работы двигателей квадрокоптера, остаются одной из ключевых причин ухудшения точности и устойчивости систем управления беспилотными летательными аппаратами. Эти помехи, вызванные переключением магнитных потоков в электродвигателях, могут существенно влиять на показания датчиков, таких как гироскопы и акселерометры, что снижает общую эффективность навигации и стабилизации. Поэтому исследование свойств таких помех и их влияния на динамику квадрокоптера является важной и практически значимой задачей.

Цель данной работы заключается в определении свойств вибрационных помех, вызванных переключением магнитных потоков в двигателях, и влияния этих помех на работу квадрокоптера.

Методы. В работе использованы методы математического моделирования, спектрального анализа и экспериментального исследования.

Результаты. В работе предложена модификация модели квадрокоптера, учитывающая эти помехи. Результаты моделирования и экспериментальных исследований подтверждают, что частота вибрации связана с управлением двигателей и присутствует в спектре силы тяги, что в свою очередь отражается на показаниях гироскопа и акселерометра. Подчеркивается необходимость учета вибрационных помех для качественного синтеза систем управления квадрокоптером, а также разработки новых алгоритмов, устойчивых к шумам.

Выводы. Дальнейшие исследования могут быть направлены на оптимизацию архитектуры управления с учетом выявленных спектральных составляющих помехи, а также на разработку более эффективных фильтров, которые могли бы обеспечить высокий уровень производительности и точности при условии наличия помех.

Рост развития автономного транспорта связан с повышением безопасности на дорогах, снижением столкновений и повышением эффективности логистических операций. На безопасность также влияет такой фактор, как усложнение дорожных условий и задач, связанных с навигацией и управлением автомобиля, и поэтому традиционные алгоритмы управления оказываются недостаточно качественными и эффективными.

Цель исследования - разработка интеллектуальной системы, которая позволяет автономному транспортному средству самостоятельно управлять курсом движения автономного агента (модель автомобиля), который обучается навигации и следованию по заданному курсу с помощью обучения с подкреплением на основе взаимодействия с имитационной средой методом актер-критик.

Материалы и методы. В данной работе для реализации и обучения модели с подкреплением использовалась библиотека Stable-Baselines3 (SB3), построенная на фреймворке PyTorch. В качестве среды обучения использовался симулятор DonkayCar. Для повышения скорости и эффективности обучения был применен алгоритм шумоподавляющего автокодера для выделения зоны интереса.

Результаты. В рамках исследования была проведена серия сравнительных тестов, направленных на оценку влияния различных параметров эффективности обучения модели - ограничение скорости, ограничение угла поворота колес, ширины допустимого отклонения, непрерывности движения, коэффициента дисконтирования, частоты отрисовки кадров.

Выводы. Результаты исследования позволяют сделать выводы о потенциале использования обучения с подкреплением в сфере автономного транспорта, включая необходимость дообучения модели на реальных данных, перспективы масштабирования на транспортные средства различного класса, ограничения, связанные с вычислительными ресурсами и необходимостью безопасной верификации поведения.

Данная работа посвящена изучению особого, в классическом смысле, случая и выводу необходимых условий оптимальности второго порядка в терминах второй вариации минимизируемого функционала в стохастической задаче управления, описываемой системой стохастических нелинейных гиперболических уравнений первого порядка, записанной в канонической форме.

Результаты. Для одной стохастической задачи оптимального управления, описываемой стохастической системой нелинейных гиперболических уравнений первого порядка, получены необходимые условия оптимальности первого и второго порядков, которые представляют собой соответственно стохастические аналоги уравнения Эйлера и условия оптимальности классической экстремали.

Методы. При получении результатов использовались теории оптимального управления и вариационного исчисления с учетом стохастических свойств рассматриваемой задачи. Подобные задачи управления возникают при оптимизации ряда химико-технологических процессов под влиянием случайных воздействий.