SCI Библиотека

Рассматривается алгоритм, целью которого является сокращение количества проводимых действий для получения требуемой звуковой дорожки. Его принцип заключается в получении сигнала путем описания правил его воспроизведения. Особенность алгоритма состоит в том, что через введенные параметры формируется функционально зависимая модель. Она получает на вход момент времени, а на выход - определенное значение. Список этих значений отражает конкретные характеристики звукового сигнала, которые были заданы пользователем.

В работе рассмотрены особенности измерения формообразующего свойства материала существующими инструментальными методами. Проанализированы зависимости характеристик и целевого признака. Рассмотрена программная реализация алгоритма решения задачи на основе регрессионных моделей машинного обучения. Проведен сравнительный анализ моделей. Определены возможные варианты решения задачи.

В работе рассмотрено решение задачи планирования «последней мили» на примере омского предприятия, занимающегося поставкой продовольственных товаров на собственные точки сбыта. В ходе решения задачи были выделены кластеры для определения зон доставки, построены оптимальные маршруты развозки продукции для каждого из них и построена имитационная модель. С помощью модели получена оптимальная последовательность обслуживания кластеров. Вычислительный эксперимент показал, что такой подход к решению задачи является перспективным.

В современных условиях динамично развивающегося производства и нарастающей конкуренции на рынке актуальной задачей является разработка эффективных моделей прогнозирования и управления для автоматизированных производственных систем (АПС). Данное исследование направлено на создание комплексного подхода к моделированию и оптимизации функционирования АПС с целью повышения эффективности производственных процессов, снижения затрат и обеспечения высокого качества выпускаемой продукции. Для достижения поставленных целей были применены методы математического моделирования, теории управления, оптимизации и интеллектуального анализа данных. В частности, были разработаны стохастические модели прогнозирования спроса на продукцию, учитывающие сезонные колебания и тренды рынка. Такие модели позволяют с точностью до 95% предсказывать объемы продаж на период от 1 до 6 месяцев. Для управления производственными процессами были предложены адаптивные алгоритмы планирования и диспетчеризации, основанные на методах нечеткой логики и генетических алгоритмах. Использование данных подходов позволило сократить время переналадки оборудования на 20-25% и снизить объемы незавершенного производства на 15%. Проведенные экспериментальные исследования на примере реального машиностроительного предприятия подтвердили эффективность разработанных моделей и алгоритмов. Внедрение предложенных решений позволило увеличить производительность АПС на 12%, сократить затраты на сырье и материалы на 8% и повысить качество выпускаемой продукции, снизив процент брака с 1,5%до 0,8%. Полученные результаты имеют высокую практическую значимость и могут быть использованы для повышения конкурентоспособности и эффективности функционирования предприятий различных отраслей промышленности. Дальнейшие исследования будут направлены на развитие предложенных подходов и их адаптацию для решения новых задач в условиях цифровизации производства и перехода к концепции «Индустрия 4.0».

Работа посвящена моделированию температурных характеристик температуропроводящих свойств некоторых перспективных лазерных кристаллических материалов на основе фторида кальция, которые представляют особый интерес в качестве активных элементов для создания принципиально нового класса волноводных лазеров. В качестве образцов для исследования температуропроводящих свойств использовались фторидные кристаллы системы (x)CaF2-(y)YF3-(z)NdF3, выращенные методом вертикальной направленной кристаллизации (метод Бриджмена-Стокбаргера), имеющие следующий химический состав: № 1 – 93CaF2-7YF3, № 2 – 95CaF2-5YF3, № 3 – 90CaF2-7YF3-3NdF3. Получены модели экспериментальных кривых температуропроводности, произведен расчет температурных характеристик и предложено их использование для математического моделирования кривых температуропроводности в зависимости от процентного содержания примеси в некоторых кристаллах на основе фторида кальция.

В представленной работе сделан подробный анализ современных подходов в создании упругопластических моделей роста поверхностных трещин, учитывающих влияние вида двухосного нагружения на развитие напряжений и деформаций в вершине трещин и, соответственно, на скорость роста трещин. Обосновывается использование пластического коэффициента интенсивности напряжений в качестве характеристики сопротивления циклическому деформированию и разрушению для условий двухосного нагружения. Предлагаются континуальные модели пластичности для моделирования упругопластического поведения металла численными методами и, в частности, методом конечных элементов.

В работе выполнен сравнительный анализ основных функциональных характеристик подводных беспроводных сенсорных сетей (ПБСС) со стационарной и гибридной коммуникационными архитектурами. Указанные ПБСС состоят из сенсорных узлов, расположенных на морском дне и надводных межсредных шлюзов, обеспечивающих передачу информационных пакетов между подводным и надводным сегментами сети. В стационарной ПБСС роль шлюзов выполняют заякоренные буи, в гибридной - мобильные транспортные платформы. С использованием математического аппарата, основанного на вероятностном подходе, проведена оценка функциональных характеристик альтернативных коммуникационных архитектур ПБСС с энергетической точки зрения - определены общие энергетические затраты сети на пересылку сообщений и время жизни сенсоров сети. Для численного анализа функциональных характеристик ПБСС рассмотрены достаточно широкие диапазоны изменения проектных параметров сети, таких как: размер акватории, требуемое количество и варианты размещения сенсорных узлов, вероятность доставки пакета в акватории (физические параметры среды), в которых осуществлялся поиск «оптимального» с энергетической точки зрения решения. Выполненное авторами исследование показывает, что мобильность играет важную роль в повышении качества функционирования подводной сети в аспектах покрытия (обеспечения связности), энергоэффективности и времени жизни. Мобильный элемент в виде волнового глайдера, выполняющий роль межсредного шлюза, способен функционировать в акватории в течение продолжительного времени, что говорит о перспективности его использования для прикладных задач сбора, накопления и ретрансляции информации в рамках интернета подводных вещей.

Современные технологические требования и развивающаяся городская инфраструктура ставят задачу разработки методов распознавания и классификации пожароопасных ситуаций. Быстрое и эффективное распознавание начальных признаков возгорания становится жизненно важным аспектом обеспечения безопасности людей, а также материальных ценностей. В связи с этим разрабатываются, реализуются, тестируются и внедряются системы, способные автоматически распознавать и классифицировать пожароопасные ситуации. Классификации пожароопасных ситуаций позволяет определить степень опасности обнаруженных отклонений, что способствуют к принятию более эффективных решений по предотвращению последствий пожаров и их признаков таких как, однократное кратковременное повышение температуры и уровня задымленности которое может указывать на выход из строя электрических компонентов, расположенных возле датчиков. Алгоритм классификации пожароопасных ситуаций разработан для комплекса взаимосвязанных датчиков, который в свою очередь, за счет своей структуры, позволяет обнаруживать даже малейший признака пожара. В рамках данного исследования приводится алгоритм классификации пожароопасных ситуаций на основе нейросетевых технологий. Приведено описание существующих классов пожароопасных ситуаций, а также критерии, по которым размечались данные по указанным классам. Проведено моделирование алгоритма на обучающей и тестовой выборках с приведением используемых параметров точности, формулой их расчетов, результатами классификации пожароопасных ситуаций. Проведено исследование влияния шага отсчета в выборке базы данных на параметры точности и время обучения нейронной сети. Разработанный алгоритм реализован на языке программирования Python в IDE PyCharm. Датасет для обучения и тестирования получены из реальных источников, содержащих информацию об обнаруженных пожароопасных ситуациях в метрополитенах, в которых установлен комплекс взаимосвязанных датчиков. Результаты моделирования алгоритма показали, что предложенный алгоритм обладает высокой точностью для предиктивной классификации пожароопасных ситуаций на реальных объектах.

Современные технологии и городская инфраструктура требуют инновационных подходов к обнаружению пожароопасных ситуаций. Эффективное и сверхбыстрое обнаружение возгораний становится неотъемлемой частью обеспечения безопасности. С этой целью синтезируются и реализуются системы способные обнаруживать и информировать об пожароопасной ситуации за считанные секунды, в статье синтезируется одна из таких систем. Исследование и синтез математической модели цифрового универсального пожарного датчика, который в свою очередь является комплексом взаимосвязанных датчиков, актуально в связи с постоянным развитием инфраструктуры систем, возрастающей сложностью электрооборудования и необходимость сокращению ущерба, возникающего при возникновении и распространении пожаров. Предиктивная диагностика работоспособности электрооборудования, позволяет своевременно выявлять и устранять потенциальные угрозы пожарной безопасности. В рамках данного исследование приводится теоретическая математическая модель реального цифрового универсального пожарного датчика, сперва в упрощенном варианте, затем в усложненном с учетом конструкции и статистического подхода к задаче нахождения порогов срабатывания датчика, приведено описание параметров математической модели и последовательного принципа работы. Данный датчик представляет собой инновационное решение в области пожарной безопасности, которое обеспечивает высокий уровень контроля и эффективности в реальном времени. На основе теоретических моделей, представленных в статье, разработана математическая модель датчика, которая смоделирована с использованием программного средства Simulink на реальных данных, полученных от производителя датчика. Результаты моделирования показали, что модель корректно описывает поведение реального датчика на всех каналах и может быть использована в дальнейших исследованиях, таких как прогнозирование и обнаружения пожароопасных ситуация с использованием нейронных сетей. Синтез предложенной системы необходим для дальнейших исследований в область прогнозирования и обнаружения пожароопасных ситуаций на основе полученной математического модели.

Целью исследования является разработка способа взаимодействия судна с подводным грузом для его приема и транспортировки. В статье представлены результаты создания комплекса подъема подводного груза на судно-носитель. Облик комплекса формировался на основе оценки возможных технических решений, проведения теоретических расчетов и моделирования. Выполнен анализ предыдущего опыта создания аналогов. Для стыковки с подводным грузом с судна-носителя опускается на четырех точках подвеса специальный приемный модуль, причем выбор сделан в пользу схемы тросового подвеса. Разработаны четыре механизма, составляющие основу комплекса - механизм подъема, механизм компенсации, механизм демпфирования и механизм фиксации. Основу механизма подъема составляют лебедки с электроприводом, использующие электрические асинхронные двигатели с векторным управлением. Канат механизма подъема заведен через полиспаст к грузу. Для компенсации возмущений, вызванных качкой судна-носителя, в разрыв канатной линии включена гидропневматическая система, которая парирует возникающие динамические нагрузки путем перемещения штоков гидроцилиндров. Механизм демпфирования поглощает энергию соударения платформы спускаемого модуля с корпусом судна-носителя в режиме причаливания. Механизм фиксации обеспечивает надежное крепление спускаемого модуля с подводным грузом или без него в походном положении с корпусом судна носителя. Модель асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором получена из обобщённой схемы, путем замыкания обмоток ротора накоротко. Предусмотрен частотный способ управления, за базовый вектор принят вектор потокосцепления ротора. В модели тросового подвеса учтена его деформация при движении в процессе эксплуатации. Модель механизма компенсации создана на основании адиабатического процесса в макроскопической системе, при котором система не обменивается теплотой с окружающим пространством. В ходе расчетов и моделирования параметры узлов и механизмов подобраны таким образом, что обеспечиваются технически реализуемые условия функционирования комплекса. При этом ограничены нагрузки на тросовую систему и исключены ее провисания, ход каретки компенсатора минимизирован. В результате был получен квазиравномерный подъем подводного груза с незначительными колебаниями скорости при качке судна-носителя.