Публикационная активность
(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 8001
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 306
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10
Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№3
Ожидается:
16 Сентября 2020
Статьи журнала №2 2011
1. Программный комплекс управления подготовкой IT-специалистов SkillsForYou [№2 за 2020 год]Авторы: Борисов В.В. (BYG@yandex.ru) - Смоленский филиал Московского энергетического института (технического университета) (профессор), доктор технических наук; Янукович С.П. (syanukovich@mail.ru) - Могилевское агентство регионального развития (руководитель проекта); Мрочек Т.В. (mrovlad@mail.ru) - Белорусско-Российский университет (доцент), кандидат технических наук; Ореховский Д.С. (denis.orehovsky@gmail.com) - ООО iTechArt Group (инженер-программист);
Аннотация: В настоящее время предлагаемые на рынке образовательных услуг варианты подготовки IT-специалистов в подавляющем большинстве не учитывают личностные особенности обучающихся, а также потребности рынка в кадрах. Для решения этих задач авторами разработан на Python программный комплекс SkillsForYou, имеющий модульную структуру, что позволяет реализовать поддержку подготовки IT-специалистов на основе цикла автоматизированного управления подготовкой. Цикл построен на основе теории управления организационными системами и состоит из этапов планирования, организации, стимулирования, контроля. Комплекс SkillsForYou содержит большое количество учебных курсов разной сложности по различным языкам и технологиям про-граммирования (Java, C#, Python, JavaScript, HTML, CSS, PHP). В SkillsForYou входит модуль анализа личностных и психологических качеств обучающихся, содержащий множество различных психологических тестов для оценки уровня сформированности качеств, необходимых IT-специалистам, и формирования команд специалистов для совместной работы в проектах. В математическом модуле по итогам психологического тестирования и результатам вычислений с применением алгоритмов роевого интеллекта определяются рекомендации по организации процесса обучения для каждого обучающегося. В работе алгоритмов роевого интеллекта используется статистика по сложности выбираемых для решения задач. Для учебных курсов задачи подбираются в соответствии с таксономией целей обучения Блума, а для оценки сложности решаемых задач преподаватель курса назначает задачам стоимость. С целью упрощения поиска претендентов HR-специалистами и работодателями в программном комплексе ведутся история прохождения учебных курсов и рейтинг обучающихся.
Abstract: Currently, there are options for training IT specialists in the educational services market. They over-whelmingly do not take into account the student’s personal characteristics, as well as the market needs in labors. To solve these problems, the authors have developed software complex SkillsForYou (in the Python programming language), which has a modular structure that allows implementing support for the IT specialists training based on the cycle of automated management of training IT specialists (based on the theory of organizational systems management and consisting of stages of planning, organization, stimulation, control).
The SkillsForYou contains a large number of training courses of different complexity in various languages and programming technologies (Java, C#, Python, JavaScript, HTML, CSS, PHP).
The complex includes a module for analyzing the personal and psychological learner’s qualities, which contains many different psychological tests to assess the quality formation-level necessary for IT specialists, and the specialist team formation to collaborate on projects. The mathematical module on the psychological testing results and the results of calculations using swarm intelligence algorithms determine recommendations for organizing the learning process for each learner. Swarm intelligence algorithms use statistics on the complexity of the problems selected for solving.
Problems for training courses are in accordance with the taxonomy of Bloom's training goals, and to assess the problem complexity to solve, the course teacher assigns a cost to the problems.
In order to facilitate the search for applicants by HR specialists and employers the software com-plex stores the education history in the learning courses and the learners’ rating.
Ключевые слова: подготовка it-специалистов, учет личностных и психологических качеств, алгоритмы роевого интеллектаKeywords: it specialists’ training, accounting for personal and psychological qualities, swarm intelligence algorithms
Просмотров: 733
2. Архитектура системы предсказательного технического обслуживания сложных многообъектных систем в концепции Индустрии 4.0 [№2 за 2020 год]
Авторы: Сай Ван Квонг (svcuonghvktqs@gmail.com) - Волгоградский государственный технический университе (аспирант); Щербаков М.В. (maxim.shcherbakov@vstu.ru) - Волгоградский государственный технический университет (старший научный сотрудник), доктор технических наук;
Аннотация: Правильно сформированная стратегия технического обслуживания и ремонта оборудования играет критическую роль в современных экономических условиях, характеризующихся высоким уровнем конкуренции. В последнее время в рамках внедрения концепции Индустрия 4.0 в области организации технического обслуживания и ремонта сложных многообъектных систем наиболее перспективными представляются подходы, основанные на использовании передовых методов анализа больших массивов данных на базе инновационных технологий искусственного интеллекта. В основном речь идет о концепции предсказательного технического обслуживания, а именно о создании предсказательных моделей для предотвращения отказов оборудования. Такая стратегия технического обслуживания и ремонта позволяет переходить от грубого планового обеспечения к обеспечению функционирования по состоянию с учетом прогнозирования изменений состояния систем с целью достижения их максимальной производительности при минимальных затратах. В данной работе рассматриваются ключевые элементы для реализации концепции предсказательного технического обслуживания. В результате авторами предложена архитектура системы предсказательного технического обслуживания сложных многообъектных систем в концепции Индустрии 4.0. Система включает в себя три модуля: оффлайн-анализа накопленных данных, онлайн-анализа потоковых данных и поддержки принятия решений. Основными функциями первых двух модулей являются раннее обнаружение и прогнозирование отказов оборудования на основе обработки сенсорных данных с использованием методов машинного обучения. На основе информации, полученной из модуля онлайн-анализа, в модуле поддержки принятия решений формируются оптимальные решения при выборе стратегии воздействия на оборудование при необходимости. Такие решения соблюдают оптимальный баланс между затратами на проведение технологических воздействий и величиной потенциальных ущербов и рисков от отказа оборудования.
Abstract: Properly formed strategy of maintenance of equipment plays a critical role in modern economic condi-tions characterized by crisis phenomena and high levels of competition.
Recently, as part of the implementation of the concept of Industry 4.0 in the field of maintenance of complex multi-object systems, the most promising approaches are based on the use of advanced meth-ods for analyzing large data based on innovative artificial intelligence technologies. It is mainly about the concept of predictive maintenance (PdM), namely the creation of predictive models to prevent equipment failures. This maintenance strategy allows to move from time-based maintenance to condi-tion based maintenance, taking into account the prediction of changes in system states in order to achieve their maximum performance at minimal cost. Therefore, this paper discusses the key elements for implementing the PdM strategy.
As a result, an architecture for predictive maintenance of complex multi-object systems in the con-cept of Industry 4.0 is proposed. The proposed system includes three modules: an offline-analysis module for accumulated data, an online-analysis module for streaming data, and a decision support module. The main functions of the first two modules are early detection and prediction of equipment failure based on machine learning methods. Based on the information received from the online analysis module, the decision support module generates optimal decisions when choosing a strategy for influ-encing the equipment, if necessary. Such solutions maintain an optimal balance between the cost of performing technological impacts and the magnitude of potential damages and risks from equipment failure.
Ключевые слова: искусственный интеллект, поддержка принятия решений, предсказательное обслуживание, промышленный интернет вещей, интернет вещейKeywords: artificial intelligence, decision support, predictive maintenance, industrial Internet of things, Internet of things
Просмотров: 737
3. Проблема специализации в иерархических обучающихся системах управления на примере задачи фуражировки [№2 за 2020 год]
Автор: Овсянникова Е.Е. (eeovsyan@yandex.ru) - Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт» (инженер-исследователь); Ровбо М.А. (rovboma@gmail.com) - Национальный исследовательский университет Московского физико-технического университета (инженер-исследователь);
Аннотация: В статье рассматривается проблема специализации в мультиагентной системе, состоящей из одинаковых, способных к обучению агентов, для которой в поставленной задаче можно выделить слабо связанные подцели. Была предложена и рассмотрена иерархическая система управления с обучением на задаче фуражировки с различными типами ресурсов, основанная на ε-жадном Q-обучении. Перед группой изначально одинаковых агентов стоит задача сбора на базу нескольких типов ресурсов, рас-положенных в среде, при этом ресурсы требуется собирать в определенной пропорции и награда дается лишь за транспортировку на базу недостающего ресурса. Предложенная система управления состоит из нескольких уровней. Верхний уровень отвечает за выбор типа ресурса, который агент собирается принести на базу, нижний – за выбор алгоритмов, каждый из которых способен к обучению и определяет навык сбора определенного типа ресурса. Таким образом, в подобной многоагентной системе иерархия в управлении позволяет изначально одинаковым агентам формировать в течение работы разные навыки по сбору ресурсов. Рассматриваемая гипотеза состоит в том, что, несмотря на отсутствие в задаче предпосылок к оптимизации путем специализации (идеально работающие агенты могли бы собирать разные ресурсы попеременно), возникающая в ходе работы разница в накопленном опыте может сделать специализацию разных агентов на разных ресурсах более эффективной. Результаты были получены с помощью вычислительного эксперимента на компьютерной модели. Эффект специализации наблюдался при определенных условиях. Также была отмечена стабилизация эффективности работы многоагентной системы за счет специализации и введения иерархии в систему управления.
Abstract: The paper considers the specialization problem in a multi-agent system that consists of identical agents capable of learning that also has weakly connected sub-goals in the problem.
The authors propose and consider a hierarchical control system, which is based on ε-greedy Q-learning, with learning on the foraging problem with different types of resources. A group of initially identical agents face the problem of collecting several types of environmental resources and bringing them to a base. The resources must be collected in a certain proportion and the reward is only for transporting the missing resource to the base.
The proposed control system has several levels. The upper level is responsible for choosing the re-source type that the agent is going to bring to the base. The lower one selects the learning algorithms and determines the skill of collecting a certain type of resource. Thus, in such multi-agent system, the hierarchy in control allows initially identical agents to form different skills of collecting resources dur-ing their work.
The hypothesis under consideration is that, despite the problem does not have prerequisites for op-timization through specialization (ideally working agents could collect different resources alternately), the difference in experience gained during operation can make more efficient specialization of the dif-ferent agents on different resources. The results were obtained using a computational experiment on a computer model. The effect of specialization was observed under certain conditions. Also, specializa-tion and the introduction of a hierarchy in the control system have notably stabilized the performance efficiency of the multi-agent system.
Ключевые слова: специализация, фуражировка, робототехника, многоагентная система, обучение с подкреплениемKeywords: specialization, foraging, robotics, multiagents systems, time, reinforcem ent learnin
Просмотров: 617
4. Разработка программного продукта для построения карты создания ценности [№2 за 2020 год]
Автор: Гуньков С.А. (roughest56@gmail.com) - Оренбургский государственный университет (магистрант); Акимов С.С. (sergey_akimov_work@mail.ru ) - Оренбургский государственный университет (старший преподаватель);
Аннотация: В представленной работе рассматриваются проблемы построения карты потока создания ценности. Определено, что данная карта является элементом бережливого производства и позволяет визуализировать материальные потоки, выделяя те из них, которые добавляют ценность создаваемому продукту. При этом отмечено, что построение подобных карт вручную является сложной и рутинной работой, а относительная простота отображения процессов дает возможность для их алгоритмизации, что составляет предпосылки для разработки программного продукта, реализующего карты потока создания ценности. В статье сделан обзор существующих программных продуктов, имеющих в своем функционале возможность построения карт потоков создания ценности. Перечислены основные характеристики и функциональные особенности, а также приведена система оценки данных программных продуктов. Определено, что, несмотря на многообразие существующих программных решений, в настоящее время нет программного продукта, реализующего карту потока, с интерфейсом на русском языке. Кроме того, каждый программный продукт достаточно дорогой, что ограничивает его применение. Поэтому было принято решение о разработке собственного программного продукта на базе Аэрокосмического института Оренбургского государственного университета. В результате реализовано новое ПО на русском языке, которое является узкоспециализированным и выполняет все необходимые функции для построения карт потоков.
Abstract: The paper discusses the construction problems for a value stream flow map. The authors determined that this card is an element of “lean manufacturing” and allows us to visualize material flows, high-lighting those that add value to the created product. The authors noted that the manual construction of such cards is a complex and routine work, and the relative simplicity of the process mapping makes it possible to algorithmize them, which is the prerequisite for developing a software product that imple-ments value stream maps.
The paper provides an existing software product overview. These products have in their function-ality the ability to build value stream flowcharts. There are the main characteristics and functional fea-tures, as well as a system for evaluating the data of software products. The authors determined that de-spite the variety of existing software solutions, currently there is no software product that implements a flow map with an interface in Russian. In addition, each software product is quite expensive, which limits its use. Therefore, The authors decided to develop their own software product on the basis of the Aerospace Institute of Orenburg State University. As a result, there was new software, made in Russian, which is highly specialized and performs all the necessary functions for constructing flow maps.
Ключевые слова: карта потока создания ценности, программная реализацияKeywords: value stream map, program realization
Просмотров: 618
5. Trapper: an operating system bootstrapping package for IBM PC compatible computer systems [№2 за 2020 год]
Автор: Y.I. Klimiankou (klimenkov@bsuir.by) - Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics (Postgraduate Student);
Abstract: The paper presents an overview of the bootstrapping process on the IBM PC-compatible computer systems and proposes an architecture of the operating system bootstrapping package. The proposed package implements a framework for constructing boot images targeted at non-traditional operating systems like microkernel, an exokernel, unikernel, and multikernel. The bootstrapping package con-sists of three sets of independent boot modules and a Boot Image Builder application, which creates OS boot images. This application integrates and chains boot modules with one another to organize a com-plete bootloader chain. They are necessary to bring the operating system to a working state. The boot-strapping package architecture reflects the principal stages of the computer system boot process. Each set of boot modules is connected to the particular boot stage and forms a layer that is responsible for performing its own clearly defined set of functions and relies on clearly defined inter-layer interfaces to strictly isolate dependencies on the boot device, firmware and the specifics of the bootloaded oper-ating system. The paper presents the implementation of the described architecture for boot image generation de-signed and implemented for a research multikernel operating system and explains how it boots up. Additionally, the paper proposes the full separation idea of initialization code out of the operating system kernel and its movement into the independent OS loader module. Following this idea leads to the exclusion of the “dead” initialization-related program code from the OS kernel. In the commodity operating systems, such code runs only once during system boot, however, being the part of the kernel executable binary image, continues to occupy memory until the system shuts down.
Аннотация: В статье представлен обзор процесса начальной загрузки IBM PC-совместимых компьютерных систем и предложена архитектура программного пакета предназначенного для создания загрузочных образов, которые необходимы для подготовки и запуска операционной системы, и ориентированного на поддержку загрузки операционных систем с альтернативными архитектурами, такими как микроядроядерные, экзоядреные и многоядерные ОС.
Данная система представляется в виде трех отдельных наборов независимых загрузочных модулей, дополненных приложением Boot Image Builder, предназначенным для создания загрузочных образов операционной системы путем интеграции загрузочных модулей в единый бинарный образ и связывания их друг с другом для организации целостной цепочки загрузчиков, необходимой для приведения операционной системы в работоспособное состояние. Архитектура предлагаемой программной системы отражает принципиальные этапы процесса загрузки компьютерной системы. Каждый набор загрузочных модулей связан с определенным этапом загрузки и образует слой, решающий свой собственный четко определенный набор задач и опирающийся на четко определенные межслойные интерфейсы для строгой изоляции зависимостей от загрузочного устройства, нижележащего встроенного программного обеспечения и специфики загружаемой операционной системы. В статье представлена реализация предлагаемой архитектуры для генерации загрузочных образов, созданная для исследовательской многоядерной операционной системы, а также объясняется процесс загрузки последней.
Кроме того, предложена идея полного отделения кода инициализации от кода ядра операционной системы и его перемещения в независимый модуль загрузчика ОС. Следование этой идее при-водит к исключению мертвогокода, связанного с инициализацией, из ядра ОС. В традиционных операционных системах такой код выполняется единожды при загрузке системы, однако, будучи частью исполняемого двоичного образа ядра, продолжает занимать память на всем протяжении работы компьютерной системы, вплоть до завершения ее работы.
Keywords: ibmpc, operating system, loader, boot imageКлючевые слова: ibmpc, операционная система, загрузчик, загрузочный образ
Просмотров: 593
6. Применение машинного обучения для прогнозирования времени выполнения суперкомпьютерных заданий [№2 за 2020 год]
Авторы: Баранов А.В. (antbar@mail.ru, abaranov@jscc.ru ) - Межведомственный суперкомпьютерный центр РАН (доцент, ведущий научный сотрудник), кандидат технических наук; Николаев Д.С. (dmitry.s.nikolaev@gmail.com) - Научно-исследовательский институт «Квант» (старший научный сотрудник);
Аннотация: Статья посвящена методам и алгоритмам машинного обучения для прогнозирования времени выполнения суперкомпьютерных заданий. Статистика работы суперкомпьютерных систем коллективного пользования показывает, что фактическое время выполнения большинства заданий существенно расходится со временем, запрошенным пользователем. Это снижает эффективность планирования заданий, поскольку неточная оценка времени выполнения приводит к неоптимальному расписанию запусков заданий. В статье рассмотрена классификация заданий, в основу которой положено отношение фактического времени выполнения задания к запрошенному. Всего было определено шесть классов заданий, причем отношение фактического времени выполнения к запрошенному для каждого класса на порядок отличается от предыдущего класса. Прогнозирование времени выполнения задания осуществляется на основе данных статистики суперкомпьютерной системы коллективного пользования путем отнесения поступающего в систему задания к одному из классов. В качестве исходных данных была использована представленная в формате SWF статистика суперкомпьютера RIKEN Integrated Cluster of Clusters (RICC). Результаты анализа этих статистических данных позволили выявить значимые для машинного обучения признаки потока заданий, было проведено ранжирование признаков по важности и обнаружены скрытые закономерности, влияющие на точность прогнозирования, в частности, определена взаимная корреляция отобранных признаков. Для распространенных алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, дерево решений, k ближайших соседей, линейный дискриминантный анализ, метод опорных век-торов, случайный лес, градиентный бустинг, нейронная сеть прямого распространения, были получены оценки вероятности верного прогноза. Наилучшие значения показали алгоритмы дерева решений, случайного леса и нейронные сети прямого распространения.
Abstract: The authors devoted the paper to machine learning methods and algorithms for the supercomputer job execution time predicting. The supercomputer systems statistics for multiple-access shows that the ac-tual execution time for most jobs substantially diverges from the time requested by the user. This re-duces the scheduling job efficiency because inaccurate estimates of execution time lead to a subopti-mal schedule for job launches.
The paper considers the job classification, which is based on actual time for job performance to the requested one. There were six job classes moreover the ratio of the actual job completion time to the requested time for each class differs by an order of magnitude from the previous class. Statistical data from a shared-use supercomputer system is the basis for predicting the job completion time by assign-ing the incoming job to one of the classes. The supercomputer RIKEN Integrated Cluster of Clusters (RICC) statistics presented in SWF format were as initial data. The analyzing results for these statistics allowed us to identify significant features of the job flow for machine learning. There was a feature ranking by importance and there were hidden patterns that affect the forecasting accuracy, in particu-lar, there was a mutual correlation for selected features.
For common machine learning algorithms, such as logistic regression, decision tree, k nearest neighbors, linear discriminant analysis, support vector method, random forest, gradient boosting, and direct propagation neural network, there were estimates of the probability of a correct forecast. Algo-rithms of the decision tree, random forest, and direct propagation neural networks showed the best val-ues.
Ключевые слова: высокопроизводительные вычисления, системы управления заданиями, планирование суперкомпьютерных заданий, машинное обучение, прогнозирование времени выполнения заданияKeywords: high-performance computing, job management system, supercomputer job scheduling, machine learning, job complete time prediction
Просмотров: 571
7. Разработка метода защиты геоинформационных систем и пространственных данных на основе нейронной сети [№2 за 2020 год]
Авторы: Татарникова Т.М. (tm-tatarn@yandex.ru) - Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения (доцент, профессор), доктор технических наук; Степанов С.Ю. (stepanov.sergey.y@gmail.com) - Российский государственный гидрометеорологический университет (доцент), кандидат технических наук; Петров Я.А. (yaroslav.petrov025@gmail.com) - Российский государственный гидрометеорологический университет (доцент), кандидат технических наук; Сидоренко А.Ю. (sidorenko.ref@gmail.com) - Российский государственный гидрометеорологический университет (старший преподаватель);
Аннотация: Для эффективного решения научно-практических и теоретических задач инвентаризации, анализа, моделирования, прогнозирования, управления системами окружающей среды и территориальной организацией сообществ широко используются геоинформационные системы. Актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования методического аппарата для обнаружения возможных угроз в условиях динамики их роста и изменения концепций воздействий на пространственные данные в геоинформационных системах поддержки принятия решений. В ходе работы выполнен анализ требований к структуре систем защиты при обработке информации в геоинформационных системах. Приведен метод решения задач по созданию и поддержке эксплуатации систем защиты пространственной информации в геоинформационных си-стемах. Для решения задачи выбран и модифицирован алгоритм искусственной нейронной сети для обнаружения распределенных атак типа DDoS, целью которых является отказ в обслуживании и препятствование доступу легитимных пользователей к атакуемому приложению. На основе предложенного алгоритма разработана программа на языке высокого уровня Python. Программа включает в себя ряд компонентов, отвечающих за пополнение базы знаний нейронной сети, что, в свою очередь, позволяет строить произвольные архитектуры искусственной нейронной сети; анализатор трафика пакетов, так называемый сниффер, обеспечивающий фильтрацию пакетов по определенным сетевым протоколам модели взаимодействия открытых систем; связующий модуль, позволяющий направлять данные сниффера в базу знаний искусственной нейронной сети. Нейронная сеть может работать в двух режимах обучения: без учителя (самообучаемая) и с учителем, что, в свою очередь, дает пользователю возможность задавать начальные веса либо загружать файл с готовой базой знаний. Результаты работы показывают, что искусственная нейронная сеть является одним из механизмов обнаружения потенциально опасных угроз в геоинформационных системах для поддержки принятия управленческих решений.
Abstract: The GIS usage is necessary for effective solution in scientific, practical and theoretical problems of in-ventory, analysis, modeling, forecasting, environmental system management, community territorial or-ganization.
The relevance of this paper is due to the need to improve the methodological apparatus for detect-ing possible threats in the context of their growth dynamics and changing the impact concepts on spa-tial data in GIS for decision support. In the course of scientific paper, the requirements to the protection system structure, there is analyze during information processing in geographic information systems. The article presents a method for solving problems of creating and supporting the spatial information protection system operation in a GIS.
To solve this problem, the authors selected an artificial neural network algorithm and modified to detect distributed DDoS attacks, the purpose of which is «service denial» and prevent legitimate users from accessing the attacked application.
Based on the presented algorithm, the authors developed a program in a high-level language – Py-thon. This program includes a component number responsible for: replenishing the knowledge base of a neural network, which in turn allows you to build arbitrary ANN architectures; packet traffic analyz-er, the so-called sniffer, which provides packet filtering according to certain network protocols of the OSI model; a connecting module that allows you to send sniffer data to the ANN knowledge base. The resulting neural network can operate in two training modes: without teacher (self-taught), with teacher, which in turn allows the user to set the initial weights, or specify a file with a ready-made knowledge base.
Ключевые слова: информационная безопасность, пространственные данные, защита данных, геоинформационная система (гис), нейронные сетиKeywords: infosecurity, spatial data, data protection, gis, neural network
Просмотров: 643
8. Программный модуль автоматизированного расчета параметров экранов защиты бортовой электронной аппаратуры от радиационного воздействия [№2 за 2020 год]
Авторы: Зинченко Л.А. (lyudmillaa@mail.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (профессор), доктор технических наук; Казаков В.В. (kazakov.VADIM.2012@yandex.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (студент); Миронов А.А. (andrey_308@mail.ru) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (студент); Дорофеев А.В. (alexanderzloizebroo@gmail.com) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (студент); Кобылкин С.С. (kobylkinserh@gmail.com ) - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (студент);
Аннотация: При проектировании экранов защиты бортовой электронной аппаратуры от радиационного воздействия требуется проводить большое количество расчетов. Существующая методическая база для расчета таких экранов не позволяет выполнять автоматизированные анализ и обработку данных, полученных в результате расчетов, и проектировщику приходится делать это вручную. Статья посвящена особенностям разработанного программного модуля, позволяющего автоматизировать процессы расчета параметров экранов защиты электронной аппаратуры от радиационного воздействия и влияния воздействия тяжелых заряженных частиц на экран радиационной защиты, а также осуществлять оценку стойкости различных проектных решений к воздействию тяжелых заряженных частиц. Предложена клиент-серверная архитектура, с помощью которой можно организовать много-поточный расчет защитных экранов на множестве подключенных клиентов. Разработана база хранения уже рассчитанных параметров экранов с доступом онлайн. Детально рассмотрен принцип работы всей системы, а также представлены варианты сценариев ее использования. Разработан веб-интерфейс, позволяющий вносить данные для расчетов с любых устройств, имеющих доступ в Интернет, а также просматривать результаты уже проведенных расчетов. Тестирование проводилось на серверах, где разработанный программный модуль показал стабильную работоспособность.
Abstract: When designing screens to protect onboard electronic equipment from radiation exposure, we need to perform a large number of calculations. The existing methodological base for calculating such screens does not allow performing automated analysis and processing of data obtained as a result of calcula-tions, and the designer has to do this manually.
The article highlights the developed software module features that allow you to automate the calcu-lating process for the electronic equipment safety shield parameters from radiation exposure.
The developed software module allows you to automate the process for calculating the effects of heavy charged particles on the radiation protection screen and evaluate the resistance of various design solutions to the effects of heavy charged particles.
The article offers a client-server architecture that can be used to organize the multithreaded calcula-tion of safety shields on multiple connected clients. There is a database for storing already calculated screen parameters with online access. There is a principle of operation of the entire system in detail, as well as options for use cases. The authors have developed a web interface that allows you to enter data for calculations from any devices that have Internet access, as well as view the calculation results that have already been performed.
Testing was on servers where the developed software module showed stable performance.
Ключевые слова: защитный экран, srim, клиент-серверная архитектура, web-интерфейс, заряженные частицы, автоматизация, распределенные вычисленияKeywords: shield, srim, client-server architecture, web interface, charged particles, automation, distributed computing
Просмотров: 583
9. Разработка системы управления педипуляторами антропоморфного робота АР-601М [№2 за 2020 год]
Авторы: Тарачков М.В. (mishklgpmi@mail.ru) - Балтийский федеральный университет им. Иммануила Канта, Институт физико-математических наук и информационных технологий (аспирант); Толстель О.В. (tolstel.oleg@mail.ru) - Балтийский федеральный университет им. Иммануила Канта, Институт физико-математических наук и информационных технологий (доцент), кандидат технических наук; Калабин А.Л. (alex.ka.86@gmail.com) - Тверской государственный технический университет, доктор физико-математических наук;
Аннотация: В статье представлена реализация системы управления педипуляторами для антропоморфного робота АР-601М. Предложенная система управления состоит из драйвера, обеспечивающего взаимодействие бортового компьютера с главным микроконтроллером робота, и управляющей программы, решающей задачу обратной кинематики и позволяющей осуществлять планирование движений каждого педипулятора в заданную точку. Также управляющая программа обладает графическим интерфейсом для отображения трехмерной модели робота в пространстве. Для построения данной системы управления педипуляторами была использована свободно распространяемая программная платформа Robot Operating System (ROS), в частности, пакеты ROS_Control для реализации низкоуровневого взаимодействия, MoveIt! для планирования движений, RViz для визуализации. Вследствие этого необходима операционная система Linux Ubuntu 16.04. Комплекс программ для управления педипуляторами написан на языке программирования С++. Выбор языка программирования обусловлен тем, что для решения данной задачи необходимы наилучшее быстродействие и соизмеримый с этим объем затрат на написание кода. Для языка С++ существует библиотека ввода-вывода ASIO, при помощи которой и выполняется взаимодействие с контроллером робота. В статье приведены результаты эксперимента по использованию предложенной системы управления педипуляторами антропоморфного робота АР-601М, а также возможные варианты применения описанной программы. Разработанная система управления педипуляторами создает уровень абстракции между аппаратным и программным обеспечением, что позволяет исследователям сконцентрироваться на решении задачи хождения. Кроме того, программа обладает удобным графическим визуализатором. Рассматривается возможность доработки программы для использования в ее составе инерциально-измерительного модуля, который позволит получать данные об ускорениях и угловых скоростях робота, а после применения к ним фильтра Калмана или Маджвика – углы ориентации в пространстве.
Abstract: The paper presents the pedipulator control system implementation for the anthropomorphic robot AR-601M manufactured by NPO Android Technika LLC (Magnitogorsk, Russia). The proposed control system consists of a driver that provides interaction between the on-board computer and the robot main microcontroller, and a control program that solves the inverse kinematic problem and allows planning the each pedipulator movements to a given point. The control program also has a graphical interface for displaying a three-dimensional model of the robot in space.
To build this pedipulator control system, we used the freely distributed software platform Robot Operating System (ROS) and, in particular, ROS Control packages for implementing low-level interac-tion, MoveIt! for planning movements, RViz for visualization. Therefore, you must use the Linux Ub-untu 16.04 operating system. A program set for controlling pedipulators is in the C ++ programming language. The programming language choice of is due to the fact that to solve this problem, you need the best performance and a commensurate amount of cost for writing code. For the C ++ language, there is an ASIO input/output library that helps you interact with the robot controller.
There are the experiment results on the proposed control system usage for the anthropomorphic ro-bot
AR-601M pedipulators, as well as possible options for using the program described in the paper.
The developed control system for pedipulators creates an abstraction level between hardware and software, which allows researchers to concentrate on solving the walking problem. In addition, the pro-gram has a convenient graphical visualizer.
The paper considers the program updating possibility to use an inertial measurement module in its composition, which will allow obtaining data on the accelerations and angular velocities of the robot, and after applying the Kalman or Majvik filter to them, the orientation angles in space.
Ключевые слова: антропоморфные роботы, система управления, хождение, robot operating system, ros_control, обратная кинематикаKeywords: anthropomorphic robots, a control system, walking, robot operating system, ros_control, inverse kinematics
Просмотров: 593
10. Система поддержки принятия решений по управлению рисками опасных ситуаций в сложных системах газоснабжения [№2 за 2020 год]
Авторы: Кантюков Р.Р. (R_Kantyukov@vniigaz.gazprom.ru) - НИИ природных газов и газовых технологий – Газпром ВНИИГАЗ (доцент, зам. генерального директора по науке), кандидат технических наук; Бутусов О.Б. (butusov-1@mail.ru) - Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ) (профессор, зав. кафедрой ), доктор физико-математических наук; Мешалкин В.П. (clogist@muctr.ru) - РХТУ им. Д.И. Менделеева, г. Москва, доктор технических наук; Панарин В.М. (panarin-tsu@yandex.ru) - Тульский государственный университет (профессор, зав. кафедрой), доктор технических наук;
Аннотация: Разработаны архитектура и программно-информационное обеспечение системы поддержки принятия решений по анализу и снижению рисков аварийных ситуаций в сложных системах газоснабжения и по уменьшению воздействия аварийных ситуаций на лесные массивы. Для выработки рациональных решений в системах поддержки принятия решений используются специальные блоки расчета показателей технологических и экологических рисков. Расчет показателей экологических рисков осуществляется по оценкам воздействия на лесные массивы аварийных ситуаций в сложных системах газоснабжения. При разработке ПО системы поддержки принятия решений проведена детальная классификация возможных аварийных ситуаций в сложных системах газоснабжения и разработаны процедуры принятия соответствующих научно-обоснованных решений системы поддержки принятия решений по ликвидации опасных ситуаций. При разработке алгоритмического и программно-информационного обеспечения системы впервые введен ряд новых показателей безопасности сложных систем газоснабжения. В качестве основных показателей рисков использованы техногенные риски (промышленный, экологический, социальный) возникновения опасных (аварийных) ситуаций на сложных системах газоснабжения. Риски позволяют оценить возможный ущерб природной среде в случае возникновения аварийных ситуаций в сложных системах газоснабжения. Для оценки экологического ущерба, нанесенного лесным массивам аварийными ситуациями, на сложных системах газоснабжения предложено использовать сегментацию спутниковых изображений территории с помощью методов кластерного анализа. При этом компьютерное моделирование атмосферного переноса газовых выбросов, биогеоценотические БД и зависимости «доза–эффект» позволяют непосредственно определять интегральные показатели ущерба лесным массивам по величине дозы. При разработке ПО использованы Microsoft Visual Studio (языки программирования Си++ и Си-шарп), пакет компьютерной математики Матлаб, а также БД и современные средства информационно-компьютерных технологий.
Abstract: The authors developed an architecture, software and decision support system (DSS) for analyzing and emergency risk reduction in complex gas supply systems (CGSS) and for reducing the impact on forest areas.
They use special modules for calculating technological and environmental risks in order to produce decisions in DSS. The ecological damage calculation is based on assessing the impact on the forest are-as by the emergency situations in the CGSS. During the development of the DSS software, there was a detailed classification of possible emergency situations in the CGSS, as well as special procedures de-veloped to produce appropriate system decisions for the dangerous situation control. When developing algorithmic and software for DSS, the authors introduced a number of new CGSS safety indicators for the first time.
Technogenic risks (industrial, environmental, social) of the dangerous (emergency) situations on the CGSS were taken as the main risk indicators. Risks make it possible to assess probable environmen-tal damage in case of emergencies in the CGSS. Thepaper proposes to use segmentation of forest satel-lite images to assess the environmental damage caused by accidents in the CGSS. At the same time, computer modeling of atmospheric transport for gas emissions, biogeocenotic databases, and the ex-posure-response dependencies make it possible to determine the total damage to forests by the values of the exposure directly.
While developing DSS software, the authors used Microsoft Visual Studio (C++ and C-sharp pro-gramming languages), Matlab package, as well as databases and modern means of information and computer technologies.
Ключевые слова: зависимость «доза–эффект», эколого-экономическая оптимизация, техногенные и экологические риски, аварийные и опасные ситуации, лесные массивы, сложные системы газоснабжения, программно-информационное обеспечение, система поддержки принятия решенийKeywords: exposure-response function, environmental and economic optimization, industrial and environmental risks, emergency situations, forests, complex gas supply systems, software and information support, databases, decision support system
Просмотров: 561
| 1 | 2 | 3 | Следующая → ►
