Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 3 за 2022 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам |

11. Фильтрационная модель и параллельные вычисления характеристик кровотока в системе кровообращения при наличии закупоривающего кольцевого тромба [№3 за 2022 год]
Авторы: Конюхов В.М., Храмченков М.Г., Конюхов И.В.
Просмотров: 2279
На основе общих уравнений фильтрации выполнено математическое описание течения крови в системе кровообращения при наличии тромба пористой структуры, сформировавшегося на стенке кровеносного сосуда, с учетом движения флюида внутри тромба и его разрушения под действием гидродинамических сил. В модели учтено, что изменение внутренних нагрузок, возникающих в материале тромба, приводит к формированию неоднородного распределения проницаемости, которая является функцией пространственных координат и времени. В предположении симметричности тороидальной формы тромба рассмотрена плоская двумерная задача в поперечном разрезе сосуда и тромба. Для решения поставленной задачи использованы конечно-разностные методы и разработаны итерационные алгоритмы с применением технологий параллельных вычислений. Распараллеливание расчетов проведено также при визуализации гидродинамических характеристик потоков. Численная и алгоритмическая модели реализованы в программном комплексе, который позволяет проводить вычислительные эксперименты с одновременной визуализацией их результатов. Про-веден анализ влияния формы и структуры кольцевого тромба, образовавшегося у стенки кровеносного сосуда, на основные гидродинамические характеристики, определяющие вероятность отрыва тромба от стенки. Показано, что наиболее опасными являются тромбы с острым углом наклона между внешней границей тромба и стенкой сосуда. Это обусловлено двумя факторами: возникающим вращательным моментом сил, стремящихся оторвать передний край тромба от стенки сосуда, и локальным градиентом давления у основания сгустка, значительно превышающим градиент давления в сосу-де вне тромба. При этом проницаемость тромба влияет на общий перепад давления и максимальный градиент давления, но практически не изменяет направление потока жидкости в кровеносном сосуде.

12. Применение искусственных нейронных сетей в системах автоматического управления магнитной левитацией [№3 за 2022 год]
Автор: Коробейников А.Г.
Просмотров: 2184
В данной работе рассмотрена задача нейросетевой идентификации в системе автоматического управления магнитной левитацией (нейросетевой регулятор). При проектировании систем автоматического управления сложными техническими динамическими объектами достаточно часто используют математический аппарат на базе искусственных нейронных сетей. Такие сети обладают уникальными преимуществами: возможностями проведения параллельных вычислений, нахождения ранее неизвестных взаимосвязей между входными и выходными последовательностями цифровых сигналов, обеспечения более эффективного управления нелинейными системами за счет применения нелинейных функций активации. Кроме того, применение искусственных нейронных сетей иногда снимает сложности, возникающие при описании некоторых задач в виде аналитических математических моделей. Решение поставленной задачи осуществлялось на базе методов искусственного интеллекта – хорошо известных рекуррентных искусственных нейронных сетей NARX и LSTM. Обучение этих сетей производилось при помощи алгоритма обратного распространения и метода Левенберга–Марквардта, имеющих хорошую сходимость. Для данной задачи применение обученных искусственных нейронных сетей к тестовым данным показало некоторое преимущество сети NARX по сравнению с LSTM. Причем среднеквадратичная ошибка RSME для сети NARX с 50 скрытыми слоями для данной задачи меньше, чем для сети, имеющей 100 скрытых слоев. Инструментальным средством для задания архитектуры нейронных сетей, их построения, обучения и тестирования являлась система MATLAB R2021b. Полученные результаты были применены при проектировании автоматических систем управления левитирующими объектами. В настоящее время большинство таких систем разрабатывают и применяют для осуществления перевозок товаров различного назначения, используя эффект магнитной левитации.

13. Удаленное управление роботизированным устройством с использованием технологий виртуальной реальности [№3 за 2022 год]
Авторы: Кугуракова В.В., Хафизов М.Р., Кадыров С.А., Зыков Е.Ю.
Просмотров: 2966
Предметом исследования является возможность телеуправления роботизированным устройством с использованием технологии виртуальной реальности (VR). Данная концепция разрабатывается с целями создания более нативного способа удаленного управления устройством, а также более удобной передачи изображения для оператора, что особенно актуально в экстремальных ситуаци-ях. Дан анализ технологий интеллектуальных систем управления и рассмотрены примеры реализации использования технологий виртуальной реальности в телеробототехнике, благодаря чему выделены общая структура системы удаленного управления и основные проблемы, стоящие в рамках реализации настоящего проекта. На основе проведенного анализа разработана и реализована универсальная программно-аппаратная платформа телеуправления на платформе Unity. Представлена архитектура приложения и рассмотрены требования, изначально предъявляемые к нему, с целью обойти ограничения беспроводного канала связи в задаче управления роботом в реальном времени при помощи VR-гарнитур. Реализована система управления выбором направления перемещения роботизированной единицы с использованием при этом одного из VR-контроллеров. Подробно рассмотрены реализованные алгоритмы получения качественного стереоскопического зрения в устройствах виртуальной реальности и методика синхронизация удаленного поворота стереопары, а также описана система передачи команд. Проведены эксперименты по использованию реализованной системы для проверки соответствия ее необходимым требованиям с целью получения надлежащего качества. Измерено время отклика системы и произведена минимизация задержек в канале связи. Разработанное программное обеспечение для телеуправления роботизированной единицей при помощи гарнитуры виртуальной реальности обеспечивает возможность устойчивого теле-управления удаленной роботизированной техникой.

14. Разработка программного обеспечения для математического моделирования распределения температуры в процессе электронно-лучевой сварки [№3 за 2022 год]
Авторы: Курашкин С.О., Рогова Д.В., Тынченко В.С., Шуткина Е.В.
Просмотров: 2064
Целью исследования является создание программной системы моделирования распределения температуры в процессе электронно-лучевой сварки в приложении Embarcadero RAD Studio (студенческая версия) на языке программирования C++. Разработка базируется на теории теплового поля с применением математических моделей для вычисления распределения температуры на поверхности изделия. На сегодняшний день представляется возможным проводить моделирование в средах численного моделирования Comsol и ANSYS, а также в пакете MATLAB. Данные программы представляют собой мощные решения, однако имеют ряд существенных недостатков: необходимость со-здания эскиза изделия в CAD-системах и программирование расчетных моделей в пакетах Comsol и ANSYS, а также работа с исходным кодом в процессе моделирования и длительные вычисления в пакете MATLAB. Предлагается разработка программной системы на основе математических моделей, которая позволит проводить моделирование процесса электронно-лучевой сварки для изделий из разных сплавов с учетом их геометрических размеров и теплофизических параметров, что даст возможность определять оптимальные технологические параметры и, следовательно, устранять корневые дефекты, а также упрощать процесс моделирования электронно-лучевой сварки по сравнению с такими системами, как MATLAB, ANSYS и Comsol. В работе описываются программная система моделирования распределения температуры, алгоритмы моделирования эксперимента и расчета температуры. Кроме того, представлен процесс моделирования с применением данных на основе натурных экспериментов (технологических и теплофизических параметров и геометрических размеров изделия). Разработанная программная система также позволяет хранить результаты как моделирования, так и отработанного технологического процесса. Внедрение на производстве предложенного подхода к моделированию процесса электронно-лучевой сварки для тонкостенных конструкций позволит снизить материальные и трудовые затраты при отработке технологического процесса электронно-лучевой сварки, а также при вводе в производство новых видов продукции.

15. Применение технологии CUDA для обучения нейронной сети Кохонена [№3 за 2022 год]
Авторы: Латыпова Д.С., Тумаков Д.Н.
Просмотров: 3035
Проведена кластеризация данных, содержащихся в обучающих выборках – базах данных MNIST и Fashion MNIST. Для кластеризации использована нейронная сеть Кохонена с евклидовой метрикой при оценке расстояний. Для каждой рукописной цифры (MNIST) и каждого типа предметов обихода (Fashion MNIST) определено оптимальное количество кластеров (не более 50). Обучение нейронной сети распараллелено на графическом устройстве NVidia с использованием технологии CUDA. Для каждой цифры приведены результаты, иллюстрирующие сравнение времен работы процессора и графического процессора. Как для цифр, так и для типов предметов обихода сделан вывод о 17-кратном ускорении параллельных вычислений над последовательными на игровом ноутбуке начального уровня. Тестовые выборки из тех же баз данных использованы для проверки правильности построения кластеров. Как для последовательного, так и для параллельного обучения сделан вывод о том, что векторы из тестовой выборки принадлежат правильному кластеру с вероятностью более 90 % в случае рукописных цифр. Кроме того, для каждой цифры и каждого типа предметов обихода вычислены F-меры для оценки попадания объектов в свои кластеры. Показано, что последовательная и параллельная кластеризации дают близкие результаты. Наилучшие значения F-меры получены для цифр 0 и 1 (F-среднее значение равно 0,974), в то время как худшее значение (0,903) получено для цифры 9. Для данных Fashion MNIST лучшее значение F-меры (0,96) получено для типа «Брюки», а худшее (0,34) – для типа «Рубашка». Несмотря на большие разбросы для значений F-метрик двух рассмотренных баз данных, отличия результатов кластеризации минимальны. Так, для MNIST максимальное отличие F-меры составляет поряд-ка 0,01, а для Fashion MNIST – около 0,04.

16. Контрольно-пиксельно-кластерный алгоритм оценки воздействия химических загрязнений на лесные массивы по спутниковым фотоизображениям [№3 за 2022 год]
Авторы: Мешалкин В.П., Бутусов О.Б., Кантюков Р.Р., Чистякова Т.Б.
Просмотров: 1745
В статье предложен оригинальный контрольно-пиксельно-кластерный алгоритм оценки воз-действия химических загрязнений на лесные массивы по спутниковым фотоизображениям. В нем использована адаптивная процедура модифицированного классического алгоритма К-средних для уточнения информации о расположении контрольных пикселей на фотоизображениях раз-личных зон химических загрязнений. Информация представлена в виде адаптивно изменяющихся наборов расположения контрольных пикселей, что позволяет получать более точное расположение зон химических загрязнений лесных массивов. Разработка контрольно-пиксельно-кластерного алгоритма основана на предпосылке о возможности использования дополнительной априорной информации о контрольных пикселях на спутниковых фотоизображениях, расположенных в различных экологических зонах, что позволяет корректировать мозаичные структуры и площади экологических зон с учетом дополнительной информации. Алгоритм основан на модифицированном классическом алгоритме К-средних, в который в качестве параметров дополнительно введены весовые коэффициенты и контрольные пиксели, что обеспечивает более точную привязку результатов кластеризации к экологическим зонам. Объектом практического применения предложенного алгоритма являются многоканальные спутниковые изображения земных ландшафтов, каждый пиксель которых представляет собой век-тор яркостей элементов ландшафта в различных спектральных каналах. Комбинируя эти каналы, можно получать специализированные изображения земной поверхности, характеризующие конкретные эколого-биологические свойства растительного покрова. Например, комбинируя красный и ближний инфракрасный спектральные каналы, можно преобразовать многоканальное изображение в одноканальное, известное как NDVI (нормализованный разностный индекс растительности). Большинство аналогичных комбинаций, предназначенных для выделения специализированных эколого-биологических характеристик растительного покрова, называются вегетационными индексами. Преобразование исходных спектральных каналов в вегетационные индексы приводит к изображениям, в которых каждый пиксель является вектором вегетационных индексов. При этом в алгоритмах кластеризации используются различные метрики для вычисления расстояний между пикселями. Предложенный алгоритм позволяет более точно вычислять суммарные площади экологических зон лесных массивов, что может быть предложено в качестве основы для оценки степени экологической деградации лесов и величины экологических ущербов, нанесенных лесным массивам химическими загрязнениями промышленных предприятий.

17. Компьютерное моделирование для интеллектуальной оценки динамического взаимодействия твердых тел [№3 за 2022 год]
Авторы: Мешков В.В., Филатова Н.Н., Федосов Ю.А.
Просмотров: 2100
В статье рассмотрена задача интегрирования результатов компьютерного моделирования с экспериментальными результатами динамического взаимодействия твердых тел с использованием цифровой обработки оптических и рентгеновских изображений для последующего анализа в информационной интеллектуальной системе. Новизна заключается в способе оценки различий между результатами натурного и вычисли-тельного экспериментов, основанного на использовании аппарата нечеткой логики и нечетких множеств, а также в процедуре перехода к индексной шкале при формировании общей оценки различий для множества точек соответствующих изображений. Предложена концепция и разработан алгоритм совместного кластерного анализа результатов рентгеновских и оптических исследований и результатов моделирования динамического взаимодействия тел. Предложена верифицированная компьютерная модель оценки зоны динамического взаимодействия твердых тел. Обсуждены результаты моделирования гиперзвукового удара антропогенных частиц по модельным образцам и натурным элементам гибридной оболочки космического аппарата. Компьютерная модель взаимодействия твердых тел позволяет изучать особенности сложных физических процессов, протекающих при ударе гиперзвуковой частицы в элемент космического аппарата, обосновывать состав и конструкцию реальных элементов космического аппарата и в определенных пределах прогнозировать его повреждение в зависимости от параметров элементов и антропогенных частиц. На основе результатов моделирования может быть сформирован банк данных, который расширит ограниченный набор результатов расчетно-экспериментального моделирования и натурных экспериментов. В целом результаты компьютерного моделирования позволяют подготовить научно-обоснованные исходные данные и рекомендации для разработки конструкции защиты и системы управления защитой перспективных космических аппаратов.

18. Прогнозирование технологических тенденций на основе анализа разнородных данных [№3 за 2022 год]
Авторы: Нгуен Тхань Вьет, Кравец А.Г.
Просмотров: 1990
Для достижения конкурентоспособности предприятиям необходимо разработать стратегию развития путем прогноза новых и перспективных технологий при использовании ограниченных ресурсов. Многочисленные предыдущие исследования показали, что неожиданные изменения в направлениях НИОКР и патентования результатов интеллектуальной деятельности связаны с большими изменениями рыночной стоимости фирмы. Существует сильная корреляция между изменчивостью рыночных долей, цен на акции на ранних стадиях развития высокотехнологичного предприятия и тем периодом, когда инновационная технология еще не определена. По этой причине можно предположить: если цены акций предприятия сохранят восходящий тренд, то разработанные технологии, скорее всего, станут многообещающими инновациями в будущем. В статье предложен метод прогнозирования технологических трендов путем анализа веб-новостей для выявления высокотехнологичных предприятий, прогнозирования тенденций изменения стоимости акций для выбранных предприятий и анализа кластеризации патентных заявок. В отличие от других исследований предлагаемый метод продвигает идею прогнозирования техно-логических трендов путем прогнозирования (восходящей/нисходящей) тенденции стоимости акций с использованием одномерных и многомерных подходов к подготовке данных и с помощью байесовской оптимизации для нахождения лучших гиперпараметров моделей машинного и глубокого обучения. Исследование выполнено с помощью разработанной программной системы для анализа обнаружения взрыва частоты слов и прогнозирования цен акций. В частности, предлагаемый метод рассмотрен для прогнозирования динамики цен акций компаний Tesla и Samsung в качестве примера.

19. Разработка информационной системы расчета, накопления информации и паспортизации теплофизических свойств фосфоритов [№3 за 2022 год]
Авторы: Орехов В.А., Бобков В.И., Панченко С.В.
Просмотров: 1985
В работе предлагается создавать паспорта свойств фосфоритов, позволяющие сохранять в электронном виде экспериментальные температурные зависимости коэффициента теплопроводности материала при первом его нагреве и в отожженном состоянии, удельной истинной теплоемкости при первом и втором нагревах, эффективной теплоемкости при первом нагреве, относительно-го линейного расширения, электрической проводимости и плотности фосфатного материала при нагреве. Для реализации такого паспорта свойств разработана информационная система, позволяющая осуществлять ввод и хранение данных о химическом составе и теплофизических и технологических свойствах образцов в цифровом виде, их поиск и обработку. Для доступа к данным и их об-работки система использует технологию клиент–сервер. Расчет теплофизических свойств фосфоритов по структурным моделям учитывает иерархические свойства компонентов, составляющих фосфорит, их объемные и массовые доли. Данными для определения долей компонент служит минералогический состав материала. Информационная система содержит программу расчета коэффициента теплопроводности и удельной теплоемкости. Она отличается учетом массовых и объемных долей основных породообразующих минералов. Система использует интерполяцию табличных температурных значений коэффициентов теплопроводности и удельных теплоемкостей фосфорита, карбоната и кремнезема для определения теплофизических свойств компонент при любой температуре. Коэффициент теплопроводности материала рассчитывается на базе комбинированной модели теплопроводности, учитывающей эндотермическую реакцию диссоциации карбонатов, а удельная теплоемкость – по аддитивной модели. Разработан алгоритм для программы расчета теплофизических свойств по химическому составу фосфоритов.

20. Прогнозирование на основе искусственной нейронной сети второго поколения для поддержки принятия решений в особо значимых ситуациях [№3 за 2022 год]
Авторы: Пальчевский Е.В., Антонов В.В., Еникеев Р.Р.
Просмотров: 2592
Специализированные модели систем, реализованные на основе поддержки принятия решений с помощью искусственного интеллекта для воспроизведения, прогнозирования и предотвращения последствий исключительных ситуаций, становятся все более популярными. Под такие ситуации и состояния подпадают и паводки. Исходя из этого появляется задача прогнозирования исключительной ситуации на примере подъема уровней воды на стационарных гидрологических постах. Для решения данной проблемы предложена система поддержки принятия решений для прогнозирования уровней подъема воды, основанная на нейросетевом анализе ретроспективных дан-ных с целью расчета значений уровней воды на пять дней вперед. За основу самой искусственной нейронной сети берется свободно распространяемая библиотека программ машинного обучения TensorFlow. В качестве обучения применен измененный метод обратного распространения ошибки. Основным отличием метода является добавление коэффициента повышения скорости обучения искусственной нейронной сети. Был проведен анализ эффективности предлагаемого решения в рамках прогнозирования паводковой ситуации. Он показал высокую точность при расчетах прогнозных значений уровней воды: разница между реальными и спрогнозированными значениями составила 2,10 %. Это позволит специализированным службам заблаговременно осуществлять противопаводковые мероприятия. Таким образом, информационное сопровождение во время особых ситуаций – это абсолютный показатель качества данных, позволяющий вырабатывать и принимать решения в рамках прогнозирования возможных критических ситуаций и недопущения перевода состояния системы управления территорией в критическое.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | Следующая → ►