Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 2 за 2021 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Автоматизированная система поддержки принятия решений для прогнозирования процессов рассеивания химически опасных веществ [№2 за 2021 год]
Авторы: Чернышев Л.О., Матвеев Ю.Н.
Просмотров: 3022
В статье рассматривается подход к разработке системы поддержки принятия решений для прогнозирования процессов рассеивания и осаждения выброса аварийно химически опасных веществ с учетом данных оперативного мониторинга. Определены особенности и факторы, снижающие эффективность функционирования супервизорных систем при ликвидации последствий аварии, большинство из которых реализованы на аппаратных платформах средней вычислительной мощности, не обладают мобильностью и автономностью, достаточной для использования на рабочем месте при выбросах токсичных химических веществ, и не обеспечивают автоматическую корректировку параметров модели по данным оперативного мониторинга. Кратко описана обобщенная схема принятия решений с учетом данных оценки химического заражения, содержащая процедуры мониторинга состояния объекта и прогнозного моделирования и предназначенная для расчета пространственных границ поражающего действия токсических веществ, наиболее приближенных к фактическим данным химического заражения. Сформулирована математическая постановка задачи ассимиляции данных наблюдений. Для корректировки параметров модели прогноза использован функционал, характеризующий степень отклонения результатов моделирования от данных мониторинга. Критериальная оценка функционала детализирована для единичных и множественных показаний датчиков в режиме реального времени. Детализирована структурная схема системы поддержки принятия решений, которая содержит модули ввода априорных данных, расчета модели, топографической привязки объектов, оптимизации, визуализации и анализа чрезвычайной ситуации. На условном примере рассмотрены результаты работы системы поддержки принятия решений. При разработке программного макета использованы Microsoft Visual Studio (язык программирования C#), фрагмент цифровой карты, графические средства .NET Framework.

12. Модель анализа и прогнозирования технологических параметров для процесса электронно-лучевой сварки [№2 за 2021 год]
Авторы: Тынченко В.С., Курашкин С.О., Головенок И.А., Петренко В.Е.
Просмотров: 3020
Целью исследования являются создание математической модели анализа и прогнозирования технологических параметров для процесса электронно-лучевой сварки с помощью современных регрессионных моделей, а также ее реализация в виде программной системы на языке программирования Python с применением программных пакетов Scikit-learn, Pandas, NumPy и Matplotlib. В сущности задача предсказания параметров технологического процесса электронно-лучевой сварки представляет собой задачу регрессии, для решения которой существует множество подходящих алгоритмов. В рамках данной работы используются алгоритм регрессионного анализа как полиноминальная регрессия с L2 регуляризацией – гребневая регрессия, а также ансамбль алгоритмов решающих деревьев – случайный лес. Использование разработанной предсказательной модели позволит технологу более осознанно подходить как к выбору диапазона варьируемых параметров для исследований в новых технологических режимах, так и к поднятию качества в уже отработанных технологических режимах. Применение предложенных методов также позволит снизить временные и трудовые затраты на поиск, отработку и наладку технологического процесса. В работе описывается алгоритм гребневой регрессии, анализируется применимость данного алгоритма к решению поставленной задачи, а также проверяется достоверность прогнозов, получаемых при их непосредственном использовании. Кроме того, рассматривается процесс обучения модели на основе данных, полученных в рамках проведения экспериментов по отработке технологического процесса электронно-лучевой сварки. Анализ показал, что допустимо использование предложенного метода для технологических процессов, имеющих подобные статистические зависимости. Внедрение предложенного подхода предсказания параметров электронно-лучевой сварки на производстве позволит осуществить поддержку принятия технологических решений при отработке технологического процесса электронно-лучевой сварки, а также при вводе в производство новых видов продукции.

13. Моделирование столкновений трех атомов после одновременного вылета с поверхности конденсированной фазы [№2 за 2021 год]
Автор: Желтов С.А.
Просмотров: 3094
Расчет технологических установок основан на движении газа в сложных системах. Взаимодействие газа со стенками систем имеет большое значение для оптимизации процесса переноса. Определяющим является поведение атомов и молекул в слое Кнудсена. В этом слое происходят наибольшие изменения всех величин: температуры, плотности, давления и т.д. В связи с тем, что отсутствуют данные о детальном описании движения атомов в данном слое, вводят скачки этих величин. В настоящей работе рассмотрена модель вылета атомов с ограниченного участка поверхности конденсированной фазы в вакуум. Предполагалось, что атомы представляют собой жесткие сферы и после столкновения друг с другом не образуют молекул. Атомы могли столкнуться друг с другом после вылета с поверхности конденсированной фазы, а затем один из них мог столкнуться с третьим атомом. Получены плотности распределений столкновений двух атомов, одновременно вылетевших с поверхности (первые столкновения), и плотности столкновений одного из этих атомов с третьим атомом (вторые столкновения). Установлены зависимости плотностей распределений первых и вторых столкновений в зависимости от температуры поверхности и размеров области испарения. Приведены распределения для средних значений этих величин. В работе были использованы параллельные вычисления на графических процессорах.

14. Интеллектуализация разработки автоматизированных систем управления дробильно-сортировочными комплексами: концепция и информационное обеспечение [№2 за 2021 год]
Авторы: Бурнашев Р.Э., Логунова О.С.
Просмотров: 2084
Актуальным направлением современных исследований является разработка модулей интеллектуальной поддержки в различных отраслях производства и проектирования. На текущий момент данное направление получило развитие в электроэнергетике, машиностроении, металлургии и разработке ПО. Однако авторами не найдены опубликованные решения для интеллектуализации процесса разработки технической части автоматизированных систем управления, учитывающих специфику объекта автоматизации в области производства строительных заполнителей, в частности, дробильно-сортировочных комплексов. При этом существует ряд особенностей дробильно-сортировочных комплексов, позволяющих с помощью систем автоматизированного проектирования повысить эффективность разработки систем управления ими. Целью данной работы является создание концепции модуля интеллектуализации разработки технического обеспечения автоматизированных систем управления дробильно-сортировочными комплексами в электротехнической системе автоматизированного проектирования PCSchematic Automation. Концепция основана на информационном обеспечении, разработанном для данной системы автоматизированного проектирования с учетом опыта реализации систем управления дробильно-сортировочными комплексами на предприятии «Урал-Омега». Разработанное информационное обеспечение позволяет повысить скорость и снизить количество ошибок при разработке электротехнической документации для систем управления в выбран-ной предметной области. С помощью системного анализа и современных технологий разработки ПО определены основные классы, интерфейсы и способы их взаимодействия, обеспечивающие возможность создания модуля интеллектуализации. В результате построены концепция и UML-диаграммы для программной реализации модуля интеллектуализации разработки технического обеспечения автоматизированных систем управления дробильно-сортировочными комплексами в электротехнической системе автоматизированного проектирования PCSchematic Automation.

15. Основы моделирования системы поддержки принятия решений по комплексному применению сил и средств ПВО надводных кораблей [№2 за 2021 год]
Авторы: Шустова Н.А., Степанов В.В.
Просмотров: 3657
На основе теории боевых систем борьба с противником осуществляется в определенных физических средах или сферах вооруженной борьбы, с воздушно-космическим противником – в воздушно-космической сфере. В ВМФ Российской Федерации борьба с воздушным противником организована в противовоздушных контурах на различных уровнях управления. В статье рассмотрены методологические основы разработки интеллектуальной системы поддержки принятия решений на комплексное применение сил и средств ПВО (истребительной авиации, зенитных огневых средств и средств радиоэлектронной борьбы) тактической группы надводных кораблей во взаимодействии с разнородными силами ПВО флота и других видов Вооруженных Сил РФ на театре военных действий. Для разработки такой системы авторы предлагают организовать постоянно действующий комплексный имитационно-моделирующий стенд. Сведения о театре военных действий, характеристики противника и данные о комплексах ПВО должны стать исходной информацией для базы знаний комплексного имитационно-моделирующего стенда. На ее основе система управления базой знаний формирует модели решения задач для операторов расчетов ПВО надводных кораблей. В выборе наиболее адекватной модели действий участвует эксперт-инфолог совместно с инженером по знаниям и должностными лицами расчетов командных пунктов ПВО. Информация, циркулирующая в комплексном имитационно-моделирующем стенде, формируется на основе извлеченного из достоверных источников опыта боевой подготовки, боевой службы, локальных войн и вооруженных конфликтов. В результате моделирования на таком стенде с использованием методов искусственного интеллекта появляется возможность создания «Динамической трехмерной модели борьбы с воздушным противником в боевом пространстве» с изменяющимся масштабом в режиме реального времени. Это позволит автоматизировать графики комплексного применения сил и средств ПВО надводных кораблей в составе тактических групп при обязательном внедрении в состав интегрированных систем боевого управления и тем самым повысить эффективность их боевого применения.

16. Платформа для моделирования массовых перемещений объектов и субъектов в условиях городской среды [№2 за 2021 год]
Авторы: Парыгин Д.С., Буров С.С., Анохин А.О., Финогеев А.Г., Голубев А.В.
Просмотров: 2427
Принятие решений о развитии инфраструктуры и распределении ресурсов для оптимизации условий жизнедеятельности в развивающихся городах основано на исследовании данных статистики, социологических опросов, специализированных сенсоров-счетчиков, камер видеофиксации и других способах учета перемещения людей в пространстве. На основе этих данных строятся модели и прогнозы развития ситуации. Однако проведение подобных исследований и их после-дующий анализ являются крайне дорогостоящими и времязатратными проектами, поэтому проводятся нерегулярно, фрагментарно и могут неадекватно представлять реальную ситуацию. Как альтернативу использованию данных мониторинга в данном исследовании предлагается применять мультиагентную модель. В статье рассматриваются существующие решения для моделирования процессов в системах с взаимодействием людей. Предлагается реализация платформы для моделирования их перемеще-ний в городе, основной задачей которой является моделирование поведения любой сложности для различных типов объектов, вплоть до соблюдения ими подавляющего большинства правил дорожного движения. В работе описывается процесс построения архитектуры приложения, которое позволит осуществлять моделирование перемещения отдельных людей по карте города, приводятся специфические требования проекта и особенности реализации мультиагентных систем. Отдельно описаны поисковые исследования при разработке модели перемещения, подход к выбору шага сетки (1, 5, 30 пикселей) для построения маршрутного графа, обоснован баланс реалистичности и производи-тельности. Рассмотрен подход к визуализации работы модели на онлайн-карте веб/мобильного клиента. Даны характеристики использованных программных решений. Сделаны выводы о перспективах развития модели перемещения в городской среде и в целом платформы для мультиагентного моделирования.

17. Применение модели нейронных сетей для поддержки принятия решения абитуриента по выбору специальности [№2 за 2021 год]
Авторы: Зубкова Т.М., Тагирова Л.Ф.
Просмотров: 3166
Одной из задач приемной комиссии является консультирование абитуриентов по имеющимся специальностям. После короткой беседы и анализа документов сотрудник может предложить специальности, на которые абитуриенту лучше всего подать заявление. Однако такая консультация зачастую носит субъективный характер. В статье представлена разработанная автоматизированная информационная система, позволяющая на основе анкетирования абитуриента сформировать рекомендации при выборе специальности обучения. В качестве метода для выбора предлагается использовать нейронную сеть. Модель нейронной сети – многослойный перцептрон. Перцептрон подлежит обучению, то есть требуется изменение значений синаптических весов. Нейросеть обучается на векторах данных лучших выпускников или студентов. Обучение нейросети происходит один раз перед началом работы приемной комиссии, после чего значения синаптических весов сохраняются для последующего использования. После предоставления абитуриентом документа об образовании и заполненной анкеты информация заносится в БД и инициируется запуск алгоритма классификации. Каждый выход нейросети соответствует отдельной специальности. Нейросеть работает с аналоговыми данными. Для определения номера класса, к которому следует отнести входной вектор данных об абитуриенте, использован принцип наибольшего отклика, то есть наибольшее значение какого-либо из выходов соответствует распознанному классу. В качестве рекомендуемой специальности выбирается та, которой соответствует выход с наибольшим значением отклика. Внедрение автоматизированной информационной системы позволит оказать абитуриенту интеллектуальную поддержку при принятии решения в профессиональном самоопределении, а так-же облегчить труд сотрудника приемной комиссии учебного заведения.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2