Все выпуски

Работа посвящена структурному анализу сложных технических систем. Рассматриваются механические структуры, свойства которых влияют на поведение изделия в процессе сборки, ремонта и эксплуатации. Основным источником данных о деталях и механических связях между ними является гиперграф. Эта модель формализует многоместное отношение базирования. Она корректно описывает связность и взаимную координацию деталей, которые достигаются в процессе сборки изделия. При разработке сложных изделий в CAD-системах инженер часто допускает тяжелые проектные ошибки: перебазирование деталей и несеквенциальность сборочных операций. Предложены эффективные способы идентификации данных структурных дефектов. Показано, что свойство независимой собираемости можно представить как оператор замыкания на булеане множества деталей изделия. Образы этого оператора представляют собой связные координированные совокупности деталей, которые можно собрать независимо. Описана решеточная модель, которая представляет собой пространство состояний изделия в процессе сборки, разборки и декомпозиции на сборочные единицы. Решеточная модель служит источником разнообразной структурной информации о проекте. Предложены численные оценки мощности множества допустимых альтернатив в задачах выбора последовательности сборки и декомпозиции на сборочные единицы. Для многих технических операций (например, контроль, испытания и др.) необходимо монтировать все детали-операнды в одну сборочную единицу. Разработана простая формализация технических условий, требующих включения (исключения) деталей в сборочную единицу (из сборочной единицы). Приведена теорема, которая дает математическое описание декомпозиции изделия на сборочные единицы в точных решеточных терминах. Предложен способ численной оценки робастности механической структурыс ложной технической системы.

В данной работе проводится сравнительный анализ точного и эвристических алгоритмов, представленных методом ветвей и границ, генетическим и муравьиным алгоритмами соответственно, для поиска оптимального решения задачи коммивояжера на примере робота-курьера. Целью работы является определение времени работы, длины полученного маршрута и объема памяти, необходимого для работы программы, при использовании метода ветвей и границ и эволюционных эвристических алгоритмов. Также определяется наиболее целесообразный из перечисленных методов для применения в заданных условиях. В настоящей статье используются материалы проведенного исследования, реализованного в формате программы для ЭВМ, программный код для которой реализован на языке Python. В ходе исследования был выбран ряд критериев применимости алгоритмов (время работы программы, длина построенного маршрута и объем необходимой для работы программы памяти), получены результаты работы алгоритмов в заданных условиях и сделаны выводы о степени целесообразности применения того или иного алгоритма в различных заданных условиях работы робота-курьера. В ходе исследования выяснилось, что для малого количества точек ($\leqslant10$) метод ветвей и границ является наиболее предпочтительным, так как находит оптимальное решение быстрее. Однако при вычислении маршрута этим методом, при условии увеличения точек более 10, время работы растет экспоненциально. В таком случае более эффективные результаты дает эвристический подход с использованием генетического и муравьиного алгоритмов. При этом муравьиный алгоритм отличается решениями, наиболее близкими к эталонным, при увеличении точек более 16. Относительным недостатком его является наибольшая ресурсоемкость среди рассматриваемых алгоритмов. Генетический алгоритм дает схожие результаты, но при увеличении точек более 16 растет длина найденного маршрута относительно эталонного. Преимущество генетического алгоритма — его меньшая ресурсоемкость по сравнению с другими алгоритмами.

Практическая значимость данной статьи заключается в потенциальной возможности использования полученных результатов для оптимального решения логистических задач автоматизированной системой в различных сферах: складская логистика, транспортная логистика, логистика «последней мили» и т. д.

В работе изучается многомерное уравнение конвекции-диффузии с переменными коэффициентами и неклассическим граничным условием. Рассмотрены два случая: в первом случае первое граничное условие содержит интеграл от неизвестной функции по переменной интегрирования $x_\alpha^{}$, а во втором случае — интеграл от неизвестной функции по переменной интегрирования $\tau$, обозначающий эффект памяти. Подобные задачи возникают при изучении переноса примеси вдоль русла рек. Для приближенного решения поставленной задачи предложена эффективная в плане экономичности, устойчивости и сходимости разностная схема — локально-одномерная разностная схема А.А. Самарского с порядком аппроксимации~$O(h^2+\tau)$. Ввиду того что уравнение содержит первую производную от неизвестной функции по пространственной переменной $x_\alpha^{}$, для повышения порядка точности локально-одномерной схемы используется известный метод, предложенный А.А. Самарским при построении монотонной схемы второго порядка точности по $h_\alpha^{}$ для уравнения параболического типа общего вида, содержащего односторонние производные, учитывающие знак $r_\alpha^{}(x,\,t)$. Для повышения до второго порядка точности по $h_\alpha^{}$ краевых условий третьего рода воспользовались уравнением в предположении, что оно справедливо и на границах. Исследование единственности и устойчивости решения проводилось с помощью метода энергетических неравенств. Получены априорные оценки решения разностной задачи в $L_2^{}$-норме, откуда следуют единственность решения, непрерывная и равномерная зависимость решения разностной задачи от входных данных, а также сходимость решения локально-одномерной разностной схемы к решению исходной дифференциальной задачи в $L_2^{}$-норме со скоростью, равной порядку аппроксимации разностной схемы. Для двумерной задачи построен алгоритм численного решения, проведены численные расчеты тестовых примеров, иллюстрирующие полученные в работе теоретические результаты.

Описано развитие метода расщепления по физическим факторам для исследования течений несжимаемой жидкости (МЕРАНЖ), прошедшее за последние 50 лет. Гибридная явная конечно-разностная схема метода основана на модифицированной схеме с центральными разностями (МСЦР) и модифицированной схеме с ориентированными разностями (MСОР) со специальным условием переключения в зависимости от знака скорости переноса и знаков первой и второй разностей переносимых функций. Показано применение данного метода для решения некоторых задач (пространственный поток около сферы и кругового цилиндра для случаев однородной и стратифицированной жидкостей в широком диапазоне безразмерных параметров задачи, включая переходные режимы обтекания (2D–3D-переход, ламинарно-турбулентный переход в пограничном слое); плоскостная задача течения жидкости со свободной поверхностью; динамика вихревой пары в воде; коллапс пятен в стратифицированной жидкости; моделирование воздухо-, тепло- и массопереноса в «чистых производственных помещениях»).

Акустико-эмиссионный метод неразрушающего контроля является одним из эффективных и экономичных способов обследования сосудов высокого давления для поиска в них скрытых дефектов (трещин, расслоений и др.), а также единственным методом, чувствительным к развивающимся дефектам. Скорость распространения звука в объекте контроля и ее адекватное определение в локационной схеме имеют важнейшее значение для точности локации источника акустической эмиссии. Предложенный в статье метод обработки данных акустической эмиссии позволяет определить координаты источника и наиболее вероятную скорость для каждого сигнала. Метод включает в себя предварительную фильтрацию данных по амплитуде, по разности времен прихода, исключение электромагнитных помех. Далее к ним применяется комплекс численных методов для решения получившихся нелинейных уравнений, в частности метод Ньютона–Канторовича и общий итерационный процесс. Скорость распространения сигнала от одного источника принимается постоянной во всех направлениях. В качестве начального приближения берется центр тяжести треугольника, образованного первыми тремя датчиками, зафиксировавшими сигнал. Разработанный метод имеет важное практическое применение, и в статье приведен пример его апробации при калибровке акустико- эмиссионной системы на производственном объекте (абсорбере очистки углеводородного газа). Описаны критерии предварительной фильтрации данных. Полученные локации хорошо согласуются с местоположениями генерации сигналов, а вычисленные скорости четко отражают разделение акустической волны на волны Лэмба и Рэлея благодаря разноудаленности источников сигналов от датчиков. В статье построен график соответствия усредненной скорости сигнала и расстояния от его источника до ближайшего датчика. Основным достоинством разработанного метода можно считать его способность вычислять и отображать на общей схеме объекта местоположение сигналов, имеющих разные скорости, а не задавать единую скорость для всех сигналов акустической эмиссии в рамках одного расчета. Это позволяет увеличить степень свободы при вычислениях и тем самым увеличить их точность.

Безградиентные методы оптимизации, или методы нулевого порядка, широко применяются в обучении нейронных сетей, обучении с подкреплением, а также в промышленных задачах, где доступны лишь значения функции в точке (работа с неаналитическими функциями). В частности, метод обратного распространения ошибки в PyTorch работает именно по этому принципу. Существует общеизвестный факт, что при компьютерных вычислениях используется эвристика чисел с плавающей точкой, и из-за этого возникает проблема конечности мантиссы.

В этой работе мы, во-первых, сделали обзор наиболее популярных методов аппроксимации градиента: конечная прямая/центральная разность (FFD/FCD), покомпонентная прямая/центральная разность (FWC/CWC), прямая/центральная рандомизация на $l_2$ сфере (FSSG2/CFFG2); во-вторых, мы описали текущие теоретические представления шума, вносимого неточностью вычисления функции в точке: враждебный шум, случайный шум; в-третьих, мы провели серию экспериментов на часто встречающихся классах задач, таких как квадратичная задача, логистическая регрессия, SVM, чтобы попытаться определить, соответствует ли реальная природа машинного шума существующей теории. Оказалось, что в реальности (по крайней мере на тех классах задач, которые были рассмотрены в данной работе) машинный шум оказался чем-то средним между враждебным шумом и случайным, в связи с чем текущая теория о влиянии конечности мантиссы на поиск оптимума в задачах безградиентной оптимизации требует некоторой корректировки.

При взаимодействии сверхзвукового потока воздуха с поперечной вторичной струей, инжектируемой в этот поток через отверстие на плоской стенке, формируется особая структура течения. Это течение имеет место при инжекции топлива в прямоточные камеры сгорания сверхзвуковых авиационных двигателей, поэтому в последние годы в России и за рубежом предлагаются и исследуются разнообразные подходы к интенсификации смешения газов в этом течении. Предлагаемый в данной работе подход состоит в использовании искровых разрядов для импульсного нагрева газа и генерации неустойчивостей в сдвиговом слое на границе вторичной струи. С помощью моделирования в российском программном комплексе FlowVision 3.13 были получены характеристики этого течения при отсутствии и наличии импульсно-периодического локального тепловыделения на стенке с наветренной стороны от отверстия инжектора. Проведено сравнение локальных характеристик при различной периодичности импульсного нагрева (соответствующей значениям числа Струхаля 0,25 и 0,31). Показано, что импульсный нагрев может приводить к стимуляции формирования возмущений в сдвиговом слое на границе струи. Для случая отсутствия нагрева и для двух режимов импульсного нагрева было рассчитано значение интегрального критерия эффективности смешения. Показано, что импульсный нагрев может приводить как к уменьшению среднего значения эффективности смешения, так и к его увеличению (до 9% в рассмотренном режиме нагрева). Также проведена валидация использованного метода расчета (нестационарные уравнения Навье – Стокса, осредненные по Рейнольдсу, с модифицированной моделью турбулентности $k-\varepsilon$) на примере типового случая взаимодействия сверхзвукового потока с вторичной поперечной струей, изученного несколькими независимыми группами исследователей и хорошо документированного в литературе. Была показана сеточная сходимость расчета этого типового случая во FlowVision. Было проведено количественное сравнение результатов расчетов FlowVision с экспериментальными данными и другими расчетами. Результаты данного исследования могут быть полезны для специалистов, занимающихся проблемами смешения газов и горения в сверхзвуковом потоке, а также разработкой двигателей для сверхзвуковой авиации.

Важную роль при построении математических моделей динамических систем играют обратные задачи, к которым, в частности, относится задача параметрической идентификации. В отличие от классических моделей, оперирующих точечными значениями, интервальные модели дают ограничения сверху и снизу на исследуемые величины. В работе рассматривается интерполяционный подход к решению интервальных задач параметрической идентификации динамических систем для случая, когда экспериментальные данные представлены внешними интервальными оценками. Цель предлагаемого подхода заключается в нахождении такой интервальной оценки параметров модели, при которой внешняя интервальная оценка решения прямой задачи моделирования содержала бы экспериментальные данные или минимизировала бы отклонение от них. В основе подхода лежит алгоритм адаптивной интерполяции для моделирования динамических систем с интервальными неопределенностями, позволяющий в явном виде получать зависимость фазовых переменных от параметров системы. Сформулирована задача минимизации расстояния между экспериментальными данными и модельным решением в пространстве границ интервальных оценок параметров модели. Получено выражение для градиента целевой функции. На репрезентативном наборе задач продемонстрированы эффективность и работоспособность предлагаемого подхода.

Работа посвящена анализу известных классов моделей сверточных нейронных сетей и исследованию выбранных из них перспективных моделей для детектирования летающих объектов на изображениях. Под детектированием объектов (англ. — Object Detection) здесь понимаются обнаружение, локализация в пространстве и классификация летающих объектов. Комплексное исследование выбранных перспективных моделей сверточных нейронных сетей проводится с целью выявления наиболее эффективных из них для создания мобильных систем компьютерного зрения реального времени. Показано, что наиболее приемлемыми для детектирования летающих объектов на изображениях с учетом сформулированных требований к мобильным системам компьютерного зрения реального времени и, соответственно, к лежащим в их основе моделям сверточных нейронных сетей являются модели семейства YOLO, причем наиболее перспективными следует считать пять моделей из этого семейства: YOLOv4, YOLOv4-Tiny, YOLOv4-CSP, YOLOv7 и YOLOv7-Tiny. Для обучения, валидации и комплексного исследования этих моделей разработан соответствующий набор данных. Каждое размеченное изображение из набора данных включает от одного до нескольких летающих объектов четырех классов: «птица», «беспилотный летательный аппарат самолетного типа», «беспилотный летательный аппарат вертолетного типа» и «неизвестный объект» (объекты в воздушном пространстве, не входящие в первые три класса). Исследования показали, что все модели сверточных нейронных сетей по скорости детектирования объектов на изображении (по скорости вычисления модели) значительно превышают заданное пороговое значение, однако только модели YOLOv4-CSP и YOLOv7, причем только частично, удовлетворяют требованию по точности детектирования (классификации) летающих объектов. Наиболее сложным для детектирования классом объектов является класс «птица». При этом выявлено, что наиболее эффективной по точности классификации является модель YOLOv7, модель YOLOv4-CSP на втором месте. Обе модели рекомендованы к использованию в составе мобильной системы компьютерного зрения реального времени при условии увеличения в созданном наборе данных числа изображений с объектами класса «птица» и дообучения этих моделей с тем, чтобы они удовлетворяли требованию по точности детектирования летающих объектов каждого из четырех классов.

Данная работа посвящена применению теории S-сплайнов для решения уравнений в частных производных на примере уравнения Пуассона. S-сплайн — кусочно-полиномиальная функция, коэффициенты полиномов которой определяются из двух условий: первая часть коэффициентов определяется условиями гладкой склейки, остальные определяются методом наименьших квадратов. В зависимости от порядка рассматриваемых полиномов и соотношения между количеством условий первого и второго типов мы получаем S-сплайны с разными свойствами. На настоящий момент изучены сплайны 3-й степени класса C¹ и сплайны 5-й степени класса C²(т.е. на них накладывались условия гладкой склейки вплоть до первой и второй производных соответственно). Мы рассмотрим, каким образом могут быть применены сплайны 3-й степени класса C¹ при решении уравнения Пуассона на круге и в других областях.