Все выпуски

В предлагаемой статье приводятся результаты аналитического и компьютерного исследования коллективных динамических свойств цепочки автоколебательных систем (условно — осцилляторов). Предполагается, что связи отдельных элементов цепочки являются невзаимными, однонаправленными. Точнее, предполагается, что каждый элемент цепочки находится под воздействием предыдущего, в то время как обратная реакция отсутствует (физически несущественна). В этом состоит главная особенность цепочки. Данную систему можно интерпретировать как активную дискретную среду с однонаправленным переносом, в частности переносом вещества. Подобные цепочки могут являться математическими моделями реальных систем с решеточной структурой, имеющих место в самых различных областях естествознания и техники: в физике, химии, биологии, радиотехнике, экономике и др. Также они могут быть моделями технологических и вычислительных процессов. В качестве элементов решетки выбраны нелинейные автоколебательные системы (условно — осцилляторы) с широким спектром потенциально возможных индивидуальных автоколебаний: от периодических до хаотических. Это позволяет исследовать различные динамические режимы цепочки от регулярных до хаотических, меняя параметры элементов и не меняя природу самих элементов. Совместное применение качественных методов теории динамических систем и качественно-численных методов позволяет получить обозримую картину всевозможных динамических режимов цепочки. Исследуются условия существования и устойчивости пространственно однородных динамических режимов (детерминированных и хаотических) цепочки. Аналитические результаты иллюстрированы численным экспериментом. Исследуются динамические режимы цепочки при возмущениях параметров на ее границе. Показывается возможность управления динамическими режимами цепочки путем включения необходимого возмущения на границе. Рассматриваются различные случаи динамики цепочек, составленных из неоднородных (различных по своим параметрам) элементов. Аналитически и численно исследуется глобальная (всех осцилляторов цепочки) хаотическая синхронизация.

This article presents the results of an analytical and computer study of the collective dynamic properties of a chain of self-oscillating systems (conditionally — oscillators). It is assumed that the couplings of individual elements of the chain are non-reciprocal, unidirectional. More precisely, it is assumed that each element of the chain is under the influence of the previous one, while the reverse reaction is absent (physically insignificant). This is the main feature of the chain. This system can be interpreted as an active discrete medium with unidirectional transfer, in particular, the transfer of a matter. Such chains can represent mathematical models of real systems having a lattice structure that occur in various fields of natural science and technology: physics, chemistry, biology, radio engineering, economics, etc. They can also represent models of technological and computational processes. Nonlinear self-oscillating systems (conditionally, oscillators) with a wide “spectrum” of potentially possible individual self-oscillations, from periodic to chaotic, were chosen as the “elements” of the lattice. This allows one to explore various dynamic modes of the chain from regular to chaotic, changing the parameters of the elements and not changing the nature of the elements themselves. The joint application of qualitative methods of the theory of dynamical systems and qualitative-numerical methods allows one to obtain a clear picture of all possible dynamic regimes of the chain. The conditions for the existence and stability of spatially-homogeneous dynamic regimes (deterministic and chaotic) of the chain are studied. The analytical results are illustrated by a numerical experiment. The dynamical regimes of the chain are studied under perturbations of parameters at its boundary. The possibility of controlling the dynamic regimes of the chain by turning on the necessary perturbation at the boundary is shown. Various cases of the dynamics of chains comprised of inhomogeneous (different in their parameters) elements are considered. The global chaotic synchronization (of all oscillators in the chain) is studied analytically and numerically.

Представлен алгоритм моделирования ансамбля траекторий нестационарных временных рядов. Построена численная схема аппроксимации выборочной плотности функции распределения в задаче с закрепленными концами, когда начальное распределение за заданное количество шагов переходит в определенное конечное распределение, так, что на каждом шаге выполняется полугрупповое свойство решения уравнения Лиувилля. Модель позволяет численно построить эволюционирующие плотности функций распределения при случайном переключении состояний системы, порождающей исходный временной ряд.

Основная проблема, рассматриваемая в работе, связана с тем, что при численной реализации левосторонней разностной производной по времени решение становится неустойчивым, но именно такой подход отвечает моделированию эволюции. При выборе неявных устойчивых схем с «заходом в будущее» используется итерационный процесс, который на каждом своем шаге не отвечает полугрупповому свойству. Если же моделируется некоторый реальный процесс, в котором предположительно имеет место целеполагание, то желательно использовать схемы, которые порождают модель переходного процесса. Такая модель используется в дальнейшем для того, чтобы построить предиктор разладки, который позволит определить, в какое именно состояние переходит изучаемый процесс до того, как он действительно в него перешел. Описываемая в статье модель может использоваться как инструментарий моделирования реальных нестационарных временных рядов.

Схема моделирования состоит в следующем. Из заданного временного ряда отбираются фрагменты, отвечающие определенным состояниям, например трендам с заданными углами наклона и дисперсиями. Из этих фрагментов составляются эталонные распределения состояний. Затем определяются эмпирические распределения длительностей пребывания системы в указанных состояниях и длительности времени перехода из состояния в состояние. В соответствии с этими эмпирическими распределениями строится вероятностная модель разладки и моделируются соответствующие траектории временного ряда.

This paper presents algorithm for modeling set of trajectories of non-stationary time series, based on a numerical scheme for approximating the sample density of the distribution function in a problem with fixed ends, when the initial distribution for a given number of steps transforms into a certain final distribution, so that at each step the semigroup property of solving the Liouville equation is satisfied. The model makes it possible to numerically construct evolving densities of distribution functions during random switching of states of the system generating the original time series.

The main problem is related to the fact that with the numerical implementation of the left-hand differential derivative in time, the solution becomes unstable, but such approach corresponds to the modeling of evolution. An integrative approach is used while choosing implicit stable schemes with “going into the future”, this does not match the semigroup property at each step. If, on the other hand, some real process is being modeled, in which goal-setting presumably takes place, then it is desirable to use schemes that generate a model of the transition process. Such model is used in the future in order to build a predictor of the disorder, which will allow you to determine exactly what state the process under study is going into, before the process really went into it. The model described in the article can be used as a tool for modeling real non-stationary time series.

Steps of the modeling scheme are described further. Fragments corresponding to certain states are selected from a given time series, for example, trends with specified slope angles and variances. Reference distributions of states are compiled from these fragments. Then the empirical distributions of the duration of the system’s stay in the specified states and the duration of the transition time from state to state are determined. In accordance with these empirical distributions, a probabilistic model of the disorder is constructed and the corresponding trajectories of the time series are modeled.

Представлены результаты расчетов стационарной скорости распространения пламени с использованием соотношения, полученного на основе термодинамического вариационного принципа. Показано, что предложенный вычислительный алгоритм обеспечивает устойчивую сходимость итерационного процесса при любом начальном приближении значительно отличающемся от искомого решения.

The stationary flame spread rate has been calculated using the relationship based on the thermodynamic variational principle. It has been shown that proposed numerical algorithm provides the stable convergence under any initial approximation, which could be noticeably far from the searched solution.

Рассматривается классическая для нелинейной динамики модель «брюсселятор», дополненная третьей переменной, играющей роль быстро диффундирующего ингибитора. Модель исследуется в одномерном случае в области параметров, где проявляются два типа диффузионной неустойчивости однородного стационарного состояния системы: волновая неустойчивость, приводящая к самопроизвольному формированию автоволн, и неустойчивость Тьюринга, приводящая к самопроизвольному формированию стационарных диссипативных структур, или структур Тьюринга. Показано, что благодаря субкритическому характеру бифуркации Тьюринга взаимодействие двух неустойчивостей в данной системе приводит к самопроизвольному формированию стационарных диссипативных структур еще до прохождения бифуркации Тьюринга. В ответ на различные случайные шумовые возмущения пространственно-однородного стационарного состояния в исследуемой параметрической области в окрестности точки двойной бифуркации в системе могут устанавливаться различные режимы: как чистые, состоящие только из стационарных или только автоволновых диссипативных структур, так и смешанные, при которых разные режимы проявляются в разных участках расчетного пространства. В рассматриваемой параметрической области система является мультистабильной и проявляет высокую чувствительность к начальным шумовым условиям, что приводит к размытию границ между качественно разными режимами. При этом даже в зоне доминирования смешанных режимов с преобладанием структур Тьюринга значительную вероятность имеет установление чистого автоволнового режима. В случае установившихся смешанных режимов достаточно сильное локальное возмущение в участке расчетного пространства, где проявляется автоволновой режим, может инициировать локальное формирование новых стационарных диссипативных структур. Локальное возмущение стационарного однородного состояния в исследуемой области параметрического пространства приводит к качественно схожей карте устоявшихся режимов, при этом зона доминирования чистых автоволновых режимов расширяется с увеличением амплитуды локального возмущения. В двумерном случае в системе не устанавливаются смешанные режимы. При эволюции системы в случае появления локальных структур Тьюринга под воздействием автоволнового режима со временем они заполняют все расчетное пространство.

A classical for nonlinear dynamics model, Brusselator, is considered, being augmented by addition of a third variable, which plays the role of a fast-diffusing inhibitor. The model is investigated in one-dimensional case in the parametric domain, where two types of diffusive instabilities of system’s homogeneous stationary state are manifested: wave instability, which leads to spontaneous formation of autowaves, and Turing instability, which leads to spontaneous formation of stationary dissipative structures, or Turing structures. It is shown that, due to the subcritical nature of Turing bifurcation, the interaction of two instabilities in this system results in spontaneous formation of stationary dissipative structures already before the passage of Turing bifurcation. In response to different perturbations of spatially uniform stationary state, different stable regimes are manifested in the vicinity of the double bifurcation point in the parametric region under study: both pure regimes, which consist of either stationary or autowave dissipative structures; and mixed regimes, in which different modes dominate in different areas of the computational space. In the considered region of the parametric space, the system is multistable and exhibits high sensitivity to initial noise conditions, which leads to blurring of the boundaries between qualitatively different regimes in the parametric region. At that, even in the area of dominance of mixed modes with prevalence of Turing structures, the establishment of a pure autowave regime has significant probability. In the case of stable mixed regimes, a sufficiently strong local perturbation in the area of the computational space, where autowave mode is manifested, can initiate local formation of new stationary dissipative structures. Local perturbation of the stationary homogeneous state in the parametric region under investidation leads to a qualitatively similar map of established modes, the zone of dominance of pure autowave regimes being expanded with the increase of local perturbation amplitude. In two-dimensional case, mixed regimes turn out to be only transient — upon the appearance of localized Turing structures under the influence of wave regime, they eventually occupy all available space.

В работе рассматриваются дискретные динамические системы, находящиеся под действием случайных возмущений. Динамика отклонений стохастических решений от детерминированных равновесий исследуется с помощью систем первого приближения. Получены необходимые и достаточные условия, при которых уравнения для первых двух моментов этих отклонений имеют устойчивые стационарные решения. Стационарные вторые моменты используются для оценки разброса случайных состояний вокруг устойчивых равновесий нелинейных систем, а также для анализа индуцированных шумом переходов между бассейнами притяжения этих равновесий. Конструктивность предлагаемого подхода демонстрируется на примере анализа различных стохастических режимов для модели популяционной динамики Рикера с эффектом Олли.

Stochastically forced discrete dynamical systems are considered. Using first approximation systems, we study dynamics of deviations of stochastic solutions from deterministic equilibria. Necessary and sufficient conditions of the existence of stable stationary solutions of equations for mean-square deviations are derived. Stationary values of these mean-square deviations are used for the estimations of the dispersion of random states nearby stable equilibria and analysis of noise-induced transitions. Constructive application of the suggested technique to the analysis of various stochastic regimes in Ricker population model with Allee effect is demonstrated.

В данной статье рассматривается метод построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, основанный на определении состава входных переменных, построения обучающей выборки и самого обучения с использованием метода обратного распространения ошибки. Традиционные методы построения прогнозных моделей временного ряда (авторегрессионной модели, модели скользящего среднего или модели авторегрессии – скользящего среднего) позволяют аппроксимировать временной ряд линейной зависимостью текущего значения выходной переменной от некоторого количества ее предыдущих значений. Такое ограничение, как линейность зависимости, приводит к значительным ошибкам при прогнозировании.

Технологии интеллектуального анализа с применением нейросетевого моделирования позволяют аппроксимировать временной ряд нелинейной зависимостью. Причем процесс построения нейросетевой модели (определение состава входных переменных, числа слоев и количества нейронов в слоях, выбор функций активации нейронов, определение оптимальных значений весов связей нейронов) позволяет получить прогнозную модель в виде аналитической нелинейной зависимости.

Одним из ключевых моментов при построении нейросетевых моделей в различных прикладных областях, влияющих на ее адекватность, является определение состава ее входных переменных. Состав входных переменных традиционно выбирается из некоторых физических соображений или методом подбора. Для задачи определения состава входных переменных прогнозной нейросетевой модели временного ряда предлагается использовать особенности поведения автокорреляционной и частной автокорреляционной функций.

В работе предлагается метод определения состава входных переменных нейросетевых моделей для стационарных и нестационарных временных рядов, базирующийся на построении и анализе автокорреляционных функций. На основе предложенного метода разработаны алгоритм и программа в среде программирования Python, определяющая состав входных переменных прогнозной нейросетевой модели — персептрона, а также строящая саму модель. Осуществлена экспериментальная апробация предложенного метода на примере построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, отражающего потребление электроэнергии в разных регионах США, открыто опубликованной компанией PJM Interconnection LLC (PJM) — региональной сетевой организацией в Соединенных Штатах. Данный временной ряд является нестационарным и характеризуется наличием как тренда, так и сезонности. Прогнозирование очередных значений временного ряда на ос- нове предыдущих значений и построенной нейросетевой модели показало высокую точность аппроксимации, что доказывает эффективность предлагаемого метода.

This article studies a method of constructing a predictive neural network model of a time series based on determining the composition of input variables, constructing a training sample and training itself using the back propagation method. Traditional methods of constructing predictive models of the time series are: the autoregressive model, the moving average model or the autoregressive model — the moving average allows us to approximate the time series by a linear dependence of the current value of the output variable on a number of its previous values. Such a limitation as linearity of dependence leads to significant errors in forecasting.

Mining Technologies using neural network modeling make it possible to approximate the time series by a nonlinear dependence. Moreover, the process of constructing of a neural network model (determining the composition of input variables, the number of layers and the number of neurons in the layers, choosing the activation functions of neurons, determining the optimal values of the neuron link weights) allows us to obtain a predictive model in the form of an analytical nonlinear dependence.

The determination of the composition of input variables of neural network models is one of the key points in the construction of neural network models in various application areas that affect its adequacy. The composition of the input variables is traditionally selected from some physical considerations or by the selection method. In this work it is proposed to use the behavior of the autocorrelation and private autocorrelation functions for the task of determining the composition of the input variables of the predictive neural network model of the time series.

In this work is proposed a method for determining the composition of input variables of neural network models for stationary and non-stationary time series, based on the construction and analysis of autocorrelation functions. Based on the proposed method in the Python programming environment are developed an algorithm and a program, determining the composition of the input variables of the predictive neural network model — the perceptron, as well as building the model itself. The proposed method was experimentally tested using the example of constructing a predictive neural network model of a time series that reflects energy consumption in different regions of the United States, openly published by PJM Interconnection LLC (PJM) — a regional network organization in the United States. This time series is non-stationary and is characterized by the presence of both a trend and seasonality. Prediction of the next values of the time series based on previous values and the constructed neural network model showed high approximation accuracy, which proves the effectiveness of the proposed method.

Работа посвящена проблеме создания модели со стационарными параметрами по ретроспективным данным в условиях неизвестных возмущений. Рассматривается случай, когда представительная выборка состояний объекта может быть сформирована с использованием ретроспективных данных, накопленных только в течение значительного интервала времени. При этом допускается, что неизвестные возмущения могут действовать в широком частотном диапазоне и могут иметь низкочастотные и трендовые составляющие. В такой ситуации включение в выборку данных разных временных периодов может привести к противоречиям и чрезвычайно снизить точность модели. В работе дан обзор подходов и способов согласования данных. При этом основное внимание уделено отбору данных. Дана оценка применимости различных вариантов отбора данных как инструмента снижения уровня неопределенности. Предложен метод идентификации модели объекта с самовыравниванием по данным, накопленным за значительный период времени в условиях неизвестных возмущений с широким частотным диапазоном. Метод ориентирован на создание модели со стационарными параметрами, не требующей периодической перенастройки под новые условия. Метод основан на совместном применении отбора данных и представлении данных отдельных периодов времени в виде приращений относительно начального для периода момента времени. Это позволяет уменьшить число параметров, которые характеризуют неизвестные возмущения при минимуме допущений, ограничивающих применение метода. В результате снижается размерность поисковой задачи и минимизируются вычислительные затраты, связанные с настройкой модели. Рассмотрены особенности применения метода при нелинейной модели. Метод использован при разработке модели закрытого охлаждения стали на агрегате непрерывного горячего оцинковании стальной полосы. Модель может использоваться при упреждающем управлении тепловыми процессами и при выборе скорости движения полосы. Показано, что метод делает возможным разработку модели тепловых процессов с секции закрытого охлаждения в условиях неизвестных возмущений, имеющих в том числе низкочастотные составляющие.

The work is devoted to the problem of creating a model with stationary parameters using historical data under conditions of unknown disturbances. The case is considered when a representative sample of object states can be formed using historical data accumulated only over a significant period of time. It is assumed that unknown disturbances can act in a wide frequency range and may have low-frequency and trend components. In such a situation, including data from different time periods in the sample can lead to inconsistencies and greatly reduce the accuracy of the model. The paper provides an overview of approaches and methods for data harmonization. In this case, the main attention is paid to data sampling. An assessment is made of the applicability of various data sampling options as a tool for reducing the level of uncertainty. We propose a method for identifying a self-leveling object model using data accumulated over a significant period of time under conditions of unknown disturbances with a wide frequency range. The method is focused on creating a model with stationary parameters that does not require periodic reconfiguration to new conditions. The method is based on the combined use of sampling and presentation of data from individual periods of time in the form of increments relative to the initial point in time for the period. This makes it possible to reduce the number of parameters that characterize unknown disturbances with a minimum of assumptions that limit the application of the method. As a result, the dimensionality of the search problem is reduced and the computational costs associated with setting up the model are minimized. It is possible to configure both linear and, in some cases, nonlinear models. The method was used to develop a model of closed cooling of steel on a unit for continuous hot-dip galvanizing of steel strip. The model can be used for predictive control of thermal processes and for selecting strip speed. It is shown that the method makes it possible to develop a model of thermal processes from a closed cooling section under conditions of unknown disturbances, including low-frequency components.

Исследуется влияние промысла на структурированную рыбную популяцию в случайным образом меняющихся условиях среды обитания. Параметры популяции соответствуют массовым видам пелагических рыб дальневосточных морей северо-западной части Тихого океана (минтай, сельдь, сардина). В различных частях Мирового океана обитают похожие виды рыб. В качестве основного признака принимается различие особей по размеру. Это легко измеряемая в промысловых условиях характеристика, она достаточно хорошо определяет основные свойства особей: возраст, половозрелость, другие морфологические и физиологические особенности. Флуктуации внешней среды оказывают существенное влияние на особей в ранних стадиях развития, во взрослом состоянии наблюдающиеся изменения во внешней среде слабо влияют на жизнедеятельность особей. Характеристики промысла выбираются оптимальными с точки зрения дохода от него. Основной управляющей характеристикой промысла являются промысловые усилия. Зависимость дохода от количества промысловых усилий выбрана квадратичной в части затрат от промысла, что соответствует экономическим представлениям о росте затрат при увеличении объемов производства. Модельное исследование показывает, что структура популяции обеспечивает повышенную стабильность популяции. В процессе роста особей и их выбывания из-за естественной смертности сглаживаются колебания плотности численности, возникающие из-за сильного влияния на особей флуктуаций среды обитания на ранних стадиях развития. Сглаживающую роль играет диффузионная составляющая процессов роста. В свою очередь, промысел обладает сглаживающим воздействием по отношению к изменениям (в том числе и стохастическим) среды обитания, существенно влияющим на обилие молоди и последующую динамику обилия популяции рыб. В сравнении с оптимальным переменным по интенсивности промыслом исследован постоянный по интенсивности режим промысла. При этом оказалось, что в динамичных условиях среды и стохастической динамике численности пополнения существует постоянное по времени промысловое усилие, по эффективности близкое к оптимальному переменному промыслу. Это означает, что постоянный или слабо меняющийся по количеству промысловых усилий промысел может оказаться весьма эффективным с точки зрения дохода.

We study the influence of fishery on a structured fish population under random changes of habitat conditions. The population parameters correspond to dominant pelagic fish species of Far-Eastern seas of the northwestern part of the Pacific Ocean (pollack, herring, sardine). Similar species inhabit various parts of the Word Ocean. The species body size distribution was chosen as a main population feature. This characteristic is easy to measure and adequately defines main specimen qualities such as age, maturity and other morphological and physiological peculiarities. Environmental fluctuations have a great influence on the individuals in early stages of development and have little influence on the vital activity of mature individuals. The fishery revenue was chosen as an optimality criterion. The main control characteristic is fishing effort. We have chosen quadratic dependence of fishing revenue on the fishing effort according to accepted economic ideas stating that the expenses grow with the production volume. The model study shows that the population structure ensures the increased population stability. The growth and drop out of the individuals’ due to natural mortality smoothens the oscillations of population density arising from the strong influence of the fluctuations of environment on young individuals. The smoothing part is played by diffusion component of the growth processes. The fishery in its turn smooths the fluctuations (including random fluctuations) of the environment and has a substantial impact upon the abundance of fry and the subsequent population dynamics. The optimal time-dependent fishing effort strategy was compared to stationary fishing effort strategy. It is shown that in the case of quickly changing habitat conditions and stochastic dynamics of population replenishment there exists a stationary fishing effort having approximately the same efficiency as an optimal time-dependent fishing effort. This means that a constant or weakly varying fishing effort can be very efficient strategy in terms of revenue.

В предположении анизотропии свойств жидкости и среды моделируется возникновение гравитационной конвекции в пористом прямоугольнике, насыщенном теплопроводной жидкостью с примесью и подогреваемом снизу. Рассматривается плоская задача на основе уравнений Дарси – Буссинеска для бинарной жидкости с учетом эффекта Соре. Устанавливаются условия, при которых система уравнений относительно функции тока, отклонений температуры и концентрации от равновесного состояния является косимметричной и возможно ответвление от механического равновесия непрерывного семейства стационарных движений.

Показано, что в условиях существования косимметрии имеются подобласти параметров, для которых критические значения температурного и концентрационного чисел Рэлея находятся по явным формулам. Для случая монотонной неустойчивости механического равновесия выведены формулы критических чисел Рэлея и приведены результаты подтверждающих вычислений.

Развита конечно-разностная дискретизация задачи второго порядка точности по пространственным переменным, сохраняющая косимметричность исследуемой системы. С помощью разработанной численной схемы проведен анализ устойчивости механического равновесия при различных комбинациях управляющих параметров.

На плоскости температурного и концентрационного чисел Рэлея представлены нейтральные кривые устойчивости механического равновесия и рассчитаны участки колебательной неустойчивости. Установлена зависимость от параметров термодиффузии концентрационного числа Рэлея, при котором колебательная неустойчивость предшествует монотонной. В общей ситуации, когда не выполняются условия косимметрии, выведенные формулы критических чисел Рэлея могут быть использованы для оценки порогов возникновения конвекции.

We study an appearance of gravitational convection in a porous medium saturated by the double-diffusive fluid. The rectangle heated from below is considered with anisotropy of media properties. We analyze Darcy – Boussinesq equations for a binary fluid with Soret effect.

Resulting system for the stream function, the deviation of temperature and concentration is cosymmetric under some additional conditions for the parameters of the problem. It means that the quiescent state (mechanical equilibrium) loses its stability and a continuous family of stationary regimes branches off. We derive explicit formulas for the critical values of the Rayleigh numbers both for temperature and concentration under these conditions of the cosymmetry. It allows to analyze monotonic instability of mechanical equilibrium, the results of corresponding computations are presented.

A finite-difference discretization of a second-order accuracy is developed with preserving of the cosymmetry of the underlying system. The derived numerical scheme is applied to analyze the stability of mechanical equilibrium.

The appearance of stationary and nonstationary convective regimes is studied. The neutral stability curves for the mechanical equilibrium are presented. The map for the plane of the Rayleigh numbers (temperature and concentration) are displayed. The impact of the parameters of thermal diffusion on the Rayleigh concentration number is established, at which the oscillating instability precedes the monotonic instability. In the general situation, when the conditions of cosymmetry are not satisfied, the derived formulas of the critical Rayleigh numbers can be used to estimate the thresholds for the convection onset.

Проведено численное исследование нестационарных режимов смешанной конвекции в открытом частично пористом горизонтальном канале при наличии тепловыделяющего элемента. Наружные поверхности горизонтальных стенок конечной толщины являлись адиабатическими. В канале находилась ньютоновская теплопроводная жидкость, вязкость которой зависит от температуры по экспоненцильному закону. Дискретный тепловыделяющий теплопроводный элемент расположен внутри нижней стенки канала. Температура жидкости равна температуре твердого скелета внутри пористой вставки, и расчеты ведутся в рамках модели теплового равновесия. Пористая вставка изотропна, однородна и проницаема для жидкости. Для моделирования пористой среды использована модель Дарси–Бринкмана. Математическая модель, сформулированная в безразмерных преобразованных переменных «функция тока – завихренность скорости – температура» на основе приближения Буссинеска, реализована численно с помощью метода конечных разностей. Уравнения дисперсии завихренности и энергии решались на основе локально-одномерной схемы А.А. Самарского. Диффузионные слагаемые аппроксимировались центральными разностями, конвективные — с использованием монотонной аппроксимации А.А. Самарского. Разностные уравнения решались методом прогонки. Разностное уравнение Пуассона для функции тока решалось отдельно, с применением метода последовательной верхней релаксации. Оптимальное значение параметра релаксации подбиралось на основе вычислительных экспериментов. Разработанная вычислительная модель была протестирована на множестве равномерных сеток, а также верифицирована путем сравнения полученных результатов при решении модельной задачи с данными других авторов.

Численные исследования нестационарных режимов смешанной конвекции жидкости с переменной вязкостью в горизонтальном канале с тепловыделяющим источником были проведены при следующих значениях безразмерных параметров: $\mathrm{Pr} = 7.0$, $\varepsilon = 0.8$, $\mathrm{Gr} = 10^5$, $C = 0-1$, $10^{-5} < \mathrm{Da} < 10^{-1}$, $50 < \mathrm{Re} < 500$, $\delta = l/H = 0.6-3$. Все распределения изолиний функции тока и температуры, а также зависимости среднего числа Нуссельта и средней температуры были получены в стационарном режиме, когда наблюдается установление картины течения и теплопереноса. В результате анализа установлено, что введение пористой вставки позволяет интенсифицировать теплосъем с поверхности источника энергии. Увеличение размеров пористой ставки, а также использование рабочих сред с разными теплофизическими характеристиками приводят к снижению температуры в источнике энергии.

Numerical study of unsteady mixed convection in an open partially porous horizontal channel with a heatgenerating source was performed. The outer surfaces of horizontal walls of finite thickness were adiabatic. In the channel there was a Newtonian heat-conducting fluid with a temperature-dependent viscosity. The discrete heatconducting and heat-generating source is located inside the bottom wall. The temperature of the fluid phase was equal to the temperature of the porous medium, and calculations were performed using the local thermal equilibrium model. The porous insertion is isotropic, homogeneous and permeable to fluid. The Darcy–Brinkman model was used to simulate the transport process within the porous medium. Governing equations formulated in dimensionless variables “stream function – vorticity – temperature” using the Boussinesq approximation were solved numerically by the finite difference method. The vorticity dispersion equation and energy equation were solved using locally one-dimensional Samarskii scheme. The diffusive terms were approximated by central differences, while the convective terms were approximated using monotonic Samarskii scheme. The difference equations were solved by the Thomas algorithm. The approximated Poisson equation for the stream function was solved separately by successive over-relaxation method. Optimal value of the relaxation parameter was found on the basis of computational experiments. The developed computational code was tested using a set of uniform grids and verified by comparing the results obtained of other authors.

Numerical analysis of unsteady mixed convection of variable viscosity fluid in the horizontal channel with a heat-generating source was performed for the following parameters: $\mathrm{Pr} = 7.0$, $\varepsilon = 0.8$, $\mathrm{Gr} = 10^5$, $C = 0-1$, $10^{-5} < \mathrm{Da} < 10^{-1}$, $50 < \mathrm{Re} < 500$, $\delta = l/H = 0.6-3$. Distributions of the isolines of the stream function, temperature and the dependences of the average Nusselt number and the average temperature inside the heater were obtained in a steady-state regime, when the stationary picture of the flow and heat transfer is observed. As a result we showed that an addition of a porous insertion leads to an intensification of heat removal from the surface of the energy source. The increase in the porous insertion sizes and the use of working fluid with different thermal characteristics, lead to a decrease in temperature inside the source.