Все выпуски

В традиционных системах ЧПУ каждый из отрезков кусочно-линейной траектории описывается отдельным кадром управляющей программы. При этом формируется трапециидальная траектория движения, а сшивание отдельных участков производится при нулевых значениях скорости и ускорения. Повышение производительности связано с непрерывностью обработки, которое в современных системах ЧПУ достигается за счет использования сплайн-интерполяции. Для кусочно-линейной траектории, которая является базовой для большинства изделий, наиболее приемлемым является сплайн первой степени. Однако даже в простейшем случае сплайновой интерполяции закрытость базового программного обеспечения ведущих производителей систем ЧПУ ограничивает возможности не только разработчиков, но и пользователей. С учетом этого целью данной работы является детальная проработка структурной организации и алгоритмов работы имитационной модели кусочно-линейной сплайн-интерполяции. В качестве основной меры, позволяющей снизить динамические ошибки обработки, рассматривается ограничение на рывок и ускорение. При этом особое значение уделяется S-образной форме кривой скорости на участках разгона и торможения. Это связано с условиями реализации сплайн-интерполяции, одним из которых является непрерывность движения, которое обеспечивается за счет равенства первой и второй производной при стыковке участков траектории. Подобная постановка соответствует принципам реализации комбинированных систем управления следящего электропривода, которые обеспечивают частичную инвариантность к управляющим и возмущающим воздействиям. В качестве базы структурной организации принята эталонная модель сплайн-интерполятора. Рассмотрены также вопросы масштабирования обработки, в основе которых заложено снижение скорости вектора по отношению к базовому значению. Это позволяет повысить точность перемещений. Показано, что диапазон изменений скорости перемещений может быть больше десяти тысяч и ограничен только возможностями регулирования скорости исполнительных приводов.

В данной работе рассматривается взаимодействие кинка уравнения $\varphi^4$ с двумя протяженными одинаковыми примесями. Протяженная примесь описывается с помощью функции прямоугольного вида. Анализируется случай притягивающей примеси. С помощью аналитических методов рассматривается случай малых амплитуд локализованных волн, когда возможно провести линеаризацию уравнений движения. Для численного решения использовался метод прямых для уравнений в частных производных. Для нахождения частот колебаний, локализованных на примесях волн, используется дискретное преобразование Фурье. Кинк запускался в направлении примесей с разными начальными скоростями. Изменялось также расстояние между двумя примесями. Показано, что при взаимодействии кинка с примесями на них возбуждаются долгоживущие локализованные волны бризерного типа. Исследована их структура и связанная динамика. Определено, как, изменяя параметры примесей и расстояние между ними, можно управлять типом и динамическими параметрами связанных колебаний, локализованных на примесях волн. Найдены возможные решения в виде синфазных, антифазных колебаний, в виде биений. Колебания локализованных волн происходят с излучением волн малой амплитуды. Спектр этих излучений состоит из двух частот. Первая приближенно равна $\sqrt{2}$, что соответствует величине частоты для хвоста воблингбризера уравнения $\varphi^4$. Вторая приближенно равна удвоенной частоте колебаний примесных мод. Найдено (как аналитически, так и численно) наличие двух возможных частот для связанных локализованных колебаний. Показано, что частоты сильно зависят от расстояния между примесями. С увеличением расстояния между примесями частоты сливаются в одну — частоту, полученную для случая одиночной примеси. Найденные численно и аналитически зависимости частот от расстояния между примесями хорошо совпадают для больших расстояний, когда взаимодействие между примесями слабое, и начинают заметно отличаться при малых расстояниях, когда взаимодействие между примесями сильное. Аналитическое значение величин полученных частот всегда больше численных. Показано, что зависимость амплитуды локализованных волн от начальной скорости кинка имеет несколько минимумов и максимумов.

В работе предложена математическая модель аэроупругих колебаний стенки узкого канала, имеющей нелинейно-упругий подвес и взаимодействующей с пульсирующим слоем вязкого газа. В рамках данной модели определены и исследованы аэроупругий отклик стенки канала и соответствующий ему фазовый сдвиг. Сформулированная авторами модель позволяет одновременно исследовать влияние на колебания стенки нелинейной жесткости ее упругого подвеса, сжимаемости и диссипативных свойств газа, а также инерции его движения в канале под действием пульсирующего перепада давления. Модель разработана на базе постановки и решения плоской начально-краевой задачи математической физики, включающей систему уравнений динамики баротропного вязкого газа, уравнения динамики жесткой стенки как одномассового нелинейного осциллятора. Используя метод возмущений, проведен асимптотический анализ задачи с последующим решением уравнений динамики тонкого слоя вязкого газа методом итерации. В результате определен закон распределения давления газа в канале и исходная задача аэроупругости сведена к исследованию обобщенного уравнения Дуффинга. Его решение осуществлено методом гармонического баланса, что позволило определить аэроупругий и фазовый отклики стенки канала в виде неявных функций. Проведено численное исследование данных откликов для оценки влияния инерции движения газа и его сжимаемости, а также сравнение полученных результатов с частными случаями ползущего движения вязкого газа и несжимаемой вязкой жидкости. Результаты проведенного исследования показали важность одновременного учета сжимаемости и инерции движения вязкого газа при моделировании аэроупругих колебаний стенки рассматриваемого канала.

Целью настоящей статьи является разработка модели для реалистичного описания смешанного потока автомобилей двух типов (легковые и грузовые автомобили) на многополосных магистралях с учетом не только различия в технических характеристиках транспортных средств (габариты, максимальная скорость), но также различия в стратегиях вождения. Статья включает обзор литературы, в том числе публикаций последних лет, подтверждающий актуальность моделирования неоднородных транспортных потоков.

Новая модель учитывает, что грузовики имеют более низкую (по сравнению с легковыми автомобилями) максимальную скорость и медленнее стартуют с места. Они менее маневренные, поэтому перестраиваться им сложнее. Кроме того, движение грузовиков может регламентироваться некоторыми ограничивающими правилами, например запретом движения по левым полосам.

Модель основана на теории клеточных автоматов, что позволяет всесторонне описывать особенности отдельных компонент потока. На каждом шаге по времени состояние ячеек автомата обновляется в два этапа: перестроение и движение вперед. Алгоритмы обоих подшагов отличаются для легковых и грузовых транспортных средств. Каждому автомобилю присваивается ряд параметров: вид транспортного средства, длина, максимальная скорость, стратегия при смене полосы, стратегия при движении по полосе.

Модель реализована в виде комплекса программ, позволяющего моделировать движение на различных участках улично-дорожной сети — перекрестках, участках с сужением и расширением дороги, въездах и съездах с автомагистрали. В рамках данной работы для тестирования модели выбраны участок дороги с переменным числом полос и прямой многополосный участок с виртуальным детектором. Результаты представлены в виде локальных диаграмм «скорость – плотность» и «поток – плотность», а также пространственно-временных диаграмм скорости.

Для апробации модели решается ряд задач с различным процентным составом легковых и грузовых транспортных средств, что позволяет продемонстрировать падение пропускной способности элементов улично-дорожной сети при увеличении доли грузовиков в потоке. Моделируется равномерное распределение грузовиков по полосам и движение грузовиков только по правой полосе. Иллюстрируется положительный эффект от введения ограничений на движение грузовиков по левым полосам на многополосной магистрали.

Метод Монте-Карло (Monte Carlo, MC) в обучении с подкреплением показывает низкую эффективность при высокой сложности обучающей выборки — в средах с редким вознаграждением, большим пространством состояний и коррелирующими траекториями. Эти ограничения приводят к повышенной вариативности оценок возврата и существенно замедляют процесс сходимости, особенно в задачах, где требуется выделить наиболее информативные эпизоды из большого множества доступных данных. При прямом использовании всех траекторий возникает избыток информации, что ухудшает качество итоговых оценок и увеличивает вычислительную нагрузку. В данной работе мы предлагаем подход, позволяющий преодолеть указанные проблемы за счет оптимизации отбора обучающих данных и структурирования выборки перед применением классического метода Монте-Карло. Задача отбора обучающих траекторий формулируется как квадратичная неограниченная бинарная оптимизация (Quadratic Unconstrained Binary Optimization, QUBO) и решается с помощью алгоритма квантового отжига. Предлагаемый метод MC+QUBO интегрирует комбинаторный фильтрующий шаг в стандартную процедуру оценки: из множества потенциальных траекторий выбирается поднабор, максимизирующий суммарное вознаграждение, обеспечивая при этом достаточное покрытие пространства состояний и снижение взаимной корреляции эпизодов. В QUBO-формулировке линейные члены поощряют включение эпизодов с высоким значением возврата, тогда как квадратичные члены регулируют разнообразие и баланс траекторий, уменьшая риск переобучения на узком подмножестве данных. В качестве решателей из категории «черного ящика» используются алгоритмы симуляции квантового отжига (Simulated Quantum Annealing, SQA) и симулированная бифуркация (Simulated Bifurcation, SB), что позволяет эффективно решать задачи с большим числом потенциальных эпизодов и быстро находить приближенные оптимальные решения. Эксперименты в среде GridWorld показывают, что MC+QUBO превосходит классический метод Монте-Карло по скорости сходимости, устойчивости оценок и качеству итогового обучения, демонстрируя потенциал квантовой оптимизации как инструмента повышения эффективности принятия решений в задачах обучения с подкреплением.

В данной работе описана методика генерации синтетической базы данных стенозов, состоящей из 1620 записей. Каждая запись представляет собой результаты численного эксперимента по моделированию трехмерного течения вязкой несжимаемой жидкости через трубку с переменным сечением: перепад давлений, средний поток, усредненная по сечению скорость кровотока на входе в трубку, максимальная степень сужения стеноза, длина стеноза, асимметрия стеноза, радиус трубки, число Рейнольдса. База данных валидировалась путем сравнения с другими моделями (с эластичными стенками) и стендовыми экспериментами и показала отклонение перепадов давлений не выше 4%. База данных синтетических стенозов использовалась для обучения физически информированной нейронной сети для быстрой оценки перепада давления по четырем ключевым входным показателям: число Рейнольдса, длина стеноза, степень стеноза, степень асимметрии стеноза. Физическая информированность достигалась за счет введения штрафов в функцию потерь за отсутствие положительного перепада давления и за отсутствие монотонности перепада давления по входным параметрам. Физически информированная нейронная сеть показала более высокую точность на гемодинамических значимых стенозах при тестировании на валидационной выборке и на новых стенозах, не представленных в базе данных. Средняя относительная ошибка на стенозах длиной в 8 радиусов здорового сосуда составила 6% для физически информированной сети и 13% для классической нейронной сети. Ошибки на коротких стенозах длиной в 4 радиуса оказались почти одинаковы: 9,5% для физически информированной сети и 10% для классической нейронной сети. Разработанный метод функциональной оценки гемодинамической значимости стенозов может использоваться как самостоятельный инструмент для клинической оценки стенозов и как компонент сетевых моделей кровотока. Наибольшую актуальность подход приобретает при моделировании многососудистых поражений, которые доминируют в клинической практике. Ключевое преимущество метода заключается в физической корректности результатов и точности, сопоставимой с классическим моделированием, при значительно меньших вычислительных затратах.

Статья была ретрагирована 3 мая 2022 года по просьбе авторов в связи с тем, что включенные в статью данные были опубликованы в статье Нечипуренко Ю.Д., Головкин М.В., Нечипуренко Д.Ю., Ильичева И.А., Панченко Л.А., Полозов Р.В., Гроховский С.Л. Характерные особенности расщепления ДНК ультразвуком. Журнал структурной химии, 2009, том 50, номер 5, страницы 1045-1052.

Встраивание белка LIF в бислойную липидную мембрану вызывает образование ионных каналов. Приведены данные о работе ионных каналов, образованных рекомбинантным белком мыши и человека. Показана разница в действии белка LIF эукариотического и прокариотического происхождения.

В данной работе решается задача поиска конструкции магнитной системы для создания магнитного поля с требуемыми характеристиками в заданной области. На основе анализа математической модели магнитной системы предлагается достаточно общий подход к решению нелинейной обратной задачи, которая описывается уравнением Фредгольма H(z) = ∫_SIJ(s)G(z, s)ds, z ∈ S _H, s ∈ S _I . Необходимо определить распределение плотности тока J(s), а также расстановку источников тока для создания поля H(z). В работе предлагается метод решения этих задачс помощью регуляризованных итерационных процессов. На примере конкретной магнитной системы проводится численное исследование влияния различных факторов на характер создаваемого магнитного поля.

Целью данной работы является обобщение макроскопических гидродинамических моделей, описывающих автомобильное движение, с помощью алгоритма построения адекватного реальным наблюдаемым условиям уравнения состояния — зависимости давления от плотности транспортного потока, определяемого по экспериментальным данным (возможно, с использованием параметрических решений модельных уравнений). Доказано, что именно вид уравнения состояния, замыкающего систему модельных уравнений и полученного из экспериментально наблюдаемого вида фундаментальной диаграммы — зависимости интенсивности транспортного потока от его плотности, полностью определяет все свойства исследуемой феноменологической
модели.