Все выпуски

Проведено компьютерное моделирование динамики нагрева воздушной фурмы доменной печи с помощью вычислительной среды конечно-элементного анализа DEFORM-2D. Исследовано влияние теплоизолирующей вставки, установленной в дутьевой канал с воздушным зазором и без зазора, а также газотермического покрытия на температурное поле воздушной фурмы доменной печи. Результаты моделирования показали значительное влияние теплоизолирующей вставки в дутьевой канал и воздушного зазора, отделяющего ее от внутреннего стакана, на температурное поле фурмы. При наличии вставки наблюдается градиент температуры по ее толщине до 540–555 °С, причем максимального значения температура вставки достигает на поверхности со стороны дутьевого канала. В то же время температура внутреннего стакана снижается на 35–40 °С по сравнению с фурмой без вставки. При наличии вставки с воздушным зазором градиент температуры вставки по ее толщине снижается до 160–250 °С по сравнению с вариантом без воздушного зазора, причем максимальное значение температуры поверхности вставки со стороны дутьевого канала также увеличивается. Температура внутреннего стакана также снижается еще на 15–20 °С по сравнению с вариантом без воздушного зазора. Однако наблюдается резкий градиент температуры воздушного зазора по его толщине до 760 °С из-за низкой теплопроводности воздуха. При наличии газотермического покрытия максимальная температура нагрева торца рыльной части снизилась до 326 °С, а максимальный градиент температуры по его толщине также снизился до 67 °С по сравнению с вариантом без покрытия. С помощью программного комплекса DEFORM-2D создана модель, имитирующая прогар фурмы вследствие контака с жидким чугуном. Показано, что через 40 с контакта с чугуном температура на поверхности рыльной части со стороны воды достигает 1050 °С, а через 100 с — 1060 °С, что практически равносильно прогару.

Промышленная обработка изображений или «машинное зрение» в настоящее время является ключевой технологией во многих отраслях, поскольку эта технология может использоваться для оптимизации различных процессов. Целью настоящей работы является создание программно-аппаратного комплекса измерения габаритно-весовых характеристик груза на базе интеллектуальной системы, основанной на нейросетевых способах идентификации, позволяющих преодолеть технологические ограничения аналогичных комплексов, реализованных на ультразвуковых и инфракрасных измерительных датчиках. Разрабатываемый комплекс будет производить измерения грузов без ограничения на объемные и весовые характеристики груза, который необходимо тарифицировать и сортировать в рамках работы складских комплексов. В состав системы будет входить интеллектуальная компьютерная программа, определяющая объемно-весовые характеристики груза с использованием технологии машинного зрения и экспериментальный образец стенда измерения объёма и веса груза.

Проведен анализ исследований, посвященных решению аналогичных задач. Отмечено, что недостатком изученных способов являются очень высокие требования к расположению камеры, а также необходимость ручной работы при вычислении размеров, автоматизировать которую не представляется возможным без существенных доработок. В процессе работы исследованы различные способы распознавания объектов на изображениях с целью проведения предметной фильтрации по наличию груза и измерения его габаритных размеров. Получены удовлетворительные результаты при применении камер, сочетающих в себе как оптический способ захвата изображений, так и инфракрасные датчики. В результате работы разработана компьютерная программа, позволяющая захватывать непрерывный поток с видеокамер Intel RealSense с последующим извлечением из обозначенной области трехмерный объект и вычислять габаритные размеры объекта. На данном этапе выполнено: проведен анализ методик компьютерного зрения; разработан алгоритм для реализации задачи автоматического измерения грузов с использованием специальных камер; разработано программное обеспечение, позволяющее получать габаритные размеры объектов в автоматическом режиме.

Данная разработка по завершении работы может применяться как готовое решение для транспортных компаний, логистических центров, складов крупных производственных и торговых предприятий.

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

В предлагаемой публикации используется объединение оптимизационного подхода общего равновесия, позволяющего объяснить поведение спроса, предложения и цен в экономике с несколькими взаимодействующими рынками, и мультиагентного имитационного подхода, формализующего поведение домашних хозяйств. Интегрирование двух этих подходов рассматривается на примере динамической стохастической модели, включающей теневой, неформальный и сектор домашних хозяйств, производящих блага для собственного потребления. Синтеза гентного подхода и подхода общего равновесия осуществляется с помощью компьютерной реализации рекурсивной обратной связи между микроагентами и макросредой. В предлагаемом исследовании для реализации взаимодействия микроагентов с макросредой используется один из самых популярных подходов, аппроксимирующий распределение доходов индивидуальных агентов дискретным и конечным набором моментов. Особенностью алгоритма реализации рекурсивной обратной связи является получение индивидуальных поведенческих функций микроагентов при их взаимодействии с макросредой, имитационное моделирование с помощью метода Монте-Карло индивидуальных доходов всей совокупности агентов с последующей агрегацией доходов. Параметры модели оцениваются с помощью байесовской эконометрики на статистических данных экономики России. Исходя изс равнения функций правдоподобия, сделан вывод, что исследуемая модель с неоднородными агентами более адекватно описывает эмпирические данные российской экономики. Поведение функций импульсного отклика основных переменных модели свидетельствует об антициклическом характере политики, связанной с наличием теневых секторов экономики (включая неформальный сектор и сектор производства домохозяйств) во время рецессий. Важным фактором является также то, что индивидуальность в поведении агентов способствует повышению эластичности предложения труда в исследуемых секторах экономики. Научной новизной исследования является объединение мультиагентного подхода и подхода общего равновесия для моделирования макроэкономических процессов на региональном и национальном уровне. Перспективы дальнейших исследований могут быть связаны с моделированием и компьютерной реализацией большего числа источников гетерогенности, позволяющих, в частности, описать поведение неоднородных групп агентов в секторах, связанных с производством товаров и услуг.

В данной статье представлены разработка и верификация алгоритма конечных элементов для моделирования нелинейной деформации в позвоночно-двигательном сегменте (ПДС) поясничного отдела позвоночника человека. Исследование мотивировано растущей распространенностью заболеваний опорно-двигательного аппарата и необходимостью улучшения методов прогнозирования поведения сегментов позвоночника при различных условиях нагрузки и патологиях.

Современные подходы к моделированию часто используют упрощенную геометрию и линейные законы деформации (закон Гука) для всех элементов позвоночника, включая межпозвоночный диск. Однако эти модели неадекватно представляют анатомию человека и физические свойства межпозвоночного диска, который состоит из фиброзного кольца и пульпозного ядра, демонстрирующих выраженные нелинейные и вязкоупругие характеристики.

Для решения этих проблем авторы предлагают математическую модель, в которой позвонки рассматриваются как линейно упругие, неоднородные тела, а межпозвоночный диск моделируется в соответствии с теорией нелинейной деформации. Анатомически точная 3D-реконструкция поясничного отдела позвоночника была создана на основе изображений компьютерной томографии (КТ). Для дискретизации использовались объемные тетраэдрические конечные элементы. Поведение межпозвоночного диска описывается с помощью теории изгиба тонких пластин, основанной на предположениях Кирхгофа – Лава.

Ключевой особенностью алгоритма является двухэтапная процедура решения: сначала получается линейно-упругое решение, а затем вычисляются дополнительные узловые силы для элементов диска, что позволяет проводить эффективный нелинейный анализ без модификации матрицы жесткости.

Проверка модели проводилась с использованием двух геометрических представлений поясничного отдела позвоночника: упрощенной версии, включающей параллелепипеды и цилиндры, и персонализированной модели, полученной из КТ изображений конкретного пациента. Результаты численного моделирования показывают, что учет нелинейных свойств межпозвоночного диска существенно изменяет как характер, так и величину деформаций по сравнению с чисто упругими моделями, создавая нелинейные сегменты на кривых «напряжение – деформация». Расхождение между результатами, полученными с помощью предложенного алгоритма, и результатами, полученными с помощью программного обеспечения Comsol, не превышало 10%, что подтверждает достоверность модели. Данный алгоритм демонстрирует перспективность для исследования биомеханики поясничного отдела позвоночника в нормальных условиях, при дегенеративных изменениях и послеоперационном периоде.

Одним из направлений построения компьютеризированной массовой оценки (КМО) объектов недвижимости является учет местоположения объекта. При учете местоположения объекта с использованием пространственных авторегрессионных моделей структура модели (тип пространственной автокорреляции, выбор числа «ближайших» соседей) не всегда может быть определена однозначно до ее построения. Кроме того, на практике имеются ситуации, когда более эффективными являются методы, учитывающие другой тип зависимости цены объекта от его местоположения. В связи с этим в рамках исследования эффективности применения методов оценки, использующих пространственные методы, важными вопросами являются:

– области эффективности применения методов различной структуры;

– чувствительность методов, использующих пространственные модели, относительно выбора типа пространственной модели и числа ближайших соседей.

В статье проведен сравнительный анализ оценки эффективности методов КМО объектов недвижимости, использующих информацию о местоположении объекта, приведены результаты апробации, выделены области эффективного применения рассматриваемых методов.

Предложен новый метод статистического анализа текстов. Исследовано распределение частот различных первых значащих цифр в числительных англоязычных текстов. Учитываются количественные и порядковые числительные, выраженные как цифрами, так и словесно. Предварительно из текста удаляются случайно попавшие в него числительные, не отражающие авторский замысел (номера страниц, маркеры списков, идиоматические выражения, устойчивые обороты речи и тому подобное). Обнаружено, что для сборных текстов разного авторства частоты первых значащих цифр приближенно соответствуют известному закону Бенфорда, но с резким преобладанием встречаемости единицы. В связных авторских текстах возникают характерные отклонения от закона Бенфорда; показано, что эти отклонения являются статистически устойчивыми и значимыми авторскими особенностями, позволяющими при определенных условиях ответить на вопрос об авторстве и различить тексты разных авторов. Требуется, чтобы текст был достаточно длинным (не менее чем порядка 200 кБ). Распределение первых значащих цифр конца ряда $\{1, 2, \ldots, 8, 9\}$ подвержено сильным флуктуациям и не показательно для нашей цели. Цель теоретического обоснования найденной эмпирической закономерности в работе не ставится, но продемонстрировано ее практическое использование для атрибуции текстов. Предлагаемый подход и сделанные выводы подкреплены примерами компьютерного анализа художественных текстов У. М. Теккерея, М. Твена, Р. Л. Стивенсона, Дж.Джойса, сестер Бронте, Дж.Остин. На основе разработанной методологии рассмотрены проблемы авторства текста, ранее приписывавшегося Л.Ф. Бауму (результат согласуется с полученным другими методами), а также известного романа Харпер Ли «Убить пересмешника»; показано, что к написанию первоначального варианта этой книги («Пойди, поставь сторожа») мог быть причастен Трумен Капоте, но финальный текст, вероятно, принадлежит Харпер Ли. Результаты подтверждены на основе параметрического критерия Пирсона, а также непараметрических U-критерия Манна–Уитни и критерия Крускала–Уоллиса.