Все выпуски

В 2007 году Касман провел серию оригинальных компьютерных экспериментов с кинками уравнения синус-Гордона, движущимися вдоль искусственных последовательностей ДНК. Были рассмотрены две последовательности. Каждая состояла из двух частей, разделенных границей. Левая часть первой из последовательностей содержала повторяющиеся триплеты TTA, кодирующие лейцины, а правая часть содержала повторяющиеся триплеты CGC, кодирующие аргинины. Во второй последовательности левая часть содержала повторяющиеся триплеты CTG, кодирующие лейцины, а правая часть содержала повторяющиеся триплеты AGA, кодирующие аргинины. При моделировании движения кинка в этих последовательностях был обнаружен интересный эффект. Оказалось, что кинк, движущийся в одной из последовательностей, останавливался, не достигнув конца, а затем «отскакивал», как будто ударялся об стенку. В то же время в другой последовательности движение кинка не прекращалось в течение всего времени проведения эксперимента. В этих компьютерных экспериментах, однако, использовалась простая модель ДНК, предложенная Салерно. Она учитывает различия во взаимодействиях комплементарных оснований внутри пар, но пренебрегает различием в моментах инерции азотистых оснований и расстояниях между центрами масс оснований и сахарно-фосфатной цепочкой. Вопрос о том, сохранится ли эффект Касмана при использовании более точных моделей ДНК, до сих пор остается открытым. В настоящей работе мы исследуем эффект Касмана на основе более точной модели ДНК, которая учитывает оба эти различия. Мы получили энергетические профили последовательностей Касмана и построили траектории движения кинков, запущенных в этих последовательностях при разных начальных значениях энергии. Результаты наших исследований подтвердили существование эффекта Касмана, но только в ограниченном интервале начальных значений энергии кинков и при определенном направлении движения кинков. В других случаях этот эффект не наблюдался. Мы обсудили, какие из исследованных последовательностей энергетически были более предпочтительны для возбуждения и распространения кинков.

В работе выполнен физический и численный анализ динамики и излучения продуктов взрыва, образующихся при проведении российско-американского эксперимента в ионосфере с использованием взрывного генератора на основе гексогена и тротила. Основное внимание уделяется анализу взаимосвязи излучения возмущенной области с динамикой процессов взрывчатого вещества и плазменной струи на поздней стадии. Проанализирован подробный химический состав продуктов взрыва и определены начальные концентрации наиболее важных молекул, способных излучать в инфракрасном диапазоне спектра, и приведены их излучательные константы. Определены начальная температура продуктов взрыва и показатель адиабаты. Проанализирован характер взаимопроникновения атомов и молекул сильно разреженной ионосферы в сферически расширяющееся облако продуктов. Разработана приближенная математическая модель динамики продуктов взрыва в условиях подмешивания к ним разреженного воздуха ионосферы и рассчитаны основные термодинамические характеристики системы. Показано, что на время 0,3–3 с происходит существенное повышение температуры разлетающейся смеси в результате ее торможения. Для анализа и сравнения на основе лагранжевого подхода разработан численный алгоритм решения двухобластной газодинамической задачи, в которой продукты взрыва и фоновый газ разделены контактной границей. Требовалось выполнение специальных условий на контактной границе при ее движении в покоящемся газе. В данном случае существуют определенные трудности в описании параметров продуктов взрыва вблизи контактной границы, что связано с большим различием в размерах массовых ячеек продуктов взрыва и фона из-за перепада плотности на 13 порядков. Для сокращения времени расчета данной задачи в области продуктов взрыва применялась неравномерная расчетная сетка. Расчеты выполнялись с различными показателями адиабаты. Получены результаты, наиболее важным из которых является температура, хорошо согласуется с результатами, полученными по методике, приближенно учитывающей взаимопроникновение. Получено поведение во времени коэффициентов излучения ИК-активных молекул в широком диапазоне спектра. Данное поведение качественно согласуется с экспериментами по ИК-свечению разлетающихся продуктов взрыва.

Данная статья посвящена разработке алгоритма траекторного управления высокоманевренной транспортной четырехколесной роботехнической платформой, оснащенной mecanum-колесами, с целью организации ее движения за некоторым подвижным объектом. Представлен расчет кинематических соотношений данной платформы в фиксированной системе координат, необходимый для определения угловых скоростей колес робота в зависимости от заданного вектора скорости. Разработан алгоритм движения робота за мобильным объектом на плоскости без препятствий на основе использования модифицированного метода погони с использованием разных видов управляющих функций. Метод погони заключается в том, что вектор скорости геометрического центра платформы сонаправлен с вектором, соединяющим геометрический центр платформы и движущийся объект. Реализовано два вида управляющих функций: кусочная и постоянная. Под кусочной функцией имеется в виду управление с режимами переключения в зависимости от расстояния от робота до цели. Главной особенностью кусочной функции является плавное изменение скорости робота. Также управляющие функции разделяются по характеру поведения при приближении робота к цели. При применении одной из кусочных функций движение робота замедляется при достижении определенного расстояние между роботом и целью и полностью останавливается при критичном расстоянии. Другой вид поведения при приближении к цели заключается в изменении направления вектора скорости на противоположный, если расстояние между платформой и объектом будет минимально допустимым, что позволяет избегать столкновения при движении цели в направления робота. Данный вид поведения при приближении к цели реализован для кусочной и постоянной функции. Выполнено численное моделирование алгоритма управления роботом для различных управляющих функций в задаче преследования цели, где цель движется по окружности. Представлен псевдокод алгоритма управления и управляющих функций. Показаны графики траектории робота при движении за целью, изменения скорости, изменения угловых скоростей колес от времени для различных управляющих функций.

Данная работа предлагает новый подход к построению высокоточных маршрутов на основе данных от транспортных детекторов в пакете моделирования трафика SUMO. Существующие инструменты, такие как flowrouter и routeSampler, имеют ряд недостатков, таких как отсутствие взаимодействия с сетью в процессе построения маршрутов. Наш rlRouter использует мультиагентное обучение с подкреплением (MARL), где агенты — это входящие полосы движения, а окружающая среда — дорожная сеть. Добавляя в сеть транспортные средства с определенными маршрутами, агенты получают вознаграждение за сопоставление данных с детекторами транспорта. В качестве алгоритма мультиагентного обучения с подкреплением использовался DQN с разделением параметров между агентами и LSTM-слоем для обработки последовательных данных.

Поскольку rlRouter обучается внутри симуляции SUMO, он может лучше восстанавливать маршруты, принимая во внимание взаимодействие транспортных средств внутри сети друг с другом и с сетевой инфраструктурой. Мы смоделировали различные дорожные ситуации на трех разных перекрестках, чтобы сравнить производительность маршрутизаторов SUMO с rlRouter. Мы использовали среднюю абсолютную ошибку (MAE) в качестве меры отклонения кумулятивных данных детекторов и от данных маршрутов. rlRouter позволил добиться высокого соответствия данным с детекторов. Мы также обнаружили, что, максимизируя вознаграждение за соответствие детекторам, результирующие маршруты также становятся ближе к реальным. Несмотря на то, что маршруты, восстановленные с помощью rlRouter, превосходят маршруты, полученные с помощью инструментов SUMO, они не полностью соответствуют реальным из-за естественных ограничений петлевых детекторов. Чтобы обеспечить более правдоподобные маршруты, необходимо оборудовать перекрестки другими видами транспортных счетчиков, например, детекторами-камерами.

В работе рассматривается применение технологии роевого интеллекта для построения агентных имитационных моделей. В качестве примера построена минимальная модель, иллюстрирующая влияние информационных воздействий на правила поведения агентов в простейшей модели конкуренции между двумя популяциями, агенты которых выполняют простейшую задачу переноса ресурса из подвижного источника на свою территорию. Алгоритм движения агентов в пространстве модели реализован на основе классического алгоритма роя частиц. Агенты имеют жизненный цикл, то есть учитываются процессы рождения и гибели. В модели учитываются информационные процессы, которые определяют целевые функции поведения вновь появившихся агентов. Эти процессы (обучение и переманивание) определяются информационными воздействиями со стороны популяций. При определенных условиях в системе агентов возникает третья популяция. Агенты такой популяции информационно воздействуют на агентов остальных популяций в некотором радиусе вокруг себя, изменяя их правила поведения в соответствии со своими, что в определенных условиях вытесняет остальные популяции.

В результате проведенных имитационных экспериментов было показано, что в системе реализуются следующие финальные состояния: вытеснение новой популяцией остальными, сосуществование новой популяции и остальных популяций и отсутствие такой популяции. Было показано, что с увеличением радиуса влияния агентов популяция с измененными правилами поведения вытесняет все остальные. Также показано, что в случае труднодоступного ресурса стратегия переманивания агентов конкурирующей популяции более выгодна.

В представленном исследовании проводится численное моделирование охлаждения кориума, расплава керамического топлива ядерного реактора и оксидов конструкционных материалов, в горизонтальной полуцилиндрической полости, стенки которой поддерживаются при постоянной температуре, в условиях естественной конвекции.

Охлаждение кориума — это процесс характерный для тяжелой аварии на ядерном реакторе, которая может быть локализована путем удержания кориума внутри корпуса реактора, испытывающего внешнее охлаждение. Такой подход обеспечивает не только сравнительно простой способ удержания радиоактивности в пределах первого контура, но и возможность реализации на действующих блоках. Это выступает альтернативой ловушке расплава, еще одному методу локализации. Точный анализ и моделирование процесса охлаждения в таких условиях оказываются перспективной областью исследований в настоящее время.

В начальный момент времени температура кориума принимается равной температуре стенки. Кориум, несмотря на останов реактора, обладает остаточным тепловыделением, которое уменьшается со временем согласно формуле Вэя–Вигнера. Процесс естественной конвекции внутри полости описывается системой уравнений в приближении Буссинеска, которая включает в себя уравнение движения, уравнение неразрывности и уравнение энергии. Конвективные потоки считаются ламинарными и двумерными, теплофизические свойства жидкости считаются независимыми от температуры.

Краевая задача математической физики формулируется в безразмерных переменных «функция тока – завихренность». Полученные дифференциальные уравнения решаются численно при помощи метода конечных разностей c использованием локально-одномерной схемы Самарского применительно к уравнениям параболического типа.

В результате исследований получены временные зависимости среднего числа Нуссельта на верхней и нижней стенках полости в широком диапазоне изменения числа Рэлея от 10³ до 10⁶. Указанные зависимости также были проанализированы при различных значениях безразмерного времени работы реактора до аварии. Исследования проведены как на основе распределений изолиний функции тока и температуры, так и с использованием временных профилей интенсивности конвективного течения и теплообмена.

В рамках актуальной проблемы кометно-астероидной опасности численно исследуются физические процессы, вызывающие разрушение и фрагментацию метеорных тел в атмосфере Земли. На основе разработанной физико-математической модели, определяющей движение космических объектов естественного происхождения в атмосфере и их взаимодействия с ней, рассмотрено падение трех одних из самых крупных и по некоторым показателям необычных болидов в истории метеоритики: Тунгусского, Витимского и Челябинского. Их необычность заключается в отсутствии каких-либо материальных метеоритных останков и кратеров в районе предполагаемого места падения для двух первых тел и необнаружении, как предполагается, основного материнского тела для третьего тела (из-за слишком малого количества массы выпавших осколков по сравнению с оценочной массой). Изучено воздействие аэродинамических нагрузок и тепловых потоков на эти тела, приводящее к интенсивному поверхностному уносу массы и возможной фрагментации. Скорости изучаемых небесных тел, изменение их масс определяются из модернизированной системы уравнений теории метеорной физики. Важный фактор, который здесь учитывается, — это переменность параметра уноса массы метеорита под действием тепловых потоков (радиационных и конвективных) вдоль траектории полета. Процесс фрагментации болидов в настоящей работе рассматривается в рамках модели прогрессивного дробления на основе статистической теории прочности с учетом влияния масштабного фактора на предел прочности объектов. Выявлены явления и эффекты, возникающие при различных кинематических и физических параметрах каждого из этих тел. В частности, изменение баллистики их полета в более плотных слоях атмосферы, заключающееся в переходе от режима падения к режиму подъема. При этом возможна реализация следующих сценариев события: первый— возврат тела обратно в космическое пространство при его остаточной скорости, большей второй космической; второй — переход тела на орбиту спутника Земли при остаточной скорости, большей первой космической; третий — при меньших значениях остаточной скорости тела возвращение его через некоторое время к режиму падения и выпадение на значительном расстоянии от предполагаемого места падения. Именно реализация одного из этих трех сценариев события объясняет, например, отсутствие материальных следов, в том числе и кратеров в случае Тунгусского болида в окрестности вывала леса. Предположения о возможности таких сценариев события высказывались и ранее другими авторами, а в настоящей работе их реализация подтверждена результатами численных расчетов.

Дорожный шум является одной из ключевых проблем в обеспечении поддержания высоких стандартов охраны окружающей среды. В диапазоне скоростей от 50 до 120 км/ч шины являются основным источником шума, создаваемого движущимся автомобилем. Хорошо известно, что шум и вибрация шин генерируются либо взаимодействием протектора шины и дорожного покрытия, либо некоторыми внутренними динамическими эффектами. В данной статье рассматривается применение нового метода моделирования генерации и распространения звука при движении автомобильной шины, основанного на применении так называемой акустико-вихревой декомпозиции. Используемые в настоящее время подходы к моделированию шума автомобильных шин основаны главным образом на применении уравнения Лайтхила и аэроакустической аналогии. Аэроакустическая аналогия не является математически строгой формулировкой для вывода источника (правой части) акустического волнового уравнения при решении задачи — разделения акустической и вихревой (псевдозвуковой) мод колебаний. При разработке метода акустико-вихревой декомпозиции проводится математически строгое преобразование уравнений движения сжимаемой среды для получения неоднородного волнового уравнения относительно пульсаций статической энтальпии с источниковым членом, который зависит от поля скоростей вихревой моды. При этом колебания давления в ближнем поле представляют собой сумму акустических колебаний и псевдозвука. Таким образом, метод акустико-вихревой декомпозиции позволяет адекватно моделировать и акустическое поле, и динамические нагрузки, генерирующие вибрацию шины, обеспечивая полное решение проблемы моделирования шума шин, который является результатом ее турбулентного обтекания с генерацией вихревого звука, а также динамического нагружения и излучения шума вследствие вибрации шины. Метод впервые реализован и тестируется в программном пакете FlowVision. Приводится сравнение результатов FlowVision с расчетами, полученными с помощью пакета LMS Virtual.Lab Acoustics, и объясняется некоторое различие в спектрах акустического поля.

Рассмотрена задача оптимального управления транспортным потоком в сети городских дорог. Управление осуществляется изменением длительностей рабочих фаз светофоров на регулируемых перекрестках. Приведено описание разработанной системы управления. В системе управления предусмотрено использование трех видов управлений: программного, с обратной связью и ручного. При управлении с обратной связью для определения количественных характеристик транспортного потока используются детекторы дорожной инфраструктуры, видеокамеры, индуктивные петлевые и радиолокационные датчики. Обработка сигналов с детекторов позволяет определить состояние транспортного потока в каждый текущий момент времени. Для определения моментов переключения рабочих фаз светофоров количественные характеристики транспортных потоков поступают в математическую модель транспортного потока, реализованную в вычислительной среде системы автоматического управления транспортными потоками. Модель представляет собой систему конечно-разностных рекуррентных уравнений и описывает изменение транспортного потока на каждом участке дороги в каждый такт времени на основе рассчитанных данных по характеристикам транспортного потока в сети, пропускным способностям маневров и распределению потока на перекрестках с альтернативными направлениями движения. Модель обладает свойствами масштабирования и агрегирования. Структура модели зависит от структуры графа управляемой сети дорог, а количество узлов в графе равно количеству рассматриваемых участков дорог сети. Моделирование изменений транспортного потока в режиме реального времени позволяет оптимально определять длительности рабочих фаз светофоров и обеспечивать управление транспортным потоком с обратной связью по его текущему состоянию. В работе рассмотрена система автоматического сбора и обработки данных, поступающих в модель. Для моделирования состояний транспортного потока в сети и решения задачи оптимального управления транспортным потоком разработан программный комплекс CTraf, краткое описание которого представлено в работе. Приведен пример решения задачи оптимального управления транспортным потокам в сети дорог города Москва на основе реальных данных.

В работе представлен метод адаптивного управления сигналами светофоров, инвариантный к конфигурации светофорного объекта. Предложенный метод использует одну модель нейронной сети для управления светофорами различных конфигураций, отличающихся как по числу контролируемых полос движения, так и по используемому набору фаз. Для описания пространства состояний используется как динамическая информация о состоянии транспортного потока, так и статические данные о конфигурации контролируемого перекрестка. Для повышения скорости обучения модели предлагается использовать эксперта, предоставляющего дополнительные данные для обучения модели. В качестве эксперта используется метод адаптивного управления, основанный на максимизации взвешенного потока транспортных средств через перекресток. Экспериментальные исследования разработанного метода, проведенные в системе микроскопического моделирования движения транспортных средств, подтвердили его работоспособность и эффективность. Была показана возможность применения разработанного метода в сценарии моделирования, не используемом в процессе обучения. Представлено сравнение предложенного метода с другими известными решениями задачи управления светофорным объектом, в том числе с методом, используемым в качестве эксперта. В большинстве сценариев разработанный метод показал лучший результат по критериям среднего времени движения и среднего времени ожидания. Преимущество над методом, используемым в качестве эксперта, в зависимости от исследуемого сценария составило от 2% до 12% по критерию среднего времени ожидания транспортных средств и от 1% до 7% по критерию среднего времени движения.