Все выпуски

В настоящее время в Российской Федерации разрабатывается высокотемпературный газоохлаждаемый реактор, являющийся составной частью атомной энерготехнологической станции, предназначенной для крупномасштабного производства водорода. При разработке проекта высокотемпературного газоохлаждаемого реактора одной из ключевых задач является расчетное обоснование принятой конструкции.

В статье приводится методика расчетного анализа теплофизических характеристик высокотемпературного газоохлаждаемого реактора. Методика базируется на использовании современных вычислительных программ для электронно-вычислительных машин.

Выполнение задачи теплофизического расчета реактора в целоми активной зоны в частности проводилось в три этапа. Первый этап заключается в обосновании нейтронно-физических характеристик активной зоны блочного типа в процессе выгорания с использованием программы MCU-HTR, основанной на методе Монте-Карло. Вторым и третьим этапами являются исследования течения теплоносителя и температурного состояния реактора и активной зоны в трехмерной постановке с требуемой степенью детализации с помощью программ FlowVision и ANSYS.

Для проведения расчетных исследований были разработаны расчетные модели проточной части реактора и колонны тепловыделяющих сборок.

По результатам расчетного моделирования оптимизированы конструкция опорных колонн и нейтронно-физические параметры тепловыделяющей сборки. Это привело к снижению суммарного гидравлического сопротивления реактора и максимальной температуры топливных элементов.

Показана зависимость максимальной температуры топлива от величины коэффициентов неравномерности энерговыделения, определяемой расположением поглощающих стержней и компактов выгорающего поглотителя в тепловыделяющей сборке.

В статье предлагается новая модель динамической ловушки типа «стимул – реакция», которая имитирует человеческий контроль динамических систем, где ограниченная рациональность человеческого сознания играет существенную роль. Детально рассматривается сценарий, в котором субъект модулирует контролируемую переменную в ответ на определенный стимул. В этом контексте ограниченная рациональность человеческого сознания проявляется в неопределенности восприятия стимула и последующих действий субъекта. Модель предполагает, что когда интенсивность стимула падает ниже (размытого) порога восприятия стимула, субъект приостанавливает управление и поддерживает контролируемую переменную вблизи нуля с точностью, определяемую неопределенностью ее управления. Когда интенсивность стимула превышает неопределенность восприятия и становится доступной человеческому сознания, испытуемый активирует контроль. Тем самым, динамику системы можно представить как чередующуюся последовательность пассивного и активного режимов управления с вероятностными переходами между ними. Более того, ожидается, что эти переходы проявляют гистерезис из-за инерции принятия решений.

В общем случае пассивный и активный режимы базируются на различных механизмах, что является проблемой для создания эффективных алгоритмов их численного моделирования. Предлагаемая модель преодолевает эту проблему за счет введения динамической ловушки типа «стимул – реакция», имеющей сложную структуру. Область динамической ловушки включает две подобласти: область стагнации динамики системы и область гистерезиса. Модель основывается на формализме стохастических дифференциальных уравнений и описывает как вероятностные переходы между пассивным и активным режимами управления, так и внутреннюю динамику этих режимов в рамках единого представления. Предложенная модель воспроизводит ожидаемые свойства этих режимов управления, вероятностные переходы между ними и гистерезис вблизи порога восприятия. Кроме того, в предельном случае модель оказывается способной имитировать человеческий контроль, когда (1) активный режим представляет собой реализацию «разомкнутого» типа для локально запланированных действий и (2) активация контроля возникает только тогда, когда интенсивность стимула существенно возрастает и риск потери контроля системы становится существенным.

Представлена неоднородная двумерная сетевая модель двухфазного течения в пористых средах. Предполагается, что ребра сети представляют собой капиллярные трубки разного радиуса. Предложен новый алгоритм управления фазовыми потоками в узлах этой сетевой модели. Показано, что сетевая модель демонстрирует свойства, аналогичные свойствам реальных пористых сред: капиллярная пропитка, зависимость капиллярного давления от насыщенности и влияние капиллярных сил при двухфазном течении. Было решено две тестовые задачи: противоточная пропитка пористого блока и двухфазное течение в периодически неоднородной пористой среде. В первой задаче реализована сеть, состоящая из двух областей: область с низкой проницаемостью и тонкими капиллярами окружена областью с высокой проницаемостью и толстыми капиллярами, изначально насыщенными смачивающими и несмачивающими несжимаемыми жидкостями соответственно. Капиллярное равновесие устанавливается за счет противоточной пропитки внутренней области. Исследована зависимость насыщенности смачивающей жидкости в областях от времени и капиллярного давления от текущей насыщенности. Получено качественное соответствие известным экспериментальным и теоретическим результатам, что в дальнейшем позволит использовать эту сетевую модель для проверки осредненных моделей капиллярной неравновесности. Во второй задаче рассматривается двухфазное вытеснение, при котором сеть изначально насыщается несмачивающей жидкостью. Затем смачивающая жидкость вводится через границу с постоянным расходом. Анализируется распределение насыщенности вдоль оси, направленной вдоль приложенного градиента давления, для различных моментов времени при различных значениях коэффициентов поверхностного натяжения. Результаты расчетов показывают, что при более низких значениях коэффициента поверхностного натяжения смачивающая жидкость предпочитает проникать через более толстые трубки, а при более высоких значениях — через более тонкие.

В настоящей работе рассматривается математическая модель динамики клеточной ткани. В первой части дается вывод модели, основные положения и постановка задачи. Во второй части итоговая система исследуется численно и приводятся результаты моделирования. Постулируется, что клеточная ткань есть трехфазная среда, которая состоит из твердого скелета (представляющего собой внеклеточный матрикс), клеток и внеклеточной жидкости. Ко всему прочему учитывается наличие питательных веществ в ткани. В основу модели положены уравнения сохранения массы с учетом обмена масс, уравнения сохранения импульса для каждой фазы, а также уравнение диффузии для питательных веществ. В уравнении, описывающем клеточную фазу, также учитывается слагаемое, описывающее химическое воздействие на ткань, которое называется хемотаксисом — движением клеток, вызванным градиентом концентрации химических веществ. Исходная система уравнений сводится к системе трех уравнений для нахождения пористости, насыщенности клеток и концентрации питательных веществ. Данные уравнения дополняются начальными и краевыми условиями. В одномерном случае в начальный момент времени задается распределение пористости, концентрации клеточной фазы и питательных веществ. На левой границе задана постоянная концентрация питательных веществ, что соответствует, например, поступлению кислорода из сосуда, а также поток концентрации клеток на ней равен нулю. На правой границе рассматриваются два типа условий: первое — условие непроницаемости правой границы, второе — условие постоянной концентрации клеточной фазы и нулевой поток концентрации питательных веществ. В обоих случаях условия для матрикса и внеклеточной жидкости одинаковы, предполагается наличие источника питательных веществ (кровеносного сосуда) на левой границе области моделирования. В результате моделирования было выявлено, что хемотаксис оказывает значительное влияние на рост ткани. При отсутствии хемотаксиса зона уплотнения распространяется на всю область моделирования, но при увеличении влияния хемотаксиса на ткань образуется область деградации, в которой концентрация клеток становится ниже начальной.

В современном мире, ориентированном на технологии, легкие устройства, такие как устройства Интернета вещей (IoT) и микроконтроллеры (MCU), становятся все более распространенными. Эти устройства более энергоэффективны и доступны по цене, но часто обладают урезанными возможностями, по сравнению со стандартными версиями, такими как ограниченная память и вычислительная мощность. Современные модели машинного обучения могут содержать миллионы параметров, что приводит к значительному росту требований по объему памяти. Эта сложность не только затрудняет развертывание больших моделей на устройствах с ограниченными ресурсами, но и увеличивает риск задержек и неэффективности при обработке данных, что критично в случаях, когда требуются ответы в реальном времени, таких как автономное вождение или медицинская диагностика.

В последние годы нейронные сети достигли значительного прогресса в методах оптимизации моделей, что помогает в развертывании и инференсе на этих небольших устройствах. Данный обзор представляет собой подробное исследование прогресса и последних достижений в оптимизации нейронных сетей, сосредотачиваясь на ключевых областях, таких как квантизация, прореживание, дистилляция знаний и поиск архитектур нейронных сетей. Обзор рассматривает, как эти алгоритмические решения развивались и как новые подходы улучшили существующие методы, делая нейронные сети более эффективными. Статья предназначена для исследователей, практиков и инженеров в области машинного обучения, которые могут быть незнакомы с этими методами, но хотят изучить доступные техники. В работе подчеркиваются текущие исследования в области оптимизации нейронных сетей для достижения лучшей производительности, снижения потребления энергии и ускорения времени обучения, что играет важную роль в дальнейшей масштабируемости нейронных сетей. Кроме того, в обзоре определяются пробелы в текущих исследованиях и закладывается основа для будущих исследований, направленных на повышение применимости и эффективности существующих стратегий оптимизации.

Эффективность подвижных робототехнических комплексов (ПРТК), осуществляющих мониторинг дорожной обстановки, городской инфраструктуры, последствий чрезвычайных ситуаций и пр., напрямую зависит от качества функционирования систем технического зрения, являющихся важнейшей частью ПРТК. В свою очередь, точность обработки изображений в системах технического зрения в существенной степени зависит от точности пространственной ориентации видеокамеры, размещаемой на ПРТК. Но при размещении видеокамер на ПРТК резко возрастает уровень погрешностей их пространственной ориентации, вызванных ветровыми и сейсмическими колебаниями мачты, движением ПРТК по пересеченной местности и пр. В связи с этим в статье рассмотрено общее решение задачи стохастической оценки параметров пространственной ориентации видеокамер в условиях как случайных колебаний мачты, так и произвольного характера движения ПРТК. Так как методы решения данной задачи на основе спутниковых измерений при высокой интенсивности естественных и искусственных радиопомех (способы формирования которых постоянно совершенствуются) не в состоянии обеспечить требуемую точность решения, то в основу предложенного подхода положено использование автономных средств измерения — инерциальных и неинерциальных. Но при их использовании возникает проблема построенияи стохастической оценки общей модели движения видеокамеры, сложность которой определяется произвольным движением ПРТК, случайными колебаниями мачты, помехами измеренияи др. В связи с нерешенностью данной проблемы на сегодняшний день в статье рассмотрен синтез как модели движения видеокамеры в самом общем случае, так и стохастической оценки ее параметров состояния. При этом разработанный алгоритм совместной оценки параметров пространственной ориентации видеокамеры, размещенной на мачте ПРТК, является инвариантным и к характеру движения мачты, и видеокамеры, и самого ПРТК, обеспечивая при этом устойчивость и требуемую точность оценивания при самых общих предположениях о характере помех чувствительных элементов используемого автономного измерительного комплекса. Результаты численного эксперимента позволяют сделать вывод о возможности практического применения предложенного подхода для решения задачи текущей пространственной ориентации ПРТК и размещенных на них видеокамер, причем с использованием недорогих автономных средств измерения.

Мы разработали модель кормодобывания колонии медоносных пчел на основе уравнений «реакция – диффузия». Работающие пчелы передают информацию о своих источниках пищи с помощью танца, а соискатели работы в улье могут выбрать любой понравившийся им танец и, таким образом, присоединиться к эксплуатации соответствующего источника. Мы рассматриваем две стратегии выбора танцев: целенаправленную, когда пчелы анализируют информацию на танцполе и выбирают самый энергичный и длительный танец, отвечающий самому прибыльному источнику, и просто случайный выбор первого попавшегося танца. Моделирование показало, что наибольшую прибыль (приток пищи в улей) обеспечивает именно случайный выбор танца, как бы это парадоксально на первый взгляд ни звучало. Оптимизация прибыли каждым агентом под себя (целенаправленный выбор танцев) является скорее недостатком для колонии, а «неоптимальность» в выборе танца может быть результатом полезной эволюционной адаптации.

В настоящей работе рассматривается феноменологический алгоритм генерации морфологии глиальных клеток мозга — астроцитов, основанный на морфометрических данных протоплазматических астроцитов и общих тенденциях развития данного типа клеток in vivo, описанных в литературе. Мы адаптировали алгоритм пространственной колонизации (Space Colonization Algorithm, SCA) для процедурной генерации полной астроцитарной морфологии. Используемые в генерации аттракторные точки распределялись в пространственном объеме в соответствии с плотностью распределения синапсов в ткани гиппокампа на первой неделе постнатального развития мозга крысы. Нами были проанализированы и сопоставлены данные реконструкций астроцитарных морфологий на разных этапах развития мозга с использованием таких методик и параметров, как анализ Шолля, число точек ветвления, число терминалей, общая длина дерева и максимальный порядок ветвления. Используя данные морфометрического анализа протоплазматических астроцитов животных разных возрастов, были подобраны необходимые параметры генерации для получения наиболее реалистичных трехмерных моделей морфологии клеток. Мы показали, что разработанный нами алгоритм позволяет не только получить геометрию отдельных клеток, например, для задач вычислительной биологии, но и воссоздать феномен доменной организации клеточной популяции. Доменная организация в ходе генерации морфологий возникает из-за конкуренции клеток за территорию и присвоения их отростками уникальных аттракторных точек, которые становятся недоступными для других клеток и их отростков. Кроме того, нами было разработано дополнение оригинального алгоритма, позволяющее производить генерацию морфологии в две фазы, имитируя двухстадийное развитие структуры астроцитов на первой и третьей-четвертой неделях постнатального развития мозга крыс. Для достижения этого результата мы прибегаем к введению двух типов аттракторов, чтобы разделить две различные стратегии роста во времени: быстрое исследование пространства слабоветвящимися отростками и созревание сложной морфологии за счет обильного ветвления. Мы предполагаем, что модификация алгоритма с введением динамической генерации аттракторов может объяснить процесс формирования тонких структур астроцитарной клетки.

В статье рассматриваются математические аспекты проблемы идентификации многокомпонентной рассеивающей среды по данным импульсного мультиэнергетического рентгеновского облучения. Задачи рентгеновской диагностики представляют значительный интерес как с теоретической, так и с практической точки зрения, а радиографические методыне заменимы при неразрушающем контроле изделий.

В рамках математической модели на основе нестационарного интегро-дифференциального уравнения переноса излучения сформулированы обратная задача нахождения коэффициента ослабления по излучению, известному на границе области, и задача идентификации вещества по найденным значениям коэффициента ослабления на дискретном наборе энергий облучения среды. Проведена предварительная обработка широкого списка веществ, представляющих интерес в компьютерной томографии, на предмет возможности их идентификации по приближенно заданному коэффициенту ослабления излучения, характеризующему среду. При анализе степени близости веществ в некоторой норме установлено, что множество всех возможных веществ, потенциально содержащихся в среде, распадается на конечное число непересекающихся кластеров. При достаточно малой длительности зондирующего сигнала рассеивающая составляющая выходящего из среды излучения асимптотически мала. Это обстоятельство позволяет свести обратную задачу для уравнения переноса излучения к задаче обращения преобразования Радона от коэффициента ослабления. Методами численного моделирования на специально разработанном цифровом фантоме анализируется возможность однозначной или частичной идентификации вещества при варьировании длительности зондирующего импульса и числа энергетических уровней облучения среды.

Рассмотрены основные задачи дистанционного лесопатологического мониторинга пораженных насекомыми-вредителями хвойных лесов. Показано, что при их решении необходимо использовать результаты мультиклассификации хвойных деревьев на изображениях высокого и сверхвысокого разрешения, оперативно получаемых при мониторинге путем съемки лесов с космических аппаратов или с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Проведен аналитический обзор современных моделей и методов мультиклассификации изображений хвойных лесов и с учетом его результатов разработаны три модели полносверточных нейронных сетей Mo-U-Net, At-Mo-U-Net и Res-Mo-U-Net, основанные на классической модели U-Net, а также модифицирована модель трансформера Segformer. По RGB-изображениям поврежденных уссурийским полиграфом Polygraphus proximus деревьев пихты сибирской Abies sibirica, полученных с помощью фотокамеры на БПЛА, созданы два набора датасетов: первый набор включает фрагменты изображений и их эталонных масок сегментации размером 256 × 256 × 3 пикселей, а второй — фрагменты размером 480 × 480 × 3 пикселей. Проведены комплексные исследования каждой из обученных моделей нейросетей по точности классификации степени поражения (состояния здоровья) деревьев A. Sibirica на изображениях и по скорости вычисления моделей с использованием тестовых датасетов из каждого набора. Выявлено, что в случае фрагментов размером 256×256×3 пикселей предпочтение наряду с моделью Modified Segformer следует отдать модели с механизмом внимания At-Mo-U-Net, а в случае фрагментов размером 480 × 480 × 3 пикселей — гибридной модели с остаточными блоками Res-Mo-U-Net. Из результатов исследований точности классификации и скорости вычислений каждой из разработанных моделей сделан вывод о том, что при решении задачи мультиклассификации пораженных деревьев пихты в производственных масштабах предпочтение следует отдать модели Res-Mo-U-Net. Именно она является компромиссным вариантом, удовлетворяющим противоречащим друг другу требованиям высокой точности классификации деревьев на изображениях и высокой скорости вычислений модели.