Все выпуски

Для трехосной стабилизации космического аппарата (КА) в орбитальной системе координат, в том числе в непрямом положении равновесия, применяется электродинамический метод управления, основанный на одновременном использовании двух управляющих моментов, оказывающих влияние на динамику вращательного движения космического аппарата в магнитном поле Земли (МПЗ), а именно лоренцева момента и момента магнитного взаимодействия. Предполагается, что КА, оснащенный электрическим зарядом с управляемым вектором статического момента заряда первого порядка и управляемым собственным магнитным моментом, движется по кеплеровой круговой околоземной орбите произвольного наклонения. Ранее было показано, что объединение двух систем управления — магнитной и лоренцевой — в единую электродинамическую систему управления (ЭДСУ) позволяет успешно решать различные задачи управления угловым движением КА. В отличие от многих известных исследований, выполненных для той или иной приближенной модели МПЗ, в данной работе не накладывается ограничений на точность аппроксимации МПЗ. Ранее выполненные исследования показали ограниченность возможностей ЭДСУ для КА, движущихся по орбитам, близким по наклонению к полярным, в силу наличия в этом случае таких точек на траектории КА, в которых возможно совпадение линий действия вектора геомагнитной индукции и вектора скорости КА относительно МПЗ. Поэтому в данной работе ставится и решается задача преодоления отмеченных трудностей. Предложена модификация ЭДСУ, основанная, во-первых, на оптимизации управления угловым движением КА и, во-вторых, на ограничении максимальной величины модуля вектора центра заряда относительно центра масс КА, который необходимо создавать в процессе управления. Рекомендован способ выбора параметров для модифицированной ЭДСУ. Приведенные результаты численных экспериментов для КА, находящихся на полярной и приполярных орбитах, не только демонстрируют работоспособность предложенной модификации ЭДСУ, но и свидетельствуют о возможности технической реализации модифицированного электродинамического метода трехосной стабилизации КА.

Новый асинхронный алгоритм дифференциальной эволюции использован для определения параметров микроскопического оптического потенциала упругого рассеяния пионов на ядрах ²⁸Si, ⁵⁸Ni и ²⁰⁸Pb при энергиях 130, 162 и 180 МэВ.

Данная работа посвящена сравнительному анализу оптимизационных методов и алгоритмов для проведения интервальной оценки технических потерь электроэнергии в распределительных сетях напряжением 6–20 кВ. Задача интервальной оценки потерь сформулирована в виде задачи многомерной условной минимизации/максимизации с неявной целевой функцией. Рассмотрен ряд методов численной оптимизации первого и нулевого порядков, с целью определения наиболее подходящего для решения рассмотренной проблемы. Таким является алгоритм BOBYQA, в котором целевая функция заменяется ее квадратичной аппроксимацией в пределах доверительной области.

В данной работе изучаются механизмы рабочей памяти в импульсных нейронных сетях, состоящих из нейронов – интеграторов с утечкой и адаптивным порогом при включенной синаптической пластичности. Исследовались относительно небольшие сети, включающие тысячи нейронов. Рабочая память трактовалась как способность нейронной сети удерживать в своем состоянии информацию о предъявленных ей в недавнем прошлом стимулах, так что по этой информации можно было бы определить, какой стимул был предъявлен. Под состоянием сети в данном исследовании понимаются только характеристики активности сети, не включая внутреннего состояния ее нейронов. Для выявления нейронных структур, которые могли бы выполнять функцию носителей рабочей памяти, была проведена оптимизация параметров и структуры импульсной нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Были обнаружены два типа таких нейронных структур: пары нейронов, соединенных связями с большими весами, и длинные древовидные нейронные цепи. Было показано, что качественная рабочая память может быть реализована только с помощью сильно связанных нейронных пар. В работе исследованы свойства таких ячеек памяти и образуемых ими структур. Показано, что характеристики изучаемых двухнейронных ячеек памяти легко задаются параметрами входящих в них нейронов и межнейронных связей. Выявлен интересный эффект повышения селективности пары нейронов за счет несовпадения наборов их афферентных связей и взаимной активации. Продемонстрировано также, что ансамбли таких структур могут быть использованы для реализации обучения без учителя распознаванию паттернов во входном сигнале.

В данной статье предлагаются методы оптимизации высокого порядка (тензорные методы) для решения двух типов седловых задач. Первый тип — это классическая мин-макс-постановка для поиска седловой точки функционала. Второй тип — это поиск стационарной точки функционала седловой задачи путем минимизации нормы градиента этого функционала. Очевидно, что стационарная точка не всегда совпадает с точкой оптимума функции. Однако необходимость в решении подобного типа задач может возникать в случае, если присутствуют линейные ограничения. В данном случае из решения задачи поиска стационарной точки двойственного функционала можно восстановить решение задачи поиска оптимума прямого функционала. В обоих типах задач какие-либо ограничения на область определения целевого функционала отсутствуют. Также мы предполагаем, что целевой функционал является $\mu$-сильно выпуклыми $\mu$-сильно вогнутым, а также что выполняется условие Липшица для его $p$-й производной.

Для задач типа «мин-макс» мы предлагаем два алгоритма. Так как мы рассматриваем сильно выпуклую и сильно вогнутую задачу, первый алгоритмиспо льзует существующий тензорный метод для решения выпуклых вогнутых седловых задач и ускоряет его с помощью техники рестартов. Таким образом удается добиться линейной скорости сходимости. Используя дополнительные предположения о выполнении условий Липшица для первой и второй производных целевого функционала, можно дополнительно ускорить полученный метод. Для этого можно «переключиться» на другой существующий метод для решения подобных задач в зоне его квадратичной локальной сходимости. Так мы получаем второй алгоритм, обладающий глобальной линейной сходимостью и локальной квадратичной сходимостью. Наконец, для решения задач второго типа существует определенная методология для тензорных методов в выпуклой оптимизации. Суть ее заключается в применении специальной «обертки» вокруг оптимального метода высокого порядка. Причем для этого условие сильной выпуклости не является необходимым. Достаточно лишь правильным образом регуляризовать целевой функционал, сделав его таким образом сильно выпуклым и сильно вогнутым. В нашей работе мы переносим эту методологию на выпукло-вогнутые функционалы и используем данную «обертку» на предлагаемом выше алгоритме с глобальной линейной сходимостью и локальной квадратичной сходимостью. Так как седловая задача является частным случаем монотонного вариационного неравенства, предлагаемые методы также подойдут для поиска решения сильно монотонных вариационных неравенств.

Стохастическая оптимизация является актуальным направлением исследования в связи со значительными успехами в области машинного обучения и их применениями для решения повседневных задач. В данной работе рассматриваются два принципиально различных метода решения задачи стохастической оптимизации — онлайн- и офлайн-алгоритмы. Соответствующие алгоритмы имеют свои качественные преимущества перед друг другом. Так, для офлайн-алгоритмов требуется решать вспомогательную задачу с высокой точностью. Однако это можно делать распределенно, и это открывает принципиальные возможности, как, например, построение двойственной задачи. Несмотря на это, и онлайн-, и офлайн-алгоритмы преследуют общую цель — решение задачи стохастической оптимизации с заданной точностью. Это находит отражение в сравнении вычислительной сложности описанных алгоритмов, что демонстрируется в данной работе.

Сравнение описанных методов проводится для двух типов стохастических задач — выпуклой оптимизации и седел. Для задач стохастической выпуклой оптимизации существующие решения позволяют довольно подробно сравнить онлайн- и офлайн-алгоритмы. В частности, для сильно выпуклых задач вычислительная сложность алгоритмов одинаковая, причем условие сильной выпуклости может быть ослаблено до условия $\gamma$-роста целевой функции. С этой точки зрения седловые задачи являются гораздо менее изученными. Тем не менее существующие решения позволяют наметить основные направления исследования. Так, значительные продвижения сделаны для билинейных седловых задач с помощью онлайн-алгоритмов. Оффлайн-алгоритмы представлены всего одним исследованием. В данной работе на этом примере демонстрируется аналогичная с выпуклой оптимизацией схожесть обоих алгоритмов. Также был проработан вопрос точности решения вспомогательной задачи для седел. С другой стороны, седловая задача стохастической оптимизации обобщает выпуклую, то есть является ее логичным продолжением. Это проявляется в том, что существующие результаты из выпуклой оптимизации можно перенести на седла. В данной работе такой перенос осуществляется для результатов онлайн-алгоритма в выпуклом случае, когда целевая функция удовлетворяет условию $\gamma$-роста.

Создание компьютерного лабораторного стенда, позволяющего получать достоверные характеристики, которые могут быть приняты за действительные, с учетом погрешностей и шумов (в чем заключается главная отличительная черта вычислительного эксперимента от модельных исследований), является одной из основных проблем настоящей работы. В ней рассматривается следующая задача: имеется прямоугольный волновод в одномодовом режиме, на широкой стенке которого прорезано сквозное технологическое отверстие, через которое в полость линии передачи помещается образец для исследования. Алгоритм восстановления следующий: в лаборатории производится измерение параметров цепи (S₁₁ и/или S₂₁) в линии передачи с образцом. В компьютерной модели лабораторного стенда воссоздается геометрия образца и запускается итерационный процесс оптимизации (или свипирования) электрофи- зических параметров образца, маской которого являются экспериментальные данные, а критерием остановки — интерпретационная оценка близости к ним. Важно отметить, что разрабатываемая компьютерная модель, одновременно с кажущейся простотой, изначально является плохо обусловленной. Для постановки вычислительного эксперимента используется среда моделирования Comsol. Результаты проведенного вычислительного эксперимента с хорошей степенью точности совпали с результатами лабораторных исследований. Таким образом, экспериментальная верификация проведена для целого ряда значимых компонент, как компьютерной модели в частности, так и алгоритма восстановления параметров объекта в общем. Важно отметить, что разработанная и описанная в настоящей работе компьютерная модель может быть эффективно использована для вычислительного эксперимента по восстановлению полных диэлектрических параметров образца сложной геометрии. Обнаруженными могут также являться эффекты слабой бианизотропии, включая киральность, гиротропность и невзаимность материала. Полученная модель по определению является неполной, однако ее полнота является наивысшей из рассматриваемых вариантов, одновременно с этим результирующая модель оказывается хорошо обусловлена. Особое внимание в данной работе уделено моделированию коаксиально-волноводного перехода, показано, что применение дискретно-элементного подхода предпочтительнее, чем непосредственное моделирование геометрии СВЧ-узла.

Оптимизация противоопухолевой радиотерапии является актуальной проблемой, поскольку примерно половина пациентов с диагнозом рак проходят радиотерапию во время лечения. Протонная терапия потенциально более эффективна, чем традиционная фотонная терапия из-за фундаментальных различий в физике распределения дозы, которые приводит к лучшему нацеливанию на опухоли и меньшему сопутствующему повреждению здоровых тканей. В настоящее время наблюдается растущий интерес к использованию нерадиоактивных радиосенсибилизирующих опухолеспецифических наночастиц, использование которых может повысить эффективность протонной терапии. Такие наночастицы представляют собой небольшие объемы сенсибилизатора, например, бора-10 или различных оксидов металлов, заключенных в полимерный слой, содержащий опухолеспецифические антитела, что позволяет осуществлять их направленную доставку к злокачественным клеткам. Кроме того, сочетание протонной терапии с антиангиогенной терапией, которая нормализует микрососудистую сеть, связанную с опухолью, может дать дальнейшее синергетическое увеличение общей эффективности лечения.

Мы разработали пространственно распределенную математическую модель, имитирующую рост неинвазивной опухоли, проходящей лечение фракционированной протонной терапией с наносенсибилизаторами и антиангиогенной терапией. Результаты моделирования показывают, что наиболее эффективный способ комбинирования этих методов лечения должен существенно зависеть от скорости пролиферации опухолевых клеток и их собственной радиочувствительности. А именно, сочетание антиангиогенной терапии с протонной терапией, независимо от того, используются ли радиосенсибилизирующие наночастицы, должно повысить эффективность лечения быстрорастущих опухолей, а также радиорезистентных опухолей с умеренной скоростью роста. В этих случаях применение протонной терапии одновременно с антиангиогенными препаратами после первоначальной однократной инъекции наносенсибилизаторов является наиболее эффективным вариантом лечения среди проанализированных. Напротив, для медленнорастущих опухолей максимизация количества инъекций наносенсибилизаторов без антиангиогенной терапии оказывается более эффективным вариантом, причем повышение эффективности лечения растет с ростом радиочувствительности опухоли. Однако результаты также показывают, что общая эффективность протонной терапии, вероятно, должна увеличиться лишь умеренно при добавлении наносенсибилизаторов и антиангиогенных препаратов.

Лазерная полировка является перспективной технологией финишной обработки изделий из кварцевого стекла, позволяющей устранять дефекты подповерхностного слоя, возникающие при механической обработке. Однако сложность и нелинейность физических процессов, протекающих при лазерном воздействии, затрудняют подбор оптимальных технологических режимов. Целью данной статьи является разработка, сравнительный анализ и применение высокоточных прогностических моделей для предсказания и оптимизации основных показателей процесса лазерной полировки кварцевого стекла. На основе верифицированной конечно-элементной модели, реализованной в среде ANSYS, был сгенерирован набор данных о температурных полях и полях напряжений при различных сочетаниях технологических параметров. Этот набор данных использовался для построения и верификации четырех типов прогностических моделей: полиномиальной регрессии, нечеткой системы вывода (Fuzzy Logic), адаптивной нейро-нечеткой системы (ANFIS) и нейронной сети типа многослойный персептрон (MLP). Качество моделей оценивалось на тестовой выборке с использованием статистических метрик МAE, RMSE, MAPE, $R^2$, $R^2_{Adj}$. Сравнительный анализ моделей показал значительное превосходство нейросетевой модели MLP, которая продемонстрировала наивысшую точность прогнозирования для всех выходных параметров, достигнув значений скорректированного коэффициента детерминации ($R^2_{Adj}$) выше 0,97 и средней абсолютной процентной ошибки (МАРЕ) в диапазоне 0,7–2,8%. Использование этой модели в качестве суррогатной функции совместно с генетическим алгоритмом позволило успешно определить оптимальные технологические параметры. Разработанная нейросетевая модель MLP является надежным и высокоточным инструментом не только для прогнозирования, но и для оптимизации результатов лазерной полировки кварцевого стекла СО₂-лазером. Она способна эффективно аппроксимировать сложные нелинейные зависимости в процессе и может служить основой для создания интеллектуальных систем управления и оптимизации данной технологии.

В статье рассматривается применение метода физически информированных нейронных сетей для моделирования процесса нитрификации при очистке сточных вод. Актуальность работы обусловлена необходимостью повышения эффективности очистки и оперативного контроля за изменениями параметров в реальном времени, что затруднительно при использовании традиционных подходов, таких как модели активного ила (ASM). Авторы предлагают подход, объединяющий решение прямой задачи и идентификацию параметров системы дифференциальных уравнений, описывающих окисление азота. В ходе исследования проведен сравнительный анализ трех архитектур нейронных сетей: с фиксированным одинаковым числом нейронов, с фиксированным различным числом нейронов и с растущим в процессе обучения числом нейронов. Для нахождения оптимальных параметров (числа нейронов и весового коэффициента функции потерь) использована многокритериальная оптимизация на основе построения фронта Парето. Результаты показали, что предложенный подход позволяет эффективно восстанавливать динамику концентраций азотистых соединений с высокой точностью. Наилучшее соответствие экспериментальным данным при допустимом уровне невязки уравнений обеспечила архитектура с различным постоянным числом нейронов при оптимально подобранных весовых коэффициентах.