Все выпуски

В статье рассмотрены проблемы подготовки точных геометрических моделей стальных канатов, то есть геометрических моделей, основанных на математических моделях, позволяющих повторять геометрию моделируемого каната в трехмерном пространстве без существенных упрощений или условностей, с учетом целевого назначения модели. Предложены подходы к созданию точных геометрических моделей стальных канатов, не имеющих принципиальных ограничений по внедрению в расчетные области и дальнейшему построению конечно-элементных моделей на их основе. Рассмотрены обобщенная параметризованная геометрическая модель канатов одинарной и двойной свивки и ее алгоритмическая реализация с помощью ядра геометрического моделирования ОpenCASCADE Core Technology в среде Gmsh (свободно распространяемое программное обеспечение с открытым исходным кодом). Обозначена проблематика использования табличных данных из государственных и отраслевых стандартов сортамента стальных канатов как исходных данных для построения геометрических моделей стальных канатов. Разработаны методы априорной проверки коллизий геометрической модели на основе исходных данных геометрической модели и методы апостериорной проверки на основе булевых операций над телами проволок каната для выявления некорректных результатов генерации моделей тел проволок с криволинейными боковыми поверхностями на основе алгоритма последовательного иерархического построения отдельных проволок пряди и последовательного копирования прядей. Показаны особенности процесса построения геометрических моделей проволок каната различными методами экструзии: через последовательность образующих с формированием тела, ограниченного криволинейными поверхностями, через последовательность образующих с формированием тела, ограниченного линейно-аппроксимированными поверхностями, и экструзией одной образующей вдоль направляющей. Выполнена оценка вычислительной сложности процесса построения геометрических моделей и необходимого объема оперативной памяти ЭВМ для двух наиболее универсальных методов экструзии тел проволок. Разработан метод оценки значения шага расстановки образующих и исследовано влияние его значения на вычислительную сложность процедуры построения отдельных проволок каната. Даны рекомендации по выбору значения радиального зазора между проволоками. Показана алгоритмическая реализация метода поиска коллизий геометрической модели стального каната в неинтерактивном режиме и предложены подходы к формированию процедур обработки коллизий. Предложенные методы и подходы могут быть представлены в виде программных модулей как для исполнения в среде Gmsh, так и для иной среды, использующей ядро геометрического моделирования OpenCascade Core Technology, и позволяют автоматизировать построение точных геометрических моделей стальных канатов в любой конфигурации без принципиальных ограничений по последующему применению, как обособленному, так и в виде объектов (примитивов), пригодных для внедрения в стороннюю модель.

A review of the problems of preparing accurate geometric models of steel ropes based on mathematical models without significant simplifications, taking into account the intended purpose of the model, is carried out. Possible approaches to the generation of precise geometric models of steel ropes that have no fundamental limitations on their integration in computational domains and the subsequent construction of finite element models based on them are shown. A generalized parameterized geometric model of single and double twist ropes and its algorithmic implementation using the OpenCASCADE Core Technology geometric modeling kernel in the Gmsh environment (open source software) is considered. The problems of using generic tabular data from steel rope assortment standards as initial data for constructing geometric models are considered. Methods of preliminary verification of collisions of a geometric model based on the initial data of a geometric model are given. Post-verification methods based on Boolean operations over rope wire bodies are given to identify incorrect results of generating models of wire bodies with curvilinear side surfaces based on the algorithm of sequential hierarchical construction of individual wires of single strand and sequential copying of it. Various methods of the process of constructing geometric models of rope wires by extrusion are shown: through a sequence of generatrix with the formation of a body limited by curvilinear surfaces, through a sequence of generatrix with the formation of a body limited by linearly approximated surfaces, and extrusion of one generatrix along a single guideline. The computational complexity of the geometric model generation and the required volume of RAM for the two most universal methods of creating a body of wire are investigated. A method for estimating the value of the step of the arrangement of the generatrix of a single wire is shown, and the influence of its value on the computational complexity of the procedure of wire construction is investigated. Recommendations are given for choosing the value of the radial gap between the layers of wires. An algorithmic implementation of the method for searching for collisions of a geometric model of a steel rope in a non-interactive mode is shown. Approaches to the formation of procedures for processing collisions are proposed. Approaches presented in the article can be implemented in the form of software modules for execution in the Gmsh environment, as well as for another environment using the OpenCascade Core Technology geometric modeling kernel. Such modules allow automation of the construction of accurate geometric models of steel ropes in any configuration without fundamental restrictions on subsequent use, both stand-alone and in the form of objects (primitives) suitable for integration in a third-party model.

Появление технологий лазерного сканирования произвело настоящую революцию в лесном хозяйстве. Их использование позволило перейти от изучения лесных массивов с помощью ручных измерений к компьютерному анализу точечных стереоизображений, называемых облаками точек.

Автоматическое вычисление некоторых параметров деревьев (таких как диаметр ствола) по облаку точек требует удаления точек листвы. Для выполнения этой операции необходима предварительная сегментация стереоизображения на классы «листва» и «ствол». Решение этой задачи зачастую включает использование методов машинного обучения.

Одним из самых популярных классификаторов, используемых для сегментации стереоизображений деревьев, является случайный лес. Этот классификатор достаточно требователен к объему памяти. В то же время размер модели машинного обучения может быть критичным при необходимости ее пересылки, что требуется, например, при выполнении распределенного обучения. В данной работе ставится цель найти классификатор, который был бы менее требовательным по памяти, но при этом имел бы сравнимую точность сегментации. Поиск выполняется среди таких классификаторов, как логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор и решающее дерево. Кроме того, исследуется способ уточнения сегментации, выполненной решающим деревом, с помощью логистической регрессии.

Эксперименты проводились на данных из коллекции университета Гейдельберга. Было показано, что классификация с помощью решающего дерева, корректируемая с помощью логистической регрессии, способна давать результат, лишь немного проигрывающий результату случайного леса по точности, затрачивая при этом меньше времени и оперативной памяти. Разница в сбалансированной точности составляет не более процента на всех рассмотренных облаках, при этом суммарный размер и время предсказания классификаторов решающего дерева и логистической регрессии на порядок меньше, чем у случайного леса.

The advent of laser scanning technologies has revolutionized forestry. Their use made it possible to switch from studying woodlands using manual measurements to computer analysis of stereo point images called point clouds.

Automatic calculation of some tree parameters (such as trunk diameter) using a point cloud requires the removal of foliage points. To perform this operation, a preliminary segmentation of the stereo image into the “foliage” and “trunk” classes is required. The solution to this problem often involves the use of machine learning methods.

One of the most popular classifiers used for segmentation of stereo images of trees is a random forest. This classifier is quite demanding on the amount of memory. At the same time, the size of the machine learning model can be critical if it needs to be sent by wire, which is required, for example, when performing distributed learning. In this paper, the goal is to find a classifier that would be less demanding in terms of memory, but at the same time would have comparable segmentation accuracy. The search is performed among classifiers such as logistic regression, naive Bayes classifier, and decision tree. In addition, a method for segmentation refinement performed by a decision tree using logistic regression is being investigated.

The experiments were conducted on data from the collection of the University of Heidelberg. The collection contains hand-marked stereo images of trees of various species, both coniferous and deciduous, typical of the forests of Central Europe.

It has been shown that classification using a decision tree, adjusted using logistic regression, is able to produce a result that is only slightly inferior to the result of a random forest in accuracy, while spending less time and RAM. The difference in balanced accuracy is no more than one percent on all the clouds considered, while the total size and inference time of the decision tree and logistic regression classifiers is an order of magnitude smaller than of the random forest classifier.

В данной работе средствами программы DEFORM-2D исследовано напряженное состояние инструмента при волочении упрочненного сплава Pt–Ni эквиатомного состава при комнатной температуре. Рассмотрены различные варианты геометрии алмазного инструмента при неизменных габаритных размерах оправы. Обоснована принципиальная возможность снизить жесткость волоки без изменения параметров технологического процесса.

In this paper, stresses in tool for drawing of equiatomic Pt–Ni alloy at room temperature were investigated by means of DEFORM-2D software. Different variants of the diamond tool geometry were analyzed at constant overall dimensions of workholder. It was shown that the rigidity of the die could be reduced without changing the process parameters.