Все выпуски

Изучение спектрального отклика растений на основе данных, собранных с помощью дистанционного зондирования, имеет большой потенциал для решения реальных проблем в различных областях исследований. В этом исследовании мы использовали спектральные свойства для идентификации инвазивного растения — борщевика Сосновского — по спутниковым снимкам. Борщевик Сосновского — инвазивное растение, которое наносит много вреда людям, животным и экосистеме в целом. Мы использовали выборочные данные о геолокации мест произрастания борщевика в Московской области, собранные с 2018 по 2020 год, и спутниковые снимки Sentinel-2 для спектрального анализа с целью его обнаружения на снимках. Мы развернули модель машинного обучения Random Forest (RF) на облачной платформе Google Earth Engine (GEE). Алгоритм обучается на наборе данных, состоящем из 12 каналов спутниковых снимков Sentinel-2, цифровой модели рельефа и некоторых спектральных индексов, которые используются в алгоритме в качестве параметров. Используемый подход заключается в выявлении биофизических параметров борщевика Сосновского по его коэффициентам отражения с уточнением радиочастотной модели непосредственно по набору данных. Наши результаты наглядно демонстрируют насколько сочетание методов дистанционного зондирования и машинного обучения может помочь в обнаружении борщевика и контроле его инвазивного распространения. Наш подход обеспечивает высокую точность обнаружения очагов произрастания борщевика Сосновского, составляющую 96,93 %.

Examining the spectral response of plants from data collected using remote sensing has a lot of potential for solving real-world problems in different fields of research. In this study, we have used the spectral property to identify the invasive plant Heracleum sosnowskyi Manden from satellite imagery. H. sosnowskyi is an invasive plant that causes many harms to humans, animals and the ecosystem at large. We have used data collected from the years 2018 to 2020 containing sample geolocation data from the Moscow Region where this plant exists and we have used Sentinel-2 imagery for the spectral analysis towards the aim of detecting it from the satellite imagery. We deployed a Random Forest (RF) machine learning model within the framework of Google Earth Engine (GEE). The algorithm learns from the collected data, which is made up of 12 bands of Sentinel-2, and also includes the digital elevation together with some spectral indices, which are used as features in the algorithm. The approach used is to learn the biophysical parameters of H. sosnowskyi from its reflectances by fitting the RF model directly from the data. Our results demonstrate how the combination of remote sensing and machine learning can assist in locating H. sosnowskyi, which aids in controlling its invasive expansion. Our approach provides a high detection accuracy of the plant, which is 96.93%.

Перспективным методом повышения количества осадков в засушливом климате является способ создания вертикальной высокотемпературной струи, насыщенной гигроскопическим аэрозолем. Такая установка позволяет создавать искусственные облака с возможностью образования осадков в безоблачной атмосфере, в отличие от традиционных способов искусственного увеличения осадков, в которых предусматривается повышение эффективности осадко-образования только в естественных облаках путем их засева ядрами кристаллизации и конденсации. Для увеличения мощности струи добавляются хлорид кальция, карбамид, пищевая соль в виде грубодисперсного аэрозоля, а также нанопорошок NaCl/TiO₂, который способен конденсировать значительно больше водяного пара, чем перечисленные типы аэрозолей. Дисперсные включения в струе также являются центрами кристаллизации и конденсации в создаваемом облаке для повышения возможности осадкообразования. Для моделирования конвективных течений в атмосфере применяется математическая модель атмосферных течений большого масштаба FlowVision, решение уравнений движения, энергии и массопереноса проводится в относительных переменных. Рассматриваемая постановка задачи разделена на две части: модель начальной струи и постановка атмосферных течений большого масштаба FlowVision. Нижняя область, где происходит течение начальной высокоскоростной струи, моделируется в сжимаемой постановке с решением уравнения энергии относительно полной энтальпии. Данное разделение задачи на две отдельные подобласти необходимо, чтобы корректно провести численный расчет начальной турбулентной струи при высокой скорости (M > 0,3). Приводятся основные математические зависимости модели. С использованием представленной модели проведены численные эксперименты, для исходных данных взяты экспериментальные данные из натурных испытаний установки по созданию искусственных облаков, проведенные в Объединенных Арабских Эмиратах. Получено хорошее согласие с экспериментом: в 55% проведенных расчетов значение вертикальной скорости на высоте 400 м (более 2 м/с) и высота подъема струи (более 600 м) находятся в пределах погрешности 30% от экспериментальных характеристик, а в 30% расчетах — полностью согласуются с экспериментом. Результаты численного моделирования позволяют оценить возможность использования метода высокоскоростной струи для стимулирования искусственной конвекции и, в конечном итоге, для создания осадков. Расчеты проведены с использованием программного комплекса FlowVision на суперкомпьютере «Торнадо ЮУрГУ».

A promising method of increasing precipitation in arid climates is the method of creating a vertical high-temperature jet seeded by hygroscopic aerosol. Such an installation makes it possible to create artificial clouds with the possibility of precipitation formation in a cloudless atmosphere, unlike traditional methods of artificial precipitation enhancement, which provide for increasing the efficiency of precipitation formation only in natural clouds by seeding them with nuclei of crystallization and condensation. To increase the power of the jet, calcium chloride, carbamide, salt in the form of a coarse aerosol, as well as NaCl/TiO₂ core/shell novel nanopowder, which is capable of condensing much more water vapor than the listed types of aerosols, are added. Dispersed inclusions in the jet are also centers of crystallization and condensation in the created cloud to increase the possibility of precipitation. To simulate convective flows in the atmosphere, a mathematical model of FlowVision large-scale atmospheric flows is used, the solution of the equations of motion, energy and mass transfer is carried out in relative variables. The statement of the problem is divided into two parts: the initial jet model and the FlowVision large-scale atmospheric model. The lower region, where the initial high-speed jet flows, is calculated using a compressible formulation with the solution of the energy equation with respect to the total enthalpy. This division of the problem into two separate subdomains is necessary in order to correctly carry out the numerical calculation of the initial turbulent jet at high velocity (M > 0.3). The main mathematical dependencies of the model are given. Numerical experiments were carried out using the presented model, experimental data from field tests of the installation for creating artificial clouds were taken for the initial data. A good agreement with the experiment is obtained: in 55% of the calculations carried out, the value of the vertical velocity at a height of 400 m (more than 2 m/s) and the height of the jet rise (more than 600 m) is within an deviation of 30% of the experimental characteristics, and in 30% of the calculations it is completely consistent with the experiment. The results of numerical simulation allow evaluating the possibility of using the high-speed jet method to stimulate artificial updrafts and to create precipitation. The calculations were carried out using FlowVision CFD software on SUSU Tornado supercomputer.

В работе исследуется влияние быстрого локального выделения тепла вблизи обтекаемой сверхзвуковым потоком газа (воздуха) поверхности на область отрыва, возникающую при быстром его повороте. Данная поверхность состоит из двух плоскостей, образующих при пересечении тупой угол, так что при обтекании этой поверхности сверхзвуковой поток газа поворачивается на положительный угол, что формирует косой скачок уплотнения, взаимодействующий с пограничным слоем и вызывающий отрыв потока. Быстрый локальный нагрев газа над обтекаемой поверхностью моделирует протяженный искровой разряд субмикросекундной длительности, пересекающий поток. Газ, нагретый в зоне разряда, взаимодействует с областью отрыва. Течение можно считать плоским, поэтому численное моделирование проводится в двумерной постановке. Численное моделирование проведено для ламинарного режима течения с использованием солвера sonicFoam пакета программ OpenFOAM.

В работе описан способ построения двумерной расчетной сетки с использованием шестигранных ячеек. Выполнено исследование сеточной сходимости. Приводится методика задания начальных профилей параметров течения на входе в расчетную область, позволяющая сократить время счета при уменьшении количества расчетных ячеек. Описан способ нестационарного моделирования процесса быстрого локального нагрева газа, заключающегося в наложении дополнительных полей повышенных значений давления и температуры, вычисленных из величины энергии, вложенной в набегающий сверхзвуковой поток газа, на соответствующие поля величин, предварительно полученные в стационарном случае. Параметры энерговклада в поток, соответствующие параметрам процесса инициирования электрического разряда, а также параметры набегающего потока близки к экспериментальным величинам.

При анализе данных численного моделирования получено, что быстрый локальный нагрев приводит к возникновению газодинамического возмущения (квазицилиндрической ударной волны и нестационарного завихренного течения), которое при взаимодействии с областью отрыва приводит к смещению точки отрыва вниз по потоку. В работе рассмотрен вопрос о влиянии энергии, затраченной на локальный нагрев газа, и положения места нагрева относительно точки отрыва на величину максимального ее смещения.

The influence of the process of initiating a rapid local heat release near surface streamlined by supersonic gas (air) flow on the separation region that occurs during a fast turn of the flow was investigated. This surface consists of two planes that form obtuse angle when crossing, so that when flowing around the formed surface, the supersonic gas flow turns by a positive angle, which forms an oblique shock wave that interacts with the boundary layer and causes flow separation. Rapid local heating of the gas above the streamlined surface simulates long spark discharge of submicrosecond duration that crosses the flow. The gas heated in the discharge zone interacts with the separation region. The flow can be considered two-dimensional, so the numerical simulation is carried out in a two-dimensional formulation. Numerical simulation was carried out for laminar regime of flow using the sonicFoam solver of the OpenFOAM software package.

The paper describes a method for constructing a two-dimensional computational grid using hexagonal cells. A study of grid convergence has been carried out. A technique is given for setting the initial profiles of the flow parameters at the entrance to the computational domain, which makes it possible to reduce the computation time by reducing the number of computational cells. A method for non-stationary simulation of the process of rapid local heating of a gas is described, which consists in superimposing additional fields of increased pressure and temperature values calculated from the amount of energy deposited in oncoming supersonic gas flow on the corresponding fields of values obtained in the stationary case. The parameters of the energy input into the flow corresponding to the parameters of the electric discharge process, as well as the parameters of the oncoming flow, are close to the experimental values.

During analyzing numerical simulation data it was found that the initiation of rapid local heating leads to the appearance of a gas-dynamic perturbation (a quasi-cylindrical shock wave and an unsteady swirling flow), which, when interacting with the separation region, leads to a displacement of the separation point downstream. The paper considers the question of the influence of the energy spent on local heating of the gas, and of the position on the streamlined surface of the place of heating relative to the separation point, on the value of its maximum displacement.

В данной работе показаны преимущества использования алгоритмов искусственного интеллекта для планирования эксперимента, позволяющих повысить точность идентификации параметров для эластостатической модели робота. Планирование эксперимента для робота заключается в подборе оптимальных пар «конфигурация – внешняя сила» для использования в алгоритмах идентификации, включающих в себя несколько основных этапов. На первом этапе создается эластостатическая модель робота, учитывающая все возможные механические податливости. Вторым этапом выбирается целевая функция, которая может быть представлена как классическими критериями оптимальности, так и критериями, напрямую следующими из желаемого применения робота. Третьим этапом производится поиск оптимальных конфигураций методами численной оптимизации. Четвертым этапом производится замер положения рабочего органа робота в полученных конфигурациях под воздействием внешней силы. На последнем, пятом, этапе выполняется идентификация эластостатичесих параметров манипулятора на основе замеренных данных.

Целевая функция для поиска оптимальных конфигураций для калибровки индустриального робота является ограниченной в силу механических ограничений как со стороны возможных углов вращения шарниров робота, так и со стороны возможных прикладываемых сил. Решение данной многомерной и ограниченной задачи является непростым, поэтому предлагается использовать подходы на базе искусственного интеллекта. Для нахождения минимума целевой функции были использованы следующие методы, также иногда называемые эвристическими: генетические алгоритмы, оптимизация на основе роя частиц, алгоритм имитации отжига т. д. Полученные результаты были проанализированы с точки зрения времени, необходимого для получения конфигураций, оптимального значения, а также итоговой точности после применения калибровки. Сравнение показало преимущество рассматриваемых техник оптимизации на основе искусственного интеллекта над классическими методами поиска оптимального значения. Результаты данной работы позволяют уменьшить время, затрачиваемое на калибровку, и увеличить точность позиционирования рабочего органа робота после калибровки для контактных операций с высокими нагрузками, например таких, как механическая обработка и инкрементальная формовка.

This paper demonstrates the advantages of using artificial intelligence algorithms for the design of experiment theory, which makes possible to improve the accuracy of parameter identification for an elastostatic robot model. Design of experiment for a robot consists of the optimal configuration-external force pairs for the identification algorithms and can be described by several main stages. At the first stage, an elastostatic model of the robot is created, taking into account all possible mechanical compliances. The second stage selects the objective function, which can be represented by both classical optimality criteria and criteria defined by the desired application of the robot. At the third stage the optimal measurement configurations are found using numerical optimization. The fourth stage measures the position of the robot body in the obtained configurations under the influence of an external force. At the last, fifth stage, the elastostatic parameters of the manipulator are identified based on the measured data.

The objective function required to finding the optimal configurations for industrial robot calibration is constrained by mechanical limits both on the part of the possible angles of rotation of the robot’s joints and on the part of the possible applied forces. The solution of this multidimensional and constrained problem is not simple, therefore it is proposed to use approaches based on artificial intelligence. To find the minimum of the objective function, the following methods, also sometimes called heuristics, were used: genetic algorithms, particle swarm optimization, simulated annealing algorithm, etc. The obtained results were analyzed in terms of the time required to obtain the configurations, the optimal value, as well as the final accuracy after applying the calibration. The comparison showed the advantages of the considered optimization techniques based on artificial intelligence over the classical methods of finding the optimal value. The results of this work allow us to reduce the time spent on calibration and increase the positioning accuracy of the robot’s end-effector after calibration for contact operations with high loads, such as machining and incremental forming.

Сердечно-сосудистые заболевания на протяжении последних десятилетий представляют собой серьезную угрозу здоровью населения во всем мире, независимо от уровня развития страны. Ранняя диагностика и постоянный медицинский контроль могли бы значительно снизить смертность от этих заболеваний. Однако существующие системы здравоохранения зачастую не в состоянии обеспечить необходимый уровень мониторинга пациентов из-за ограниченных ресурсов.

В рамках нашего исследования мы использовали метод SHAP для объяснения работы модели глубокого обучения Bi-LSTM+CNN, разработанной для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний. Путем балансировки данных и применения кросс-валидации мы достигли высокой точности (99,05%), полноты (99%) и F1-меры (99%) модели. Интерпретируемость модели, обеспечиваемая методом SHAP, повышает доверие медицинских специалистов к полученным результатам и способствует более широкому внедрению искусственного интеллекта в клиническую практику.

During the last several decades, cardiovascular disease has surpassed all others as the leading cause of mortality in both high-income and low-income countries. The mortality rate from heart disorders may be lowered with early identification and close clinical monitoring. However, it is not feasible to adequately monitor patients every day, and 24-hour consultation with a doctor is not a feasible option, since it requires more sagacity, time, and knowledge than is currently available.

In this study, we examine the Explainable Artificial Intelligence (XAI) technique, namely, the SHAP interpretability approach, in order to educate the medical professionals about the Explainable AI (XAI) methods that can be helpful in healthcare. The XAI methods enhance the trust and understandability of both practitioners and Health Researchers in AI Models. In this work, we propose a composite Deep Learning model: Bi-LSTM+CNN model to effectively predict heart disease from patient data. After balancing the dataset, the Bi-LSTM+CNN model was used. In contrast to other studies, our proposed hybrid deep learning model produced excellent experimental results, including 99.05% accuracy, 99% precision, 99% recall, and 99% F1-score.

На основе математическоймо дели динамики биомасс фитопланктона построен способ оценки содержания хлорофилла в районе моря с учетом его распределения по глубине. Модель построена на основе уравнения «реакция-диффузия», учитывает основные влияющие факторы: минеральное питание, освещенность и температуру. Используется спутниковая информация о поверхностном слое моря. Приведен пример расчетов для залива Петра Великого (Японское море).

A model, describing the influence of external factors on temporal evolution of phytoplankton distribution in a horizontally-homogenous water layer, is presented. This model is based upon the reactiondiffusion equation and takes into account the main factors of influence: mineral nutrients, insolation and temperature. The mineral nutrients and insolation act oppositely on spatial phytoplankton distribution. The results of numerical modeling are presented and the prospect of applying this model to reconstruction of phytoplankton distribution from sea-surface satellite data is discussed. The model was used to estimate the chlorophyll content of the Peter the Great Bay (Sea of Japan).

В работе предложена математическая модель для одномерного неравновесного руслового процесса. Модель учитывает движение наносов во взвешенном и влекомом состоянии. Транспорт влекомых наносов определен с помощью оригинальной формулы, аналитически полученной из уравнения движения тонкого придонного водогрунтового слоя. Данная формула не содержит новых феноменологических параметров и учитывает влияние уклона дна, физико-механических и гранулометрических параметров донного материала на процесс транспорта влекомых наносов. Для верификации предложенной модели был решен ряд классических тестовых задач. Выполнено сравнение результатов численных расчетов с известными экспериментальными данными и результатами других авторов. Показано, что, несмотря на относительную простоту предложенной математической модели, полученные численные решения хорошо согласуются с экспериментальными данными.

In the paper the model for a one-dimensional non-equilibrium riverbed process is proposed. The model takes into account the suspended and bed-load sediment transport. The bed-load transport is determined by using the original formula. This formula was derived from the thin bottom layer motion equation. The formula doesn’t contain new phenomenological parameters and takes into account the influence of bed slope, granulometric and physical mechanical parameters on the bed-load transport. A number of the model test problems are solved for the verification of the proposed mathematical model. The comparison of the calculation results with the established experimental data and the results of other authors is made. It was shown, that the obtained results have a good agreement with the experimental data in spite of the relative simplicity of the proposed mathematical model.

В статье проанализированы результаты компьютерного эксперимента по оценке влияния пространственного размещения (схем посадки) деревьев на продукционный процесс и динамику почвенного плодородия в лесных плантациях. Для имитации роста плантаций нативной формы осины (Populus tremula L.) с коротким (30 лет) оборотом рубки использована система моделей EFIMOD и почвенно-климатические данные, соответствующие условиям лесной зоны Республики Марий Эл. По результатам модельных оценок, схемы посадки с расстоянием между деревьями в ряду 1–4 м и междурядьями 4–6 м характеризуются наибольшими показателями продукции биомассы, повышением почвенных запасов органического вещества и минимальными потерями азота почв за оборот рубки.

The article presents the results of computer simulations aimed to assess the influence of tree spatial locations (planting schemes) on the productivity and the dynamics of soil fertility in forest plantations. The growth of aspen (Populus tremula L.) in plantations with short rotation (30 years) was simulated in the EFIMOD system of models with the soil and climatic data matching forested lands in the Mari El Republic. The outcome reveals that higher biomass rates, increase in soil organic matter stocks, and the minimal loss of soil nitrogen can be obtained when the distance between trees in the row equals 1–4 m and 4–6 м in aisles.

Современные тенденции развития технического диагностирования связаны с применением вычислительных сред для компьютерного моделирования, позволяющих во многом заменить реальные эксперименты, снизить затраты на исследование и минимизировать риски. Компьютерное моделирование позволяет еще на этапе проектирования оборудования провести диагностирование с целью определения допустимых отклонений параметров работы технической установки. Особенностью диагностирования прокатного оборудования является то, что работа технологического агрегата непосредственно связана с формированием заданного качества получаемой металлопродукции, в том числе по точности. При этом важная роль отводится разработке методик технической диагностики и диагностического моделирования процессов прокатки и оборудования. Проведено компьютерное диагностическое моделирование процесса продольной холодной прокатки полосы с вибрацией рабочего валка в горизонтальной плоскости по известным данным экспериментальных исследований на непрерывном стане 1700. Вибрация рабочего валка в прокатной клети возникала вследствие зазора между подушкой валка и направляющей в станине и приводила к формированию периодической составляющей в отклонениях толщины полосы. По результатам моделирования с помощью вычислительной среды DEFORM-3D получили прокатанную полосу, которая имела продольную и поперечную разнотолщинность. Визуализация данных геометрических параметров полосы, полученных при моделировании, соответствовала виду неоднородностей поверхности реально прокатанной полосы. Дальнейший анализ разнотолщинности проводили с целью определения возможности идентификации по результатам моделирования источников периодических составляющих толщины полосы, причиной которых являются отклонения в работе оборудования, обусловленные его неисправностями или неправильной настройкой. Преимущество компьютерного моделирования при поиске источников образования разнотолщинности состоит в том, что можно проверить различные предположения по формированию толщины проката, не проводя реальных экспериментов и сократив таким образом временны́ е и материальные затраты, связанные с подготовкой и проведением экспериментов. Кроме того, при компьютерном моделировании толщина задаваемой полосы не будет иметь отклонений, что позволит рассматривать влияние на формирование толщины изучаемого источника без помех, связанных с наследственной разнотолщинностью, как это наблюдается в промышленных или лабораторных экспериментах. На основе спектрального анализа случайных процессов установлено, что в реализации толщины прокатанной полосы, полученной компьютерным моделированием процесса прокатки в одной клети при вибрации рабочего валка, содержится периодическая составляющая, имеющая частоту, равную заданной частоте колебаний рабочего валка. Результаты компьютерного моделирования согласуются с данными исследований на стане 1700. Таким образом, показана возможность применения компьютерного моделирования при поиске причин формирования разнотолщинности на промышленном прокатном оборудовании.

Technical diagnosis’ current trends are connected to application of FEM computer simulation, which allows, to some extent, replace real experiments, reduce costs for investigation and minimize risks. Computer simulation, just at the stage of research and development, allows carrying out of diagnostics of equipment to detect permissible fluctuations of parameters of equipment’s work. Peculiarity of diagnosis of rolling equipment is that functioning of rolling equipment is directly tied with manufacturing of product with required quality, including accuracy. At that design of techniques of technical diagnosis and diagnostical modelling is very important. Computer simulation of cold rolling of strip was carried out. At that upper working roll was doing vibrations in horizontal direction according with published data of experiments on continuous 1700 rolling mill. Vibration of working roll in a stand appeared due to gap between roll’s craft and guide in a stand and led to periodical fluctuations of strip’s thickness. After computer simulation with the help of DEFORM software strip with longitudinal and transversal thickness variation was gotten. Visualization of strip’s geometrical parameters, according with simulation data, corresponded to type of inhomogeneity of surface of strip rolled in real. Further analysis of thickness variation was done in order to identify, on the basis of simulation, sources of periodical components of strip’s thickness, whose reasons are malfunctions of equipment. Advantage of computer simulation while searching the sources of forming of thickness variation is that different hypothesis concerning thickness formations may be tested without conducting real experiments and costs of different types may be reduced. Moreover, while simulation, initial strip’s thickness will not have fluctuations as opposed to industrial or laboratorial experiments. On the basis of spectral analysis of random process, it was established that frequency of changing of strip’s thickness after rolling in one stand coincides with frequency of working roll’s vibration. Results of computer simulation correlate with results of the researches for 1700 mill. Therefore, opportunity to apply computer simulation to find reasons of formation of thickness variation of strip on the industrial rolling mill is shown.

Транспорт дыхательных газов дыхательной и кровеносной системами является одним из основных процессов, связанных с жизнедеятельностью организма человека. Значительные и/или длительные отклонения от нормальных значений концентраций кислорода и углекислого газа в крови могут приводить к существенным патологическим изменениям, вызывающим необратимые последствия: недостаток кислорода (гипоксия и ишемические явления), изменение кислотно-щелочного баланса крови (ацидоз или алкалоз) и др. В условиях меняющейся внешней среды и внутреннего состояния организма действие его регуляторных систем направлено на поддержание гомеостаза. Одним из основных механизмов поддержания концентраций (парциальных давлений) кислорода и углекислого газа в крови на нормальном уровне является регуляция минутной вентиляции, частоты и глубины дыхания за счет активности центрального и периферического регуляторов.

В данной работе предложена математическая модель регуляции параметров легочной вентиляции, которая затем используется для расчета минутной вентиляции легких при гипоксии и гиперкапнии. Модель построена с использованием однокомпонентной модели легкого и уравнений биохимического равновесия кислорода в крови и альвеолярном объеме легких. Приводится сопоставление с данными лабораторных исследований. Анализ полученных результатов показывает, что модель удовлетворительно воспроизводит динамику минутной вентиляции при гиперкапнии. Анализируются факторы, которые необходимо учесть для более точного моделирования регуляции минутной вентиляции при гипоксии.

Респираторная функция является одним из главных лимитирующих факторов организма при интенсивных физических нагрузках, характерных для спорта высших достижений. Поэтому результаты данной работы имеют значимое прикладное значения в области математического моделирования в спорте. Условия гипоксии и гиперкапнии отчасти воспроизводят тренировки в условиях высокогорья и гипоксии, целью которых является легальное повышение гемоглобина в крови у спортсменов.

Transport of respiratory gases by respiratory and circulatory systems is one of the most important processes associated with living conditions of the human body. Significant and/or long-term deviations of oxygen and carbon dioxide concentrations from the normal values in blood can be a reason of significant pathological changes with irreversible consequences: lack of oxygen (hypoxia and ischemic events), the change in the acidbase balance of blood (acidosis or alkalosis), and others. In the context of a changing external environment and internal conditions of the body the action of its regulatory systems aimed at maintaining homeostasis. One of the major mechanisms for maintaining concentrations (partial pressures) of oxygen and carbon dioxide in the blood at a normal level is the regulation of minute ventilation, respiratory rate and depth of respiration, which is caused by the activity of the central and peripheral regulators.

In this paper we propose a mathematical model of the regulation of pulmonary ventilation parameter. The model is used to calculate the minute ventilation adaptation during hypoxia and hypercapnia. The model is developed using a single-component model of the lungs, and biochemical equilibrium conditions of oxygen and carbon dioxide in the blood and the alveolar lung volume. A comparison with laboratory data is performed during hypoxia and hypercapnia. Analysis of the results shows that the model reproduces the dynamics of minute ventilation during hypercapnia with sufficient accuracy. Another result is that more accurate model of regulation of minute ventilation during hypoxia should be developed. The factors preventing from satisfactory accuracy are analysed in the final section.

Respiratory function is one of the main limiting factors of the organism during intense physical activities. Thus, it is important characteristic of high performance sport and extreme physical activity conditions. Therefore, the results of this study have significant application value in the field of mathematical modeling in sport. The considered conditions of hypoxia and hypercapnia are partly reproduce training at high altitude and at hypoxia conditions. The purpose of these conditions is to increase the level of hemoglobin in the blood of highly qualified athletes. These conditions are the only admitted by sport committees.