Все выпуски

Моделирование русловых процессов при исследовании береговых деформаций русла требует вычисления параметров гидродинамического потока, учитывающих существование вторичных поперечных течений, формирующихся на закруглении русла. Трехмерное моделирование таких процессов на текущий момент возможно только для небольших модельных каналов, для реальных речных потоков необходимы модели пониженной размерности. При этом редукция задачи от трехмерной модели движения речного потока к двумерной модели потока в плоскости створа канала предполагает, что рассматриваемый гидродинамический поток является квазистационарным, и для него выполнены гипотезы об асимптотическом поведении потока по потоковой координате створа. С учетом данных ограничений в работе сформулирована математическая модель задачи о движении стационарного турбулентного спокойного речного потока в створе канала. Задача сформулирована в смешанной постановке скорости — «вихрь – функция тока». В качестве дополнительных условий для редукции задачи требуется задание граничных условий на свободной поверхности потока для поля скорости, определяемого в нормальном и касательном направлении к оси створа. Предполагается, что значения данных скоростей должны быть определены из решения вспомогательных задач или получены из данных натурных или экспериментальных измерений.

Для решения сформулированной задачи используется метод конечных элементов в формулировке Петрова – Галёркина. Получен дискретный аналог задачи и предложен алгоритм ее решения. Выполненные численные исследования показали в целом хорошую согласованность полученных решений при их сравнении с известными экспериментальными данными.

Полученные погрешности авторы связывают с необходимостью более точного определения циркуляционного поля скоростей в створе потока путем подбора и калибровки более подходящей модели вычисления турбулентной вязкости и граничных условий на свободной границе створа.

Modeling of channel processes in the study of coastal channel deformations requires the calculation of hydrodynamic flow parameters that take into account the existence of secondary transverse currents formed at channel curvature. Three-dimensional modeling of such processes is currently possible only for small model channels; for real river flows, reduced-dimensional models are needed. At the same time, the reduction of the problem from a three-dimensional model of the river flow movement to a two-dimensional flow model in the cross-section assumes that the hydrodynamic flow under consideration is quasi-stationary and the hypotheses about the asymptotic behavior of the flow along the flow coordinate of the cross-section are fulfilled for it. Taking into account these restrictions, a mathematical model of the problem of the a stationary turbulent calm river flow movement in a channel cross-section is formulated. The problem is formulated in a mixed formulation of velocity — “vortex – stream function”. As additional conditions for problem reducing, it is necessary to specify boundary conditions on the flow free surface for the velocity field, determined in the normal and tangential direction to the cross-section axis. It is assumed that the values of these velocities should be determined from the solution of auxiliary problems or obtained from field or experimental measurement data.

To solve the formulated problem, the finite element method in the Petrov – Galerkin formulation is used. Discrete analogue of the problem is obtained and an algorithm for solving it is proposed. Numerical studies have shown that, in general, the results obtained are in good agreement with known experimental data. The authors associate the obtained errors with the need to more accurately determine the circulation velocities field at crosssection of the flow by selecting and calibrating a more appropriate model for calculating turbulent viscosity and boundary conditions at the free boundary of the cross-section.

В данной работе рассматривается обратная задача сейсморазведки — определение структуры исследуемой среды по зарегистрированному волновому отклику от нее. В качестве целевого объекта рассматриваются крупные трещины, размеры и положение которых необходимо определить.

Для решения прямой задачи используется численное моделирование сеточно-характеристическим методом. Сеточно-характеристический метод позволяет применять физически обоснованные алгоритмы расчета точек на внешних границах области и контактных границах внутри области интегрирования. Трещина принимается тонкой, для описания трещины используется специальное условие на створках трещины.

Обратная задача решается с помощью сверточных нейронных сетей. Входными данными нейронной сети являются сейсмограммы, интерпретируемые как изображения. Выходными данными являются маски, описывающие среду на структурированной сетке. Каждый элемент такой сетки относится к одному из двух классов: либо элемент сплош- ного геологического массива, либо элемент, через который проходит трещина. Такой подход позволяет рассматривать среду, в которой находится неизвестное наперед количество трещин.

Для обучения нейронной сети использовались исключительно примеры с одной трещиной. Для итогового тестирования обученной сети использовались отдельные примеры с несколькими трещинами, эти примеры никак не были задействованы в ходе обучения. Целью тестирования в таких условиях была проверка, что обученная сеть обладает достаточной общностью, распознает в сигнале признаки наличия трещины и при этомне страдает от переобучения на примерах с единственной трещиной в среде.

В работе показано, что сверточная сеть, обученная на примерах с единичной трещиной, может использоваться для обработки данных с множественными трещинами. Хорошо определяются в том числе небольшие трещины на больших глубинах, если они пространственно разнесены друг от друга на расстояние большее, чемдлина сканирующего импульса. В этом случае на сейсмограмме их волновые отклики хорошо различимы и могут быть интерпретированы нейронной сетью. В случае близко расположенных трещин могут возникать артефакты и ошибки интерпретации. Это связано с тем, что на сейсмограмме волновые отклики близких трещин сливаются, из-за чего нейронная сеть интерпретирует несколько рядом расположенных трещин как одну. Отметим, что подобную ошибку, скорее всего, допустил бы и человек при ручной интерпретации данных. В работе приведены примеры некоторых таких артефактов, искажений и ошибок распознавания.

This paper considers the inverse problem of seismic exploration — determining the structure of the media based on the recorded wave response from it. Large cracks are considered as target objects, whose size and position are to be determined.

he direct problem is solved using the grid-characteristic method. The method allows using physically based algorithms for calculating outer boundaries of the region and contact boundaries inside the region. The crack is assumed to be thin, a special condition on the crack borders is used to describe the crack.

The inverse problem is solved using convolutional neural networks. The input data of the neural network are seismograms interpreted as images. The output data are masks describing the medium on a structured grid. Each element of such a grid belongs to one of two classes — either an element of a continuous geological massif, or an element through which a crack passes. This approach allows us to consider a medium with an unknown number of cracks.

The neural network is trained using only samples with one crack. The final testing of the trained network is performed using additional samples with several cracks. These samples are not involved in the training process. The purpose of testing under such conditions is to verify that the trained network has sufficient generality, recognizes signs of a crack in the signal, and does not suffer from overtraining on samples with a single crack in the media.

The paper shows that a convolutional network trained on samples with a single crack can be used to process data with multiple cracks. The networks detects fairly small cracks at great depths if they are sufficiently spatially separated from each other. In this case their wave responses are clearly distinguishable on the seismogram and can be interpreted by the neural network. If the cracks are close to each other, artifacts and interpretation errors may occur. This is due to the fact that on the seismogram the wave responses of close cracks merge. This cause the network to interpret several cracks located nearby as one. It should be noted that a similar error would most likely be made by a human during manual interpretation of the data. The paper provides examples of some such artifacts, distortions and recognition errors.

Рассматриваются два возможных вычислительных метода интерпретации экспериментальных данных, полученных методами магнитно-силовой зондовой микроскопии. Развитие методов моделирования и реконструирования распределения макроспинов проводится с целью изучения процессов перемагничивания наночастиц в упорядоченных двумерных массивах. Предлагаются подходы к разработке сверхмасштабируемых высокопроизводительных алгоритмов, предназначенных для параллельного исполнения на суперкомпьютерных кластерах для решения прямой и обратной задачи моделирования магнитных состояний, типов упорядочения и процессов перемагничивания наносистем с коллективным поведением. Результаты моделирования согласуются с результатами эксперимента.

We consider two possible computational methods of the interpretation of experimental data obtained by means of the magnetic force microscopy. These methods of macrospin distribution simulation and reconstruction can be used for research of magnetization reversal processes of nanodots in ordered 2D arrays of nanodots. New approaches to the development of high-performance superscale algorithms for parallel executing on a supercomputer clusters for solving direct and inverse task of the modeling of magnetic states, types of ordering, reversal processes of nanosystems with a collective behavior are proposed. The simulation results are consistent with experimental results.

В данной работе представлена модель смеси распределений вероятностей сигнала и шума. Как правило, при анализе данных в условиях неопределенности приходится использовать непараметрические критерии. Однако при анализе нестационарных данных при наличии неопределенности по виду закона распределения и его параметрам они могут оказаться малоэффективными. Рассматриваемая модель подразумевает реализацию случая априорной непараметрической неопределенности при обработке сигнала в условиях, когда возможно разделение сигнала и шума как компонентов, относящихся к разным генеральным совокупностям.

This paper presents a model mixture of probability distributions of signal and noise. Typically, when analyzing the data under conditions of uncertainty it is necessary to use nonparametric tests. However, such an analysis of nonstationary data in the presence of uncertainty on the mean of the distribution and its parameters may be ineffective. The model involves the implementation of a case of a priori non-parametric uncertainty in the processing of the signal at a time when the separation of signal and noise are related to different general population, is feasible.

Данная работа посвящена численному моделированию тепломассообменных процессов в микроканалах. Микроканалы — каналы, характерный диаметр которых порядка 100 мкм, интерес к изучению процессов в которых растёт с каждым годом, в связи с бурным развитием микрофлюидной техники. Исследование проводилось с помощью программного комплекса σFlow. Были рассмотрены изотермические и неизотермические течения в микроканалах различной конфигурации. Полученные результаты сравнивались с имеющимися экспериментальными или аналитическими данными и в целом для всех задач получено хорошее их согласование.

This article is dedicated to numerical modeling of heat and mass transfer processes in microchannels. Microchannels are channels, that characteristic diameter is about 100 μm. Interest to the study of processes in them is growing every year, due to the rapid development of microfluid technique. The study was conducted using the software package σFlow. Isothermal and nonisothermal flows in microchannels of various configurations were considered. The obtained results were compared with available experimental and analytical data. In general for all problems a good agreement was obtained.

Компактный мюонный соленоид (CMS) — высокоточная детекторная установка на Большом адронном коллайдере (LHC) в ЦЕРН. Для осуществления обработки и анализа данных в CMS была разработана система распределенного анализа данных, предполагающая обязательное использование современных грид-технологий. Модель компьютинга для CMS — иерархическая (в смысле создания вычислительных центров разного уровня). Объединенный институт ядерных исследований (ОИЯИ) принимает активное участие в эксперименте CMS. В ОИЯИ создается центр 1-го уровня (Tier1) для CMS c целью обеспечения необходимой компьютерной инфраструктурой ОИЯИ и российских институтов, участвующих в эксперименте CMS. В работе описаны основные задачи и сервисы центра Tier1 для CMS в ОИЯИ и представлены статус и перспективы его развития.

The Compact Muon Solenoid (CMS) is a high-performance general-purpose detector at the Large Hadron Collider (LHC) at CERN. A distributed data analysis system for processing and further analysis of CMS experimental data has been developed and this model foresees the obligatory usage of modern grid-technologies. The CMS Computing Model makes use of the hierarchy of computing centers (Tiers). The Joint Institute for Nuclear Research (JINR) takes an active part in the CMS experiment. In order to provide a proper computing infrastructure for the CMS experiment at JINR and for Russian institutes collaborating in CMS, Tier-1 center for the CMS experiment is constructing at JINR. The main tasks and services of the CMS Tier-1 at JINR are described. The status and perspectives of the Tier1 center for the CMS experiment at JINR are presented.

С помощью программы, созданной на принципах компьютерного автоматизированного анализа, на планарных сцинтиграммах скелета больных диссеминированным раком молочной железы выделены очаги гиперфиксации радиофармпрепарата. Рассчитаны гистограммные параметры: средняя яркость, гладкость яркости, третий момент яркости, однородность яркости, энтропия яркости. Установлено, что в большинстве зон скелета значения гистограммных параметров в патологических очагах гиперфиксации преобладают над аналогичными значениями в физиологических. Наиболее часто в патологических очагах гиперфиксации, как на передних, так и на задних сцинтиграммах, фиксируется преобладание показателей яркости и гладкости яркости изображения по сравнению с аналогичными показателями физиологических очагов гиперфиксации радиофармпрепарата. Отдельные показатели гистограммного анализа используются в уточняющей диагностике метастазов при математическом моделировании и интерпретации данных остеосцинтиграфии.

The practical application of nuclear medicine demonstrates the continued information deficiency of the algorithms and programs that provide visualization and analysis of medical images. The aim of the study was to determine the principles of optimizing the processing of planar osteostsintigraphy on the basis of сomputer aided diagnosis (CAD) for analysis of texture descriptions of images of metastatic zones on planar scintigrams of skeleton. A computer-aided diagnosis system for analysis of skeletal metastases based on planar scintigraphy data has been developed. This system includes skeleton image segmentation, calculation of textural, histogram and morphometrical parameters and the creation of a training set. For study of metastatic images’ textural characteristics on planar scintigrams of skeleton was developed the computer program of automatic analysis of skeletal metastases is used from data of planar scintigraphy. Also expert evaluation was used to distinguishing ‘pathological’ (metastatic) from ‘physiological’ (non-metastatic) radiopharmaceutical hyperfixation zones in which Haralick’s textural features were determined: autocorrelation, contrast, ‘forth moment’ and heterogeneity. This program was established on the principles of сomputer aided diagnosis researches planar scintigrams of skeletal patients with metastatic breast cancer hearths hyperfixation of radiopharmaceuticals were identified. Calculated parameters were made such as brightness, smoothness, the third moment of brightness, brightness uniformity, entropy brightness. It has been established that in most areas of the skeleton of histogram values of parameters in pathologic hyperfixation of radiopharmaceuticals predominate over the same values in the physiological. Most often pathological hyperfixation of radiopharmaceuticals as the front and rear fixed scintigramms prevalence of brightness and smoothness of the image brightness in comparison with those of the physiological hyperfixation of radiopharmaceuticals. Separate figures histogram analysis can be used in specifying the diagnosis of metastases in the mathematical modeling and interpretation bone scintigraphy. Separate figures histogram analysis can be used in specifying the diagnosis of metastases in the mathematical modeling and interpretation bone scintigraphy.

В статье описан подход к расчетному анализу теплогидравлических процессов в реакторе на быстрых нейтронах (БН), включающий применяемые физические модели, численные схемы и упрощения реальной конструкции, принятые в расчетной модели. Рассмотрены стационарные и динамические режимы испытаний. Стационарные режимы имитировали работу реактора на номинальной мощности. Динамические режимы имитировали расхолаживание реактора через систему отвода тепла. Моделирование теплогидравлических процессов проведено в программном комплексе (ПК) FlowVision. На основе геометрической модели была построена математическая модель, описывающая течение теплоносителя в первом контуре имитатора реактора типа БН.

Моделирование течения и теплообмена рабочего вещества в имитаторе реактора выполнено в предположении независимости плотности вещества от давления, с использованием $k–\varepsilon$ модели турбулентности, с применением модели дисперсной среды и с учетом сопряженного теплообмена. Реализованная в ПК FlowVision модель дисперсной среды позволила учесть процесс теплообмена между контурами в теплообменниках. Из-за большого количества расчетных ячеек по модели активной зоны области двух теплообменных аппаратов были заменены гидравлическими сопротивлениями и стоками тепла.

Моделирование течения теплоносителя в ПК FlowVision позволило получить распределения температуры, скорости и давления во всей расчетной области. В результате использования модели дисперсной среды были получены распределения температуры теплоносителей по обоим контурам теплообменников. Определено изменение температуры теплоносителя вдоль двух термозондов, которые располагались в холодной и горячей камерах имитатора реактора БН. На основе сравнительного анализа численных и экспериментальных данных сделаны выводы о корректности построенной математической модели и возможности ее использования для моделирования теплогидравлических процессов, протекающих в реакторах с натриевым теплоносителем типа БН.

An approach to numerical analysis of thermo-hydraulic processes proceeding in a fast-neutron reactor is described in the given article. The description covers physical models, numerical schemes and geometry simplifications accepted in the computational model. Steady-state and dynamic regimes of reactor operation are considered. The steady-state regimes simulate the reactor operation at nominal power. The dynamic regimes simulate the shutdown reactor cooling by means of the heat-removal system.

Simulation of thermo-hydraulic processes is carried out in the FlowVision CFD software. A mathematical model describing the coolant flow in the first loop of the fast-neutron reactor was developed on the basis of the available geometrical model. The flow of the working fluid in the reactor simulator is calculated under the assumption that the fluid density does not depend on pressure, with use a $k–\varepsilon$ turbulence model, with use of a model of dispersed medium, and with account of conjugate heat exchange. The model of dispersed medium implemented in the FlowVision software allowed taking into account heat exchange between the heat-exchanger lops. Due to geometric complexity of the core region, the zones occupied by the two heat exchangers were modeled by hydraulic resistances and heat sources.

Numerical simulation of the coolant flow in the FlowVision software enabled obtaining the distributions of temperature, velocity and pressure in the entire computational domain. Using the model of dispersed medium allowed calculation of the temperature distributions in the second loops of the heat exchangers. Besides that, the variation of the coolant temperature along the two thermal probes is determined. The probes were located in the cool and hot chambers of the fast-neutron reactor simulator. Comparative analysis of the numerical and experimental data has shown that the developed mathematical model is correct and, therefore, it can be used for simulation of thermo-hydraulic processes proceeding in fast-neutron reactors with sodium coolant.

Методами численного моделирования проведено исследование процессов взаимодействия осциллирующего солитона (бризера) с 180-градусной доменной стенкой нееловского типа в рамках (2 + 1)-мерной суперсимметричной О(3) нелинейной сигма-модели. Целью настоящей работы является исследование нелинейной эволюции и устойчивости системы взаимодействующих локализованных динамических и топологических решений. Для построения моделей взаимодействия были использованы стационарные бризерные решения и решения в виде доменных стенок, полученные в рамках двумерного уравнения синус-Гордона добавлением специально подобранных возмущений вектору А3-поля в изотопическом пространстве блоховской сферы. При отсутствии внешнего магнитного поля нелинейные сигма-модели обладают формальной лоренц-инвариантностью, которая позволяет построить, в частности, движущиеся решения и провести полный анализ экспериментальных данных нелинейной динамики системы взаимодействующих солитонов. В настоящей работе на основе полученных движущихся локализованных решений построены модели налетающих и лобовых столкновений бризеров с доменной стенкой, где, в зависимости от динамических параметров системы, наблюдаются процессы столкновения и отражения солитонов друг от друга, дальнодействующие взаимодействия, а также распад осциллирующего солитона на линейные волны возмущений. В отличие от бризерного решения, обладающего динамикой внутренней степени свободы, интеграл энергии топологически устойчивого солитона во всех проведенных экспериментах сохраняется с высокой точностью. Для каждого типа взаимодействия определен интервал значений скорости движения сталкивающихся динамических и топологических солитонов в зависимости от частоты вращения вектора А3-поля в изотопическом пространстве. Численные модели построены на основе методов теории конечных разностных схем, использованием свойств стереографической проекции, с учетом теоретико-групповых особенностей конструкций класса O(N) нелинейных сигма-моделей теории поля. По периметру двумерной области моделирования установлены специально разработанные граничные условия, которые поглощают линейные волны возмущений, излучаемые взаимодействующими солитонными полями. Таким образом, осуществлено моделирование процессов взаимодействия локализованных решений в бесконечном двумерном фазовом пространстве. Разработан программный модуль, позволяющий провести комплексный анализ эволюции взаимодействующих решений нелинейных сигма-моделей теории поля, с учетом ее групповых особенностей в двумерном псевдоевклидовом пространстве. Проведен анализ изоспиновой динамики, а также плотности и интеграла энергии системы взаимодействующих динамических и топологических солитонов.

By numerical simulation methods the interaction processes of oscillating soliton (breather) with a 180-degree Neel domain wall in the framework of a (2 + 1)-dimensional supersymmetric O(3) nonlinear sigma model is studied. The purpose of this paper is to investigate nonlinear evolution and stability of a system of interacting localized dynamic and topological solutions. To construct the interaction models, were used a stationary breather and domain wall solutions, where obtained in the framework of the two-dimensional sine-Gordon equation by adding specially selected perturbations to the A3-field vector in the isotopic space of the Bloch sphere. In the absence of an external magnetic field, nonlinear sigma models have formal Lorentz invariance, which allows constructing, in particular, moving solutions and analyses the experimental data of the nonlinear dynamics of an interacting solitons system. In this paper, based on the obtained moving localized solutions, models for incident and head-on collisions of breathers with a domain wall are constructed, where, depending on the dynamic parameters of the system, are observed the collisions and reflections of solitons from each other, a long-range interactions and also the decay of an oscillating soliton into linear perturbation waves. In contrast to the breather solution that has the dynamics of the internal degree of freedom, the energy integral of a topologically stable soliton in the all experiments the preserved with high accuracy. For each type of interaction, the range of values of the velocity of the colliding dynamic and topological solitons is determined as a function of the rotation frequency of the A3-field vector in the isotopic space. Numerical models are constructed on the basis of methods of the theory of finite difference schemes, using the properties of stereographic projection, taking into account the group-theoretical features of constructions of the O(N) class of nonlinear sigma models of field theory. On the perimeter of the two-dimensional modeling area, specially developed boundary conditions are established that absorb linear perturbation waves radiated by interacting soliton fields. Thus, the simulation of the interaction processes of localized solutions in an infinite two-dimensional phase space is carried out. A software module has been developed that allows to carry out a complex analysis of the evolution of interacting solutions of nonlinear sigma models of field theory, taking into account it’s group properties in a two-dimensional pseudo-Euclidean space. The analysis of isospin dynamics, as well the energy density and energy integral of a system of interacting dynamic and topological solitons is carried out.

Краткосрочное прогнозирование потока трафика является однойиз основных задач моделирования транспортных систем, основное назначение которой — контроль дорожного движения, сообщение об авариях, избежание дорожных пробок за счет знания потока трафика и последующего планирования транспортировки. Существует два типа подходов для решения этой задачи: математическое моделирование трафика и модель с использованием количественных данных трафика. Тем не менее большинство пространственно-временных моделейст радают от высокой математической сложности и низкой эффективности. Искусственные нейронные сети, один из видных подходов второго типа, показывают обещающие результаты в моделировании динамики транспортнойс ети. В данной работе представлена архитектура нейронной сети, используемойдля прогнозирования скоростейт ранспортного потока на графе дорожной сети. Модель основана на объединении рекуррентнойней ронной сети и сверточнойней ронной сети на графе, где рекуррентная нейронная сеть используется для моделирования временных зависимостей, а сверточная нейронная сеть — для извлечения пространственных свойств из трафика. Для получения предсказанийна несколько шагов вперед используется архитектура encoder-decoder, позволяющая уменьшить накопление шума из-за неточных предсказаний. Для моделирования сложных зависимостей мы используем модель, состоящую из нескольких слоев. Нейронные сети с глубокойархитек туройсло жны для тренировки; для ускорения процесса тренировки мы используем skip-соединения между каждым слоем, так что каждыйслой учит только остаточную функцию по отношению к предыдущему слою. Полученная объединенная нейронная сеть тренировалась на необработанных данных с сенсоров транспортного потока из сети шоссе в США с разрешением в 5 минут. 3 метрики — средняя абсолютная ошибка, средняя относительная ошибка, среднеквадратическая ошибка — использовались для оценки качества предсказания. Было установлено, что по всем метрикам предложенная модель имеет более низкую погрешность предсказания по сравнению с ранее опубликованными моделями, такими как Vector Auto Regression, Long Short-Term Memory и Graph Convolution GRU.

The short-term prediction of road traffic condition is one of the main tasks of transportation modelling. The main purpose of which are traffic control, reporting of accidents, avoiding traffic jams due to knowledge of traffic flow and subsequent transportation planning. A number of solutions exist — both model-driven and data driven had proven to be successful in capturing the dynamics of traffic flow. Nevertheless, most space-time models suffer from high mathematical complexity and low efficiency. Artificial Neural Networks, one of the prominent datadriven approaches, show promising performance in modelling the complexity of traffic flow. We present a neural network architecture for traffic flow prediction on a real-world road network graph. The model is based on the combination of a recurrent neural network and graph convolutional neural network. Where a recurrent neural network is used to model temporal dependencies, and a convolutional neural network is responsible for extracting spatial features from traffic. To make multiple few steps ahead predictions, the encoder-decoder architecture is used, which allows to reduce noise propagation due to inexact predictions. To model the complexity of traffic flow, we employ multilayered architecture. Deeper neural networks are more difficult to train. To speed up the training process, we use skip-connections between each layer, so that each layer teaches only the residual function with respect to the previous layer outputs. The resulting neural network was trained on raw data from traffic flow detectors from the US highway system with a resolution of 5 minutes. 3 metrics: mean absolute error, mean relative error, mean-square error were used to estimate the quality of the prediction. It was found that for all metrics the proposed model achieved lower prediction error than previously published models, such as Vector Auto Regression, LSTM and Graph Convolution GRU.