Все выпуски

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

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

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

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

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

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

The development of a high-temperature gas-cooled reactor (HTGR) constituting a part of nuclear power-and-process station and intended for large-scale hydrogen production is now in progress in the Russian Federation. One of the key objectives in development of the high-temperature gas-cooled reactor is the computational justification of the accepted design.

The article gives the procedure for the computational analysis of thermal and physical characteristics of the high-temperature gas-cooled reactor. The procedure is based on the use of the state-of-the-art codes for personal computer (PC).

The objective of thermal and physical analysis of the reactor as a whole and of the core in particular was achieved in three stages. The idea of the first stage is to justify the neutron physical characteristics of the block-type core during burn-up with the use of the MCU-HTR code based on the Monte Carlo method. The second and the third stages are intended to study the coolant flow and the temperature condition of the reactor and the core in 3D with the required degree of detailing using the FlowVision and the ANSYS codes.

For the purpose of carrying out the analytical studies the computational models of the reactor flow path and the fuel assembly column were developed.

As per the results of the computational modeling the design of the support columns and the neutron physical characteristics of the fuel assembly were optimized. This results in the reduction of the total hydraulic resistance of the reactor and decrease of the maximum temperature of the fuel elements.

The dependency of the maximum fuel temperature on the value of the power peaking factors determined by the arrangement of the absorber rods and of the compacts of burnable absorber in the fuel assembly is demonstrated.

Изучение структурной характеристики композитов и наноструктур имеет фундаментальное значение в материаловедении. Теоретическое и численное моделирование и симуляция механических свойств наноструктур является основным инструментом, позволяющим проводить комплексные исследования, которые сложно проводить только экспериментально. Одним из примеров наноструктур, рассматриваемых в данной работе, являются углеродные нанотрубки (УНТ), которые обладают хорошими тепловыми и электрическими свойствами, а также низкой плотностью и высоким модулем Юнга, что делает их наиболее подходящим армирующим элементом для композитов, для потенциального применения в аэрокосмической, автомобильной, металлургической и биомедицинской промышленности. В данном обзоре мы рассмотрели методы моделирования, механические свойства и применение композитов с металлической матрицей, армированных УНТ. Также рассмотрены некоторые методы моделирования, применимые при исследованиях композитов с полимерными и металлическими матрицами. Рассмотрены такие методы, как метод градиентного спуска, метод Монте-Карло, методы молекулярной статики и молекулярной динамики. Было показано, что молекулярно-динамическое моделирование отлично подходит для создания различных систем композиционных материалов и изучения свойств композитов с металлической матрицей, армированных углеродными наноматериалами, в различных условиях. В данной работе кратко представлены наиболее часто используемые потенциалы, описывающие взаимодействие систем моделирования композитов. Правильный выбор потенциалов взаимодействия частей композитов напрямую влияет на описание изучаемого явления. Детализирована и обсуждена зависимость механических свойств композитов от объемной доли, диаметра, ориентации и количества УНТ. Показано, что объемная доля углеродных нанотрубок имеет существенное влияние на предел прочности и модуль Юнга. Диаметр УНТ оказывает большее значение на предел прочности, нежели на модуль упругости. Также приведен в пример работы, в которых изучается влияние длины УНТ на механические свойства композитов. В заключении нами предложены перспективы направления развития молекулярно-динамического моделирования в отношении композитов с металлической матрицей, армированных углеродными наноматериалами.

The study of the structural characteristics of composites and nanostructures is of fundamental importance in materials science. Theoretical and numerical modeling and simulation of the mechanical properties of nanostructures is the main tool that allows for complex studies that are difficult to conduct only experimentally. One example of nanostructures considered in this work are carbon nanotubes (CNTs), which have good thermal and electrical properties, as well as low density and high Young’s modulus, making them the most suitable reinforcement element for composites, for potential applications in aerospace, automotive, metallurgical and biomedical industries. In this review, we reviewed the modeling methods, mechanical properties, and applications of CNT-reinforced metal matrix composites. Some modeling methods applicable in the study of composites with polymer and metal matrices are also considered. Methods such as the gradient descent method, the Monte Carlo method, methods of molecular statics and molecular dynamics are considered. Molecular dynamics simulations have been shown to be excellent for creating various composite material systems and studying the properties of metal matrix composites reinforced with carbon nanomaterials under various conditions. This paper briefly presents the most commonly used potentials that describe the interactions of composite modeling systems. The correct choice of interaction potentials between parts of composites directly affects the description of the phenomenon being studied. The dependence of the mechanical properties of composites on the volume fraction of the diameter, orientation, and number of CNTs is detailed and discussed. It has been shown that the volume fraction of carbon nanotubes has a significant effect on the tensile strength and Young’s modulus. The CNT diameter has a greater impact on the tensile strength than on the elastic modulus. An example of works is also given in which the effect of CNT length on the mechanical properties of composites is studied. In conclusion, we offer perspectives on the direction of development of molecular dynamics modeling in relation to metal matrix composites reinforced with carbon nanomaterials.

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

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

In today’s technology-driven world, lite devices like Internet of Things (IoT) devices and microcontrollers (MCUs) are becoming increasingly common. These devices are more energyefficient and affordable, often with reduced features compared to the standard versions such as very limited memory and processing power for typical machine learning models. However, modern machine learning models can have millions of parameters, resulting in a large memory footprint. This complexity not only makes it difficult to deploy these large models on resource constrained devices but also increases the risk of latency and inefficiency in processing, which is crucial in some cases where real-time responses are required such as autonomous driving and medical diagnostics. In recent years, neural networks have seen significant advancements in model optimization techniques that help deployment and inference on these small devices. This narrative review offers a thorough examination of the progression and latest developments in neural network optimization, focusing on key areas such as quantization, pruning, knowledge distillation, and neural architecture search. It examines how these algorithmic solutions have progressed and how new approaches have improved upon the existing techniques making neural networks more efficient. This review is designed for machine learning researchers, practitioners, and engineers who may be unfamiliar with these methods but wish to explore the available techniques. It highlights ongoing research in optimizing networks for achieving better performance, lowering energy consumption, and enabling faster training times, all of which play an important role in the continued scalability of neural networks. Additionally, it identifies gaps in current research and provides a foundation for future studies, aiming to enhance the applicability and effectiveness of existing optimization strategies.

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

The efficiency of mobile robotic systems (MRS) that monitor the traffic situation, urban infrastructure, consequences of emergency situations, etc., directly depends on the quality of vision systems, which are the most important part of MRS. In turn, the accuracy of image processing in vision systems depends to a great extent on the accuracy of spatial orientation of the video camera placed on the MRS. However, when video cameras are placed on the MRS, the level of errors of their spatial orientation increases sharply, caused by wind and seismic vibrations, movement of the MRS over rough terrain, etc. In this connection, the paper considers a general solution to the problem of stochastic estimation of spatial orientation parameters of video cameras in conditions of both random mast vibrations and arbitrary character of MRS movement. Since the methods of solving this problem on the basis of satellite measurements at high intensity of natural and artificial radio interference (the methods of formation of which are constantly being improved) are not able to provide the required accuracy of the solution, the proposed approach is based on the use of autonomous means of measurement — inertial and non-inertial. But when using them, the problem of building and stochastic estimation of the general model of video camera motion arises, the complexity of which is determined by arbitrary motion of the video camera, random mast oscillations, measurement disturbances, etc. The problem of stochastic estimation of the general model of video camera motion arises. Due to the unsolved nature of this problem, the paper considers the synthesis of both the video camera motion model in the most general case and the stochastic estimation of its state parameters. The developed algorithm for joint estimation of the spatial orientation parameters of the video camera placed on the mast of the MRS is invariant to the nature of motion of the mast, the video camera, and the MRS itself, providing stability and the required accuracy of estimation under the most general assumptions about the nature of interference of the sensitive elements of the autonomous measuring complex used. The results of the numerical experiment allow us to conclude that the proposed approach can be practically applied to solve the problem of the current spatial orientation of MRS and video cameras placed on them using inexpensive autonomous measuring devices.

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

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

The article considers the mathematical aspects of the problem of identifying a multicomponent scattering medium based on pulsed multienergy X-ray irradiation data. X-ray diagnostics problems are of considerable interest from both theoretical and practical points of view, and radiographic methods are indispensable in non-destructive testing of products.

Within the framework of a mathematical model based on a non-stationary integro-differential equation of radiation transfer, the inverse problem of finding the attenuation coefficient for radiation known at the boundary of the region and the problem of identifying a substance based on the found values of the attenuation coefficient on a discrete set of irradiation energies of the medium are formulated.

A preliminary processing of a wide list of substances of interest in computed tomography was carried out to determine the possibility of their identification by an approximately specified radiation attenuation coefficient characterizing the medium. When analyzing the degree of proximity of substances in a certain norm, it was found that the set of all possible substances potentially contained in the medium is divided into a finite number of non-intersecting clusters. For a sufficiently short duration of the probing signal, the scattering component of the radiation leaving the medium is asymptotically small. This circumstance allows us to reduce the inverse problem for the radiation transfer equation to the problem of inverting the Radon transform from the attenuation coefficient. The possibility of unambiguous or partial identification of a substance by varying the duration of the probing pulse and the number of energy levels of irradiation of the medium is analyzed using numerical modeling methods on a specially developed digital phantom.

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

The key problems of remote forest pathology monitoring for coniferous forests affected by insect pests have been analyzed. It has been demonstrated that addressing these tasks requires the use of multiclass classification results for coniferous trees in high- and ultra-high-resolution images, which are promptly obtained through monitoring via satellites or unmanned aerial vehicles (UAVs). An analytical review of modern models and methods for multiclass classification of coniferous forest images was conducted, leading to the development of three fully convolutional neural network models: Mo-U-Net, At-Mo-U-Net, and Res-Mo-U-Net, all based on the classical U-Net architecture. Additionally, the Segformer transformer model was modified to suit the task. For RGB images of fir trees Abies sibirica affected by the four-eyed bark beetle Polygraphus proximus, captured using a UAV-mounted camera, two datasets were created: the first dataset contains image fragments and their corresponding reference segmentation masks sized 256 × 256 × 3 pixels, while the second dataset contains fragments sized 480 × 480 × 3 pixels. Comprehensive studies were conducted on each trained neural network model to evaluate both classification accuracy for assessing the degree of damage (health status) of Abies sibirica trees and computation speed using test datasets from each set. The results revealed that for fragments sized 256 × 256 × 3 pixels, the At-Mo-U-Net model with an attention mechanism is preferred alongside the Modified Segformer model. For fragments sized 480 × 480 × 3 pixels, the Res-Mo-U-Net hybrid model with residual blocks demonstrated superior performance. Based on classification accuracy and computation speed results for each developed model, it was concluded that, for production-scale multiclass classification of affected fir trees, the Res-Mo-U-Net model is the most suitable choice. This model strikes a balance between high classification accuracy and fast computation speed, meeting conflicting requirements effectively.

В условиях интенсивного развития мегаполисов и крупных городов во всех странах мира растет воздействие техногенных вибраций на жилые сооружения и инфраструктуру. Эксплуатация метро, строительство свайным и буровым оборудованием, движение тяжелого транспорта становятся активными источниками волновых возмущений, которые могут являться решающим фактором снижения устойчивости зданий и, соответственно, длительности надежной эксплуатации. В статье приведены результаты численных расчетов с использованием сеточно-характеристического метода для моделирования проходящих через грунтовые породы и несущие конструкции упругих волн от источников различной природы. С помощью полученных решений прямой задачи численного моделирования импульса и варьированием его местонахождения получены значения компонент вектора скорости и тензора напряжений Коши в каждый момент времени. В работе рассматривались две постановки: первая моделирует воздействие вибраций, возникающих в результате строительных работ или движения по транспортным магистралям, располагающимся рядом с постройкой; вторая показывает, как вибрации от движения поездов метрополитена в подземном тоннеле действуют на многоквартирные дома. Были получены визуализации распространения волн от различных источников, благодаря которым можно быстро и удобно проводить комплексное исследование задачи. Анализ полученных данных позволит скорректировать сроки и виды ремонтных работ, выявить слабые места в конструкции, разработать улучшенные методики сохранения исторических зданий, являющихся объектами культурного наследия, в том числе даст возможность наиболее экономически оптимальным способом производить строительство современных сооружений в окружении архитектурных памятников, представить эффективный и безопасный порядок действий в случае возникновения чрезвычайных ситуаций, а также модернизировать существующие строительные технологии для повышения уровня комфорта жилых зданий, офисных построек и других социально-значимых объектов, выбирать наиболее подходящие локации для строительства современных высокоточных производств.

Amid the ongoing trend of rapid urbanization and the intensive development of megacities and large cities worldwide, the impact of man-made vibrations on residential structures and infrastructure is increasing. The operation of subway systems, construction using pile-driving and drilling equipment, and heavy traffic have become active sources of wave disturbances, which can be a decisive factor in reducing the structural stability of buildings and, consequently, their long-term reliability. This paper proposes a numerical calculation using the grid-characteristic method to model elastic waves propagating through soil layers and load-bearing structures from various sources. By solving the direct problem of numerical pulse simulation and varying its location, the values of velocity vector projections and components of the Cauchy stress tensor were obtained at each time step. Two scenarios were examined: the first simulates the impact of noise generated by construction work or nearby traffic, while the second demonstrates how a subway running through an underground tunnel affects multi-story residential buildings. Wave propagation patterns from these sources were visualized in terms of the parameters of interest, enabling a quick and convenient comprehensive analysis of the problem. The analysis of the obtained data will help adjust the timing and types of repair work, identify structural weak points, and develop innovative methods for preserving historical buildings that are cultural heritage sites. Additionally, it will allow for the most economically optimal construction of modern buildings near architectural landmarks, provide an efficient and safe action plan in emergencies, and modernize existing construction technologies to enhance the comfort of residential buildings, office structures, and other socially significant facilities. It will also aid in selecting the most suitable locations for modern high-precision manufacturing plants.

В данной работе приводятся результаты численного моделирования сверхпроводящей магнитной фокусирующей системы. При моделировании этой системы проводился дополнительный контроль точности аппроксимации условия u(∞)=0 с использованием метода Ричардсона. В работе представлены также некоторые результаты сравнения расчетного распределения магнитного поля с проведенными измерениями поля модифицированного магнита СП-40 физической установки «МАРУСЯ». Полученные результаты расчетов магнитных систем используются для проведения компьютерного моделирования физических установок и эксперимента на них, а в последующем, после проведения сеансов набора физических данных, будут использованы для обработки эксперимента.

This work gives results of numerical simulation of a superconducting magnetic focusing system. While modeling this system, special care was taken to achieve approximation accuracy over the condition u(∞)=0 by using Richardson method. The work presents the results of comparison of the magnetic field calculated distribution with measurements of the field performed on a modified magnet SP-40 of “MARUSYA” physical installation. This work also presents some results of numeric analysis of magnetic systems of “MARUSYA” physical installation with the purpose to study an opportunity of designing magnetic systems with predetermined characteristics of the magnetic field.

Построена полноатомная модель молекулы липида (дистеароилфосфатидилхолина, ДСФХ) и фрагмента липидной мембраны, необходимая для описания свойств липидных мембран в рамках метода молекулярной динамики. Построенная модель устойчива во времени, обладает термодинамически адекватным распределением энергии по степеням свободы системы и имеет параметры, хорошо согласующиеся с параметрами реального ДСФХ. С использованием построенной модели проведены расчеты проницаемости липидного бислоя для ионов натрия, воды и кислорода. Получены профили подвижности и коэффициентов диффузии этих частиц при их движении сквозь бислой, на основании которых оценены соответствующие коэффициенты проницаемости модельной мембраны. Показано, что липидные мембраны обладают значительным диффузионным сопротивлением не только для молекулы воды и иона натрия, но и для неполярной молекулы кислорода. Предложены теоретические методы расчета потоков исследуемых частиц через липидный бислой, а также методы оценки коэффициентов распределения малых молекул в системах липидный бислой - вода.

A correct model of lipid molecule (distearoylphosphatidylcholine, DSPC) and lipid membrane in water was constructed. Model lipid membrane is stable and has a reliable energy distribution among degrees of freedom. Also after equilibration model system has spatial parameters very similar to those of real DSPC membrane in liquid-crystalline phase. This model was used for studying of lipid membrane permeability to oxygen and water molecules and sodium ion. We obtained the values for transmembrane mobility and diffusion coefficients profiles, which we used for effective permeability coefficients calculation. We found lipid membranes to have significant diffusional resistance to penetration not only by charged particles, such as ions, but also by nonpolar molecules, such as oxygen molecule. We propose theoretical approach for calculation of particle flow across a membrane, as well as methods for estimation of distribution coefficients between bilayer and water phase.

На основе метода расщепления для нестационарного уравнения Шредингера предложена разностная схема численного решения нестационарной системы двух уравнений Шредингера с оператором спин-орбитального взаимодействия для двухкомпонентной спинорной волновой функции. Выполнено компьютерное моделирование эволюции волновых функций внешних нейтронов с различными проекциями полного момента на межъядерную ось и вероятности их передачи при лобовых столкновениях ядер ¹⁸O и ⁵⁸Ni.

The difference scheme for numerical solution of a time-dependant system of two Schrödinger equations with the operator of a spin-orbit interaction for a two-component spinor wave function is offered on the basis of a split method for a time-dependant Schrödinger equations. The computer simulation of the external neutrons’ wave functions evolution with different values of the full moment projection upon internuclear axis and probabilities of their transfer are executed for head-on collisions of ¹⁸O and ⁵⁸Ni nuclei.