Все выпуски

В данном исследовании проверялась корректность работы трех межатомных потенциалов взаимодействия, доступных в научной литературе, в молекулярно-динамическом моделировании вакансионной диффузии в концентрированных сплавах Fe–Cr. Проведенная работа была необходима для дальнейшего детального исследования механизма вакансионной диффузии в данных сплавах с содержанием хрома 5–25 ат.% в температурном диапазоне 600–1000 К. Анализ был выполнен на моделях сплава с содержанием хрома 10, 20, 50 ат.%. Рассмотрение модели сплава с 50 ат.% хрома было необходимо для дальнейшего исследования диффузионных процессов в обогащенных хромом преципитатах данных сплавов. Для всех потенциалов были рассчитаны и проанализированы энергии формирования вакансии в сплавах и диффузионные подвижности атомов железа и хрома через искусственно созданную одиночную вакансию. В качестве основной характеристики для анализа подвижностей атомов была выбрана временная зависимость их среднеквадратичного смещения. Моделирование энергий формирования вакансий не выявило качественных различий между исследуемыми моделями потенциалов. Проведенное исследование атомных подвижностей показало плохое воспроизведение диффузии вакансии в исследуемых сплавах концентрационно-зависимой моделью (CDM), которая сильно занижала подвижность атомов хрома через вакансию во всем исследуемом диапазоне температур и концентраций хрома. Установлено, что двусвязная модель потенциала (2BM) в своей оригинальной и модифицированной версии подобных недостатков не имеет. Это позволяет использовать эти потенциалы в моделированиях вакансионного механизма диффузии в исследуемых сплавах. Для обоих 2BM-потенциалов была зафиксирована существенная зависимость соотношения подвижностей хрома и железа от температуры и содержания хрома в сплавах. Количественные данные коэффициентов диффузии атомов, полученные этими потенциалами, также существенно различаются.

The study tested correctness of three interatomic potentials available in the scientific literature in reproducing a vacancy diffusion in concentrated Fe–Cr alloys by molecular dynamic simulations. It was necessary for further detailed study of vacancy diffusion mechanism in these alloys with Cr content 5–25 at.% at temperatures in the range of 600–1000 K. The analysis of the potentials was performed on alloys models with Cr content 10, 20, 50 at.%. The consideration of the model with chromium content 50 at.% was necessary for further study of diffusion processes in chromium-rich precipitates in these alloys. The formation energies and the atomic mobilities of iron and chromium atoms were calculated and analyzed in the alloys via an artificially created vacancy for all used potentials. A time dependence of mean squared displacement of atoms was chosen as а main characteristic for the analysis of atomic mobilities. The simulation of vacancy formation energies didn’t show qualitative differences between the investigated potentials. The study of atomic mobilities showed a poor reproduction of vacancy diffusion in the simulated alloys by the concentration-dependent model (CDM), which strongly underestimated the mobility of chromium atoms via vacancy in the investigated range of temperature and chromium content. Also it was established, that the two-band model (2BM) of potentials in its original and modified version doesn’t have such drawbacks. This allows one to use these potentials in simulations of vacancy diffusion mechanism in Fe–Cr alloys. Both potentials show a significant dependence of the ratio of chromium and iron atomic mobilities on temperature and Cr content in simulated alloys. The quantitative data of the diffusion coefficients of atoms obtained by these potentials also differ significantly.

Для математического моделирования несвязного речного дна широко используется уравнение Экснера совместно с феноменологическими моделями транспорта наносов. В случае моделирования эволюции дна простой геометрической формы такой подход позволяет получить точное решение без каких-либо затруднений. Однако в случае моделирования неустойчивого дна сложной геометрической формы в ряде случаев возникает численная неустойчивость, которую сложно отделить от естественной физической неустойчивости.

В настоящей работе выполнен анализпр ичин возникновения численной неустойчивости при моделировании эволюции дна сложной геометрической формы с помощью уравнения Экснера и феноменологических моделей расхода наносов. Показано, что при численном решении уравнения Экснера, замкнутого феноменологической моделью транспорта наносов, могут реализовываться два вида неопределенности. Первая неопределенность возникает при условии транзита наносов над областью дна, где деформаций не происходит. Вторая неопределенность возникает в точках экстремума донного профиля, когда расход наносов меняется, а дно остается неизменным. Авторами выполнено замыкание уравнения Экснера с помощью аналитической модели транспорта наносов, которое позволило преобразовать уравнение Экснера к уравнению параболического типа. Анализполу ченного уравнения показал, что его численное решение не приводит к возникновению вышеуказанных неопределенностей. Параболический вид преобразованного уравнения Экснера позволяет применить для его решения эффективную и устойчивую неявную центрально-разностную схему.

Выполнено решение модельной задачи об эволюции дна при периодическом распределении придонного касательного напряжения. Для численного решения задачи использовалась явная центрально-разностная схема с применением и без применения метода фильтрации и неявная центрально-разностная схема. Показано, что явная центрально-разностная схема теряет устойчивость в области экстремума донного профиля. Использование метода фильтрации привело к повышенной диссипативности решения. Решение с помощью неявной центрально-разностной схемы соответствует закону распределения придонного касательного напряжения и является устойчивым во всей расчетной области.

The Exner equation in conjunction phenomenological sediment transport models is widely used for mathematical modeling non-cohesive river bed. This approach allows to obtain an accurate solution without any difficulty if one models evolution of simple shape bed. However if one models evolution of complex shape bed with unstable soil the numerical instability occurs in some cases. It is difficult to detach this numerical instability from the natural physical instability of bed.

This paper analyses the causes of numerical instability occurring while modeling evolution of complex shape bed by using the Exner equation and phenomenological sediment rate models. The paper shows that two kinds of indeterminateness may occur while solving numerically the Exner equation closed by phenomenological model of sediment transport. The first indeterminateness occurs in the bed area where sediment transport is transit and bed is not changed. The second indeterminateness occurs at the extreme point of bed profile when the sediment rate varies and the bed remains the same. Authors performed the closure of the Exner equation by the analytical sediment transport model, which allowed to transform the Exner equation to parabolic type equation. Analysis of the obtained equation showed that it’s numerical solving does not lead to occurring of the indeterminateness mentioned above. Parabolic form of the transformed Exner equation allows to apply the effective and stable implicit central difference scheme for this equation solving.

The model problem of bed evolution in presence of periodic distribution of the bed shear stress is carried out. The authors used the explicit central difference scheme with and without filtration method application and implicit central difference scheme for numerical solution of the problem. It is shown that the explicit central difference scheme is unstable in the area of the bed profile extremum. Using the filtration method resulted to increased dissipation of the solution. The solution obtained by using the implicit central difference scheme corresponds to the distribution law of bed shear stress and is stable throughout the calculation area.

The mathematical model, finite-difference schemes and algorithms for computation of transient thermoand hydrodynamic processes involved in commissioning the unified system including the oil producing well, electrical submersible pump and fractured-porous reservoir with bottom water are developed. These models are implemented in the computer package to simulate transient processes with simultaneous visualization of their results along with computations. An important feature of the package Oil-RWP is its interaction with the special external program GCS which simulates the work of the surface electric control station and data exchange between these two programs. The package Oil-RWP sends telemetry data and current parameters of the operating submersible unit to the program module GCS (direct coupling). The station controller analyzes incoming data and generates the required control parameters for the submersible pump. These parameters are sent to Oil-RWP (feedback). Such an approach allows us to consider the developed software as the “Intellectual Well System”.

Some principal results of the simulations can be briefly presented as follows. The transient time between inaction and quasi-steady operation of the producing well depends on the well stream watering, filtration and capacitive parameters of oil reservoir, physical-chemical properties of phases and technical characteristics of the submersible unit. For the large time solution of the nonstationary equations governing the nonsteady processes is practically identical to the inverse quasi-stationary problem solution with the same initial data. The developed software package is an effective tool for analysis, forecast and optimization of the exploiting parameters of the unified oil-producing complex during its commissioning into the operating regime.

The mathematical model, finite-difference schemes and algorithms for computation of transient thermoand hydrodynamic processes involved in commissioning the unified system including the oil producing well, electrical submersible pump and fractured-porous reservoir with bottom water are developed. These models are implemented in the computer package to simulate transient processes with simultaneous visualization of their results along with computations. An important feature of the package Oil-RWP is its interaction with the special external program GCS which simulates the work of the surface electric control station and data exchange between these two programs. The package Oil-RWP sends telemetry data and current parameters of the operating submersible unit to the program module GCS (direct coupling). The station controller analyzes incoming data and generates the required control parameters for the submersible pump. These parameters are sent to Oil-RWP (feedback). Such an approach allows us to consider the developed software as the “Intellectual Well System”.

Some principal results of the simulations can be briefly presented as follows. The transient time between inaction and quasi-steady operation of the producing well depends on the well stream watering, filtration and capacitive parameters of oil reservoir, physical-chemical properties of phases and technical characteristics of the submersible unit. For the large time solution of the nonstationary equations governing the nonsteady processes is practically identical to the inverse quasi-stationary problem solution with the same initial data. The developed software package is an effective tool for analysis, forecast and optimization of the exploiting parameters of the unified oil-producing complex during its commissioning into the operating regime.

Carpooling has gained considerable importance as an effective solution for reducing pollution, mitigation of traffic and congestion on the roads, reduced demand for parking facilities, lesser energy and fuel consumption and most importantly, reduction in carbon emission, thus improving the quality of life in cities. This work presents a hybrid GA-A* algorithm to obtain optimal routes for the carpooling problem in the domain of multiobjective optimization having multiple conflicting objectives. Though the Genetic Algorithm provides optimal solutions, the A* algorithm because of its efficiency in providing the shortest route between any two points based on heuristics, enhances the optimal routes obtained using the Genetic algorithm. The refined routes obtained using the GA-A* algorithm, are further subjected to dominance test to obtain non-dominating solutions based on Pareto-Optimality. The routes obtained maximize the profit of the service provider by minimizing the travel and detour distance as well as pick-up/drop costs while maximizing the utilization of the car. The proposed algorithm has been implemented over the Salt Lake area of Kolkata. Route distance and detour distance for the optimal routes obtained using the proposed algorithm are consistently lesser for the same number of passengers when compared to the corresponding results obtained from an existing algorithm. Various statistical analysis like boxplots have also confirmed that the proposed algorithm regularly performed better than the existing algorithm using only Genetic Algorithm.

Carpooling has gained considerable importance as an effective solution for reducing pollution, mitigation of traffic and congestion on the roads, reduced demand for parking facilities, lesser energy and fuel consumption and most importantly, reduction in carbon emission, thus improving the quality of life in cities. This work presents a hybrid GA-A* algorithm to obtain optimal routes for the carpooling problem in the domain of multiobjective optimization having multiple conflicting objectives. Though the Genetic Algorithm provides optimal solutions, the A* algorithm because of its efficiency in providing the shortest route between any two points based on heuristics, enhances the optimal routes obtained using the Genetic algorithm. The refined routes obtained using the GA-A* algorithm, are further subjected to dominance test to obtain non-dominating solutions based on Pareto-Optimality. The routes obtained maximize the profit of the service provider by minimizing the travel and detour distance as well as pick-up/drop costs while maximizing the utilization of the car. The proposed algorithm has been implemented over the Salt Lake area of Kolkata. Route distance and detour distance for the optimal routes obtained using the proposed algorithm are consistently lesser for the same number of passengers when compared to the corresponding results obtained from an existing algorithm. Various statistical analysis like boxplots have also confirmed that the proposed algorithm regularly performed better than the existing algorithm using only Genetic Algorithm.

Работа посвящена изучению волновых и релаксационных эффектов при импульсном истечении смеси газа с большим содержанием твердых частиц из цилиндрического канала при его начальном частичном заполнении. Задача сформулирована в двухскоростной двухтемпературной постановке и решалась численно гибридным методом крупных частиц второго порядка аппроксимации. Численный алгоритм реализован в виде параллельных вычислений с использованием базовых языковых средств Free Pascal. Применимость и точность метода для волновых потоков концентрированных газовзвесей подтверждены сопоставлением с тестовыми асимптотически точными решениями. Погрешность расчета на сетке невысокой детализации вх арактерных зонах течения двухфазной среды составила 10⁻⁶ . . . 10⁻⁵.

На основе волновой диаграммы выполнен анализ физической картины истечении газовзвеси, частично заполняющей цилиндрический канал. Установлено, что в зависимости от степени начального заполнения канала формируются различные режимы истечения. Первый режим реализуется при небольшой степени загрузки камеры высокого давления, при которой левая граница смеси газа и частиц пересекает выходное сечение до прихода отраженной от дна канала волны разрежения. При этом достигается максимальное значение массового расхода смеси. Другие режимы формируются в случаях большего начального заполнения канала, когда отраженные от дна канала волны разрежения взаимодействуют со слоем газовзвеси и уменьшают интенсивность ее истечения.

Изучено влияние релаксационных свойств при изменении размеров частиц на динамику ограниченного слоя газодисперсной среды. Сопоставление истечения ограниченного слоя газовзвеси с различными размерами частиц показывает, что для мелких частиц (число Стокса меньше 0,001) наблюдается аномальное явление одновременного существования ударно-волновых структур в сверх- и дозвуковом потоке газа и взвеси. С увеличением размеров дисперсных включений скачки уплотнения в области двухфазной смеси сглаживаются, а для частиц (число Стокса больше 0,1) — практически исчезают. При этом ударно-волновая конфигурация сверхзвукового газового потока на выходе из канала сохраняется, а положения и границы энергонесущих объемов газовзвеси при изменении размеров частиц близки.

The paper is devoted to the study of wave and relaxation effects during the pulsed outflow of a gas mixture with a high content of solid particles from a cylindrical channel during its initial partial filling. The problem is formulated in a two-speed two-temperature formulation and was solved numerically by the hybrid large-particle method of the second order of approximation. The numerical algorithm is implemented in the form of parallel computing using basic Free Pascal language tools. The applicability and accuracy of the method for wave flows of concentrated gas-particles mixtures is confirmed by comparison with test asymptotically accurate solutions. The calculation error on a grid of low detail in the characteristic flow zones of a two-phase medium was 10^-6 . . . 10^-5.

Based on the wave diagram, the analysis of the physical pattern of the outflow of a gas suspension partially filling a cylindrical channel is performed. It is established that, depending on the degree of initial filling of the channel, various outflow modes are formed. The first mode is implemented with a small degree of loading of the high-pressure chamber, at which the left boundary of the gas-particles mixture crosses the outlet section before the arrival of the rarefaction wave reflected from the bottom of the channel. At the same time, the maximum value of the mass flow rate of the mixture is achieved. Other modes are formed in cases of a larger initial filling of the channel, when the rarefaction waves reflected from the bottom of the channel interact with the gas suspension layer and reduce the intensity of its outflow.

The influence of relaxation properties with changing particle size on the dynamics of a limited layer of a gas-dispersed medium is studied. Comparison of the outflow of a limited gas suspension layer with different particle sizes shows that for small particles (the Stokes number is less than 0.001), an anomalous phenomenon of the simultaneous existence of shock wave structures in the supersonic and subsonic flow of gas and suspension is observed. With an increase in the size of dispersed inclusions, the compaction jumps in the region of the two-phase mixture are smoothed out, and for particles (the Stokes number is greater than 0.1), they practically disappear. At the same time, the shock-wave configuration of the supersonic gas flow at the outlet of the channel is preserved, and the positions and boundaries of the energy-carrying volumes of the gas suspension are close when the particle sizes change.

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.

Представлена модель гибридной искусственной нейронной сети, основанная на архитектуре, включающей сверточный энкодер изображений (Convolutional Neural Network, CNN) и модуль внимания (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL), обеспечивающий агрегирование информативных признаков из последовательности кадров процесса газопламенного напыления. Дополнительные технологические параметры — давление воздуха, давление пропана и расстояние от сопла до поверхности — интегрируются в модель через табличный канал, что позволяет учитывать взаимосвязь между визуальными и числовыми характеристиками технологического режима. Программная реализация выполнена на платформе Streamlit с использованием библиотеки PyTorch и включает интерактивный интерфейс для обучения и визуализации результатов, анализ весов внимания по кадрам, а также режим прогнозирования выходных характеристик — шероховатости поверхности ($R_a$) и массы нанесенного слоя ($m$). Проведены экспериментальные исследования на данных реальных технологических процессов, выполнен сравнительный анализ точности различных конфигураций модели. Показано, что гибридная нейронная сеть, объединяющая визуальные и табличные признаки, обеспечивает более высокую точность прогноза по сравнению с моделями, использующими только одну из модальностей. При сравнении вариантов реализации гибридной нейронной сети установлено, что использование механизма внимания при формировании признаков серии изображений процесса газопламенного напыления обеспечивает существенное увеличение точности результатов по сравнению с режимом усреднения признаков без использования механизма внимания. В приложении реализован модуль визуализации внимания, который создает монтаж наиболее значимых кадров и отображает их веса внимания, что позволяет определить, какие кадры оказали наибольшее влияние на прогноз. Реализована возможность экспорта модели в формат ONNX для интеграции в системы технологического контроля. Предложенный подход демонстрирует эффективность слияния визуальной и табличной информации для задач мониторинга технологических процессов. Модель может служить основой для создания системы поддержки принятия решений или системы автоматизированного контроля качества покрытия при газопламенном напылении. Рассмотрены ограничения реализованной модели и перспективы ее дальнейшего развития.

The paper presents a hybrid artificial neural network model based on an architecture that incorporates a convolutional image encoder (CNN) and an attention module (Attention-based Multiple Instance Learning, Attention MIL). This module aggregates informative features from a sequence of frames capturing the flame spraying process. Additional technological parameters—air pressure, propane pressure, and standoff distance — are integrated into the model via a tabular channel, enabling it to account for the relationship between visual data and numerical process regime characteristics. The software implementation was developed using the Streamlit platform and the PyTorch library. It features an interactive interface for model training and result visualization, analysis of attention weights across frames, and a prediction mode for output characteristics: surface roughness ($R_a$) and the mass of the deposited coating ($m$). Experimental studies were conducted on data from real-world technological processes, and a comparative analysis of the accuracy of various model configurations was performed. The results demonstrate that the hybrid neural network, which combines visual and tabular features, achieves higher prediction accuracy compared to models using only a single modality. Furthermore, when comparing different implementations of the hybrid network, it was established that using the attention mechanism to process the series of flame spray images provides a significant increase in accuracy over a simple averaging of features without attention. The application includes an attention visualization module that creates a montage of the most significant frames and displays their attention weights, allowing users to identify which frames had the greatest influence on the prediction. The model’s capability for export to the ONNX format for integration into process control systems is also demonstrated. The proposed approach showcases the effectiveness of fusing visual and tabular information for manufacturing process monitoring tasks. The model can serve as a foundation for developing a decision support system or an automated quality control system for coatings produced by flame spraying. The limitations of the implemented model and prospects for its further development are also considered.

Точное определение размеров и морфологии частиц имеет ключевое значение для множества научных и промышленных областей. Микроскопия является мощным инструментом для изучения геометрии частиц, однако традиционный анализ изображений часто оперирует базовыми параметрами, такими как площадь или эквивалентный диаметр круга, что недостаточно для описания несферических или сложных по форме объектов. В данной работе представлена новая методика анализа частиц по микрофотографиям, основанная на сочетании глубокого обучения для сегментации и аппроксимации параметризованными полигонами. Изображения оптической микроскопии были получены для модельных систем различной сложности: монодисперсные сферы полистирола, кубические кристаллы SAPO-34, гексагональные призмы ZSM-5 и их многокомпонентная смесь. Сегментация изображений выполнялась с помощью облачного сервиса DLgram01, обученного на вручную размеченных данных. Для обработки полученных полигонов сегментации была разработана специализированная программа на языке Python. Ключевая идея метода заключается в подборе для контура каждой частицы параметризованного полигона. Оптимальные значения геометрических параметров для каждой частицы определяется путем минимизации функции «несходства», количественно оценивающей расхождение между сегментированным контуром и параметрической формой. Метод был валидирован на простой системе со сферами: полученное распределение по размерам совпало с результатами классического метода проекционного диаметра. Для более сложных кубических частиц SAPO-34 аппроксимация прямоугольниками выявила отклонение от идеальной формы, что дало более полное морфологическое описание, чем использование единственного параметра размера. При анализе смеси частиц разработанный подход успешно классифицировал частицы разных типов и извлек для каждого класса характерные распределения параметров. Полученные для смеси статистические характеристики каждого типа частиц совпали с результатами анализа однокомпонентных систем, что подтверждает надежность и точность методики. Предложенный подход является мощным инструментом для автоматизированного анализа частиц, позволяя извлекать детальные геометрические параметры и строить многомерные распределения по размерам и форме для сложных полидисперсных систем.

The accurate characterization of particle size and morphology is crucial across numerous scientific and industrial fields. While microscopy is a powerful tool for visualizing particle geometry, traditional image analysis often relies on basic parameters like area and equivalent circular diameter, which are insufficient for describing non-spherical or complex particles. This paper presents a novel methodology for the analysis of particles from micrographs, combining deep learningbased segmentation with parametric polygon approximation. Optical microscopy images were obtained for model systems of increasing complexity: monodisperse polystyrene spheres, SAPO-34 cubes, ZSM-5 hexagonal prisms, and a multi-component mixture of all three. Neural network segmentation was performed using the DLgram01 cloud service, trained on manually annotated images. A custom Python program was developed to process the resulting segmentation polygons. The core of the method involves fitting a parameterized polygon to each segmented particle’s contour. The optimal value of geometric parameters for each particle is determined by minimizing a “dissimilarity” function that measures the discrepancy between the segmentation and the parametric shape. This approach was validated on the simple spherical system, yielding a size distribution consistent with conventional projected diameter methods. For more complex cubic SAPO-34 particles, the rectangle fit revealed deviations from the ideal shape, providing a more complete morphological description than using a single size parameter. In the mixture of particles, the method successfully classified and extracted distinct parameter distributions for each particle type. The results for each class in the mixture were statistically consistent with those obtained from the single-component systems, demonstrating the method’s robustness and accuracy. The proposed methodology provides a powerful and universal tool for automated, high-throughput particle analysis, enabling the extraction of detailed shape parameters and the construction of comprehensive size and morphology distributions for complex particulate systems.

С помощью численных методов исследованы пространственно-временная структура и спектральные свойства излучения долгоживущих нелинейных локализованных волн бризерного типа для двух нелинейных дифференциальных уравнений типа Клейна – Гордона — уравнения синус-Гордона и уравнения $\varphi^4$ — при наличии одномерной пространственной модуляции потенциала, играющей роль притягивающей примеси. Рассмотрен случай протяженной примеси прямоугольного профиля, которая выступает в качестве потенциальной ямы для движущегося топологического солитона (кинка) и генератора локализованных колебаний. Для решения начально-краевых задач применялись метод конечных разностей и метод линий. В целях повышения вычислительной производительности и сокращения времени моделирования реализована векторная оптимизация численных алгоритмов на языке Python с использованием библиотеки NumPy, что позволило сохранить требуемую точность расчетов на длительных временных интервалах. Установлено, что возбуждаемые после прохождения примеси локализованные волны сопровождаются постепенным затуханием их амплитуды из-за потери энергии на излучение волн. Временная зависимость этого излучения разделена на зоны сильной и слабой нелинейности. В первой из них излучения прошедшего кинка накладываются на излучение возбужденного бризера. Спектральный анализ Фурье излучаемых волн выявил наличие двух основных частот во всех исследованных точках наблюдения: первая соответствует нижней границе линейного фононного спектра ($\omega \approx 1$ для синус-Гордона и $\omega \approx \sqrt{2}$ для $\varphi^4$), а вторая связана с собственной частотой колебаний бризера. Для уравнения синус-Гордона вторая частота равна утроенной частоте колебаний бризера, тогда как для уравнения $\varphi^4$ — удвоенной частоте. Выявлено, что по мере удаления от примеси вклад частоты фононного спектра становится доминирующим. Показано, что амплитуда излучения медленно убывает со временем, следуя за уменьшением амплитуды самого бризера, а ее абсолютная величина вдали от примеси для случая уравнения синус-Гордона значительно превосходит аналогичный показатель для уравнения $\varphi^4$. Полученные количественные закономерности показывают, что варьированием параметров примеси можно изменять характеристики (спектр частот и амплитуду) излучаемых бризером волн.

Using numerical methods, the spatiotemporal structure and spectral properties of radiation of long-lived nonlinear localized breather-type waves have been investigated for two nonlinear differential Klein – Gordontype equations — the sine-Gordon equation and the ϕ4 equation — in the presence of a one-dimensional spatial modulation of the potential acting as an attractive impurity. The case of an extended impurity with a rectangular profile, which acts as a potential well for a moving topological soliton (kink) and a generator of localized oscillations, is considered. To solve the initial-boundary value problems, the finite difference method and the method of lines were applied. To increase computational performance and reduce simulation time, vector optimization of the numerical algorithms in Python was implemented using the NumPy library, which made it possible to maintain the required accuracy of calculations over long time intervals. It is established that the localized waves excited after the passage of the impurity are accompanied by a gradual decay of their amplitude due to energy loss to wave radiation. The time dependence of this radiation is divided into zones of strong and weak nonlinearity. In the former, the radiation of the transmitted kink is superimposed on the radiation of the excited breather. Fourier spectral analysis of the radiated waves revealed the presence of two main frequencies at all investigated observation points: the first corresponds to the lower bound of the linear phonon spectrum ($\omega \approx 1$ for the sine-Gordon and $\omega \approx \sqrt{2}$ for the $\varphi^4$), and the second is related to the natural frequency of the breather oscillations. For the sine-Gordon equation, the second frequency is triple the breather oscillation frequency, whereas for the $\varphi^4$ equation, it is double the frequency. It is revealed that with increasing distance from the impurity, the contribution of the phonon spectrum frequency becomes dominant. It is shown that the radiation amplitude slowly decreases with time, following the decrease in the amplitude of the breather itself, and its absolute value far from the impurity for the case of the sine-Gordon equation significantly exceeds the corresponding value for the $\varphi^4$ equation. The obtained quantitative relationships show that by varying the impurity parameters, it is possible to modify the characteristics (frequency spectrum and amplitude) of the waves radiated by the breather.

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.