Все выпуски

Представлены результаты компьютерного моделирования нестационарных температурных полей, возникающих в полярных диэлектриках, облученных сфокусированными электронными пучками средних энергий, при исследовании с помощью методик растровой электронной микроскопии. Математическая модель основана на решении многомерного эволюционного уравнения теплопроводности численным конечноэлементным методом. Аппроксимация теплового источника проведена с учетом оценки области взаимодействия электронов с веществом на основе симуляции электронных траекторий методом Монте-Карло. Разработано программное приложение в ППП Маtlab, реализующее данную модель. Приведены геометрические интерпретации и результаты расчётов, демонстрирующие особенности температурного нагрева модельных образцов электронным зондом, при заданных параметрах эксперимента и принятой аппроксимации источника.

The paper describes the results of computer simulation of time-dependent temperature fields arising in polar dielectrics irradiated by focused electron bunches with average electron energy when analyzing with electron microscopy techniques. The mathematical model was based on solving several-dimensional nonstationary heat conduction equation with use of numerical finite element method. The approximation of thermal source was performed taking into account the estimation of initial electron distribution determined by Monte-Carlo simulation of electron trajectories. The simulation program was designed in Matlab. The geometrical modeling and calculation results demonstrated the main features of model sample heating by electron beam were presented at the given experimental parameters as well as source approximation.

Представлены результаты компьютерного моделирования деформационного поведения фрагмента кости при осевом сжатии, содержащего компактный и губчатый слои разной плотности. Результаты расчетов показывают, что возможна смена преобладающего вида деформации сжатия образца кости на деформацию изгиба и наоборот при изменении, как плотности его губчатой составляющей, так и при изменении плотности компактной составляющей.

The results of computer simulation of deformation behavior of bone fragment at axial compression, containing compact and spongy layers of different density, are presented. The result of calculations show that changing of prevailing type of deformation of compression of bone sample on deformation of bend and vice versa is possible at densities change of his spongy constituent and compact constituent

В статье предлагается метод совместного анализа многомерных финансовых временных рядов, основанный на оценке набора свойств котировок акций в скользящем временном окне и последующем усреднении значений свойств по всем анализируемым компаниям. Основной целью анализа является построение мер совместного поведения временных рядов, реагирующих на возникновение синхронной или когерентной составляющей. Когерентность поведения характеристик сложной системы является важным признаком, позволяющим оценить приближение системы к резким изменениям своего состояния. Фундаментом для поиска предвестников резких изменений является общая идея увеличения корреляции случайных флуктуаций параметров системы по мере ее приближения к критическому состоянию. Приращения временных рядов стоимостей акций имеют выраженный хаотический характер и обладают большой амплитудой индивидуальных помех, на фоне которых слабый общий сигнал может быть выделен лишь на основе его коррелированности в разных скалярных компонентах многомерного временного ряда. Известно, что классические методы анализа, основанные на использовании корреляций между соседними отсчетами, являются малоэффективными при обработке финансовых временных рядов, поскольку с точки зрения корреляционной теории случайных процессов приращения стоимости акций формально имеют все признаки белого шума (в частности, «плоский спектр» и «дельта-образную» автокорреляционную функцию). В связи с этим предлагается перейти от анализа исходных сигналов к рассмотрению последовательностей их нелинейных свойств, вычисленных во временных фрагментах малой длины. В качестве таких свойств используются энтропия вейвлет-коэффициентов при разложении в базис Добеши, показатели мультифрактальности и авторегрессионная мера нестационарности сигнала. Построены меры син- хронного поведения свойств временных рядов в скользящем временном окне с использованием метода главных компонент, значений модулей всех попарных коэффициентов корреляции и множественной спектральной меры когерентности, являющейся обобщением квадратичного спектра когерентности между двумя сигналами. Исследованы акции 16 крупных российских компаний с начала 2010 по конец 2016 годов. С помощью предложенного метода идентифицированы два интервала времени синхронизации российского фондового рынка: с середины декабря 2013 г. по середину марта 2014 г. и с середины октября 2014 г. по середину января 2016 г.

The article proposes a method of joint analysis of multidimensional financial time series based on the evaluation of the set of properties of stock quotes in a sliding time window and the subsequent averaging of property values for all analyzed companies. The main purpose of the analysis is to construct measures of joint behavior of time series reacting to the occurrence of a synchronous or coherent component. The coherence of the behavior of the characteristics of a complex system is an important feature that makes it possible to evaluate the approach of the system to sharp changes in its state. The basis for the search for precursors of sharp changes is the general idea of increasing the correlation of random fluctuations of the system parameters as it approaches the critical state. The increments in time series of stock values have a pronounced chaotic character and have a large amplitude of individual noises, against which a weak common signal can be detected only on the basis of its correlation in different scalar components of a multidimensional time series. It is known that classical methods of analysis based on the use of correlations between neighboring samples are ineffective in the processing of financial time series, since from the point of view of the correlation theory of random processes, increments in the value of shares formally have all the attributes of white noise (in particular, the “flat spectrum” and “delta-shaped” autocorrelation function). In connection with this, it is proposed to go from analyzing the initial signals to examining the sequences of their nonlinear properties calculated in time fragments of small length. As such properties, the entropy of the wavelet coefficients is used in the decomposition into the Daubechies basis, the multifractal parameters and the autoregressive measure of signal nonstationarity. Measures of synchronous behavior of time series properties in a sliding time window are constructed using the principal component method, moduli values of all pairwise correlation coefficients, and a multiple spectral coherence measure that is a generalization of the quadratic coherence spectrum between two signals. The shares of 16 large Russian companies from the beginning of 2010 to the end of 2016 were studied. Using the proposed method, two synchronization time intervals of the Russian stock market were identified: from mid-December 2013 to mid- March 2014 and from mid-October 2014 to mid-January 2016.

В статье изложены основные положения методики расчета отделения полезной нагрузки (объектов различного назначения с собственным движительным комплексом) от подводного носителя методом самовыхода с использованием современных методов численной гидродинамики (CFD-технологий). Приводится описание метода отделения самовыходом, его достоинства и недостатки. Приводятся результаты исследования сходимости по сетке конечно-объемной модели по критерию «точность–время», а также результаты сопоставления расчета с экспериментом (валидации модели). Валидация модели проводилась по имеющимся данным экспериментального определения тяговых характеристик водометного движительного комплекса натурного образца в опытовом бассейне. Расчеты тяговых характеристик водометного движительного комплекса проводились с применением программного комплекса FlowVision версии 3.10. На основании сопоставления результатов расчетов для условий проведения экспериментов была определена погрешность расчетной модели водометного движительного комплекса, которая составила не более 5 % в диапазоне поступей работы водометного движительного комплекса, реализуемых в процессе отделения методом самовыхода. Полученное значение погрешности расчета тяговых характеристик используется для определения предельных расчетных значений скорости отделения объекта от носителя (минимальные и максимальные значения). Рассмотренная задача является значимой с научной точки зрения благодаря особенностям подхода к моделированию водометного движительного комплекса совместно с движением отделяемого объекта, а также с практической точки зрения благодаря возможности получения с высокой степенью достоверности параметров отделения объектов от подводных аппаратов методом самовыхода, условия работы которых предполагают движение в замкнутых объемах, уже на стадии проектирования.

The article describes the basic approaches of the calculation procedure of payload swim-out (objects of different function with own propulsor) from the underwater carrier a method of a self-exit using modern CFD technologies. It contains the description of swim-out by a self-exit method, its advantages and disadvantages. Also it contains results of research of convergence on a grid of a final-volume model with accuracy-time criterion, and results of comparison of calculation with experiment (validation of models). Validation of models was carried out using the available data of experimental definition of traction characteristics of water-jet propulsor of the natural sample in the development pool. Calculations of traction characteristics of water-jet propulsor were carried out via software package FlowVision ver. 3.10. On the basis of comparison of results of calculations for conditions of carrying out of experiments the error of water-jet propulsor calculated model which has made no more than 5% in a range of advance coefficient water-jet propulsor, realised in the process of swim-out by a selfexit method has been defined. The received value of an error of calculation of traction characteristics is used for definition of limiting settlement values of speed of branch of object from the carrier (the minimum and maximum values). The considered problem is significant from the scientific point of view thanks to features of the approach to modelling hydrojet moving system together with movement of separated object, and also from the practical point of view, thanks to possibility of reception with high degree of reliability of parametres swim-out of objects from sea bed vehicles a method of the self-exit which working conditions are assumed by movement in the closed volumes, already on a design stage.

В работе выделены два значимых геометрических параметра, влияющих на интерполяцию физических величин, в методе гидродинамики сглаженных частиц (SPH). Это коэффициент сглаживания, связывающий размер частицы с величиной радиуса сглаживания, и коэффициент объема, позволяющий корректно определять массу частицы при заданном распределении частиц в среде.

Предложена методика оценки влияния означенных параметров на точность интерполяций в методе SPH при решении гидростатической задачи. Для оценки точности численного решения вводятся аналитические функции относительной погрешности восстановления плотности и градиента давления в среде. Функции погрешности зависят от коэффициента сглаживания и коэффициента объема. Выбор конкретной интерполяции метода SPH позволяет преобразовать дифференциальную форму функций погрешности к форме алгебраического полинома. Корни такого полинома дают значения коэффициента сглаживания, обеспечивающие минимальную погрешность соответствующей интерполяции при заданном коэффициенте объема.

В работе осуществлены вывод и анализф ункций относительных погрешностей плотности и градиента давления на выборке популярных ядер с различными радиусами сглаживания. Установлено, что для всех рассмотренных ядер не существует общего значения коэффициента сглаживания, обеспечивающего минимальную погрешность обеих SPH-интерполяций. Выделены представители ядер с различными радиусами сглаживания, позволяющие обеспечить наименьшие погрешности SPH-интерполяций при решении гидростатической задачи. Также определены некоторые ядра, не позволяющие обеспечить корректное интерполирование при решении гидростатической задачи методом SPH.

The two significant geometric parameters are proposed that affect the physical quantities interpolation in the smoothed particle hydrodynamics method (SPH). They are: the smoothing coefficient which the particle size and the smoothing radius are connecting and the volume coefficient which determine correctly the particle mass for a given particles distribution in the medium.

In paper proposes a technique for these parameters influence assessing on the SPH method interpolations accuracy when the hydrostatic problem solving. The analytical functions of the relative error for the density and pressure gradient in the medium are introduced for the accuracy estimate. The relative error functions are dependent on the smoothing factor and the volume factor. Designating a specific interpolation form in SPH method allows the differential form of the relative error functions to the algebraic polynomial form converting. The root of this polynomial gives the smoothing coefficient values that provide the minimum interpolation error for an assigned volume coefficient.

In this work, the derivation and analysis of density and pressure gradient relative errors functions on a sample of popular nuclei with different smoothing radius was carried out. There is no common the smoothing coefficient value for all the considered kernels that provides the minimum error for both SPH interpolations. The nuclei representatives with different smoothing radius are identified which make it possible the smallest errors of SPH interpolations to provide when the hydrostatic problem solving. As well, certain kernels with different smoothing radius was determined which correct interpolation do not allow provide when the hydrostatic problem solving by the SPH method.

Рассматривается применение физически информированных нейронных сетей с использованием многослойных персептронов для решения задач Коши, в которых правые части уравнения являются непрерывными монотонно возрастающими, убывающими или осциллирующими функциями. С помощью вычислительных экспериментов изучено влияние метода построения приближенного нейросетевого решения, структуры нейронной сети, алгоритмов оптимизации и средств программной реализации на процесс обучения и точность полученного решения. Выполнен анализ эффективности работы наиболее часто используемых библиотек машинного обучения при разработке программ на языках программирования Python и C#. Показано, что применение языка C# позволяет сократить время обучения нейросетей на 20–40%. Выбор различных функций активации влияет на процесс обучения и точность приближенного решения. Наиболее эффективными в рассматриваемых задачах являются сигмоида и гиперболический тангенс. Минимум функции потерь достигается при определенном количестве нейронов скрытого слоя однослойной нейронной сети за фиксированное время обучения нейросетевой модели, причем усложнение структуры сети за счет увеличения числа нейронов не приводит к улучшению результатов обучения. При этом величина шага сетки между точками обучающей выборки, обеспечивающей минимум функции потерь, в рассмотренных задачах Коши практически одинакова. Кроме того, при обучении однослойных нейронных сетей наиболее эффективными для решения задач оптимизации являются метод Adam и его модификации. Дополнительно рассмотрено применение двух- и трех-слойных нейронных сетей. Показано, что в этих случаях целесообразно использовать алгоритм LBFGS, который по сравнению с методом Adam в ряде случаев требует на порядок меньшего времени обучения при достижении одинакового порядка точности. Исследованы также особенности обучения нейронной сети в задачах Коши, в которых решение является осциллирующей функцией с монотонно убывающей амплитудой. Для них необходимо строить нейросетевое решение не с постоянными, а с переменными весовыми коэффициентами, что обеспечивает преимущество такого подхода при обучении в тех узлах, которые расположены вблизи конечной точки интервала решения задачи.

Considered the application of physics-informed neural networks using multi layer perceptrons to solve Cauchy initial value problems in which the right-hand sides of the equation are continuous monotonically increasing, decreasing or oscillating functions. With the use of the computational experiments the influence of the construction of the approximate neural network solution, neural network structure, optimization algorithm and software implementation means on the learning process and the accuracy of the obtained solution is studied. The analysis of the efficiency of the most frequently used machine learning frameworks in software development with the programming languages Python and C# is carried out. It is shown that the use of C# language allows to reduce the time of neural networks training by 20–40%. The choice of different activation functions affects the learning process and the accuracy of the approximate solution. The most effective functions in the considered problems are sigmoid and hyperbolic tangent. The minimum of the loss function is achieved at the certain number of neurons of the hidden layer of a single-layer neural network for a fixed training time of the neural network model. It’s also mentioned that the complication of the network structure increasing the number of neurons does not improve the training results. At the same time, the size of the grid step between the points of the training sample, providing a minimum of the loss function, is almost the same for the considered Cauchy problems. Training single-layer neural networks, the Adam method and its modifications are the most effective to solve the optimization problems. Additionally, the application of twoand three-layer neural networks is considered. It is shown that in these cases it is reasonable to use the LBFGS algorithm, which, in comparison with the Adam method, in some cases requires much shorter training time achieving the same solution accuracy. The specificity of neural network training for Cauchy problems in which the solution is an oscillating function with monotonically decreasing amplitude is also investigated. For these problems, it is necessary to construct a neural network solution with variable weight coefficient rather than with constant one, which improves the solution in the grid cells located near by the end point of the solution interval.

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.

В работе предложен оптимизационный подход к имитационному моделированию микроструктур. Решены задачи оптимизации функции пористости, поиска оптимальной модели гранулометрического состава и введен критерий качества моделирования. Проведена проверка адекватности предложенных методов на примерах и предложена регрессионная модель качества имитационного моделирования микроструктур. Актуальным приложением предложенного подхода является задача 3D-реконструкции микроструктуры керна. Полученные результаты дают основания для продолжения исследований в выбранном направлении.

The paper presents an optimization approach to microstructure simulation. Porosity function was optimized by numerical method, grain-size model was optimized by complex method based on criteria of model quality. Methods have been validated on examples. Presented new regression model of model quality. Actual application of proposed method is 3D reconstruction of core sample microstructure. Presented results suggest to prolongation of investigations. 

Ингибиторы гистондеацетилаз (HDACi) рассматриваются в качестве перспективного класса препаратов для лечения рака из-за их влияния на рост клеток, дифференцировку и апоптоз. Ангиогенез играет важную роль в росте солидных опухолей и развитии метастазов. Фактор роста эндотелия сосудов (VEGF) является ключевым ангиогенным агентом, который секретируется злокачественными опухолями, что индуцирует пролиферацию и миграцию эндотелиальных клеток сосудов. В настоящее время наиболее перспективной стратегией в борьбе с онкологическими заболеваниями является создание гибридных лекарств, одновременно действующих на несколько физиологических мишеней. Значительный интерес с точки зрения создания бифункциональных противоопухолевых средств представляют соединения, содержащие одновременно N-фенил-4-аминохиназолин и гидроксамовую кислоту, так как данные фрагменты по отдельности присутствуют в уже успешно применяемых противоопухолевых лекарственных средствах. В этой связи в ходе литературного анализа была сформирована выборка из 42 соединений, содержащих указанные молекулярные фрагменты и обладающих экспериментальными данными по ингибированию HDAC, VEGFR-2 и росту клеток рака легкого человека MCF-7. С использованием симплексных дескрипторов и метода опорных векторов (Support Vector Machine, SVM) для указанной выборки, предварительно разделенной на обучающий и тестовый наборы, были построены удовлетворительные (R²_test = 0.64–0.87) модели количественной связи «структура–активность» (Quantitative Structure- Activity Relationship, QSAR). Для полученных QSAR-моделей была проведена структурная интерпретация. Было оценено согласованное влияние различных молекулярных фрагментов на увеличение противоопухолевой активности исследуемых соединений. Среди заместителей N-фенильного фрагмента можно выделить положительный вклад брома в пара-положении для всех трех видов активности. По результатам интерпретации был проведен рациональный молекулярный дизайн и предложены перспективные соединения. Для сравнительного QSAR-исследования использованы физико-химические дескрипторы, рассчитываемые программой HYBOT, метод случайного леса (Random Forest, RF), а также онлайн-версия экспертной системы OCHEM (https://ochem.eu). При моделировании OCHEM были выбраны PyDescriptor-дескрипторы и метод экстремального градиентного бустинга. Кроме того, полученные с помощью экспертной системы OCHEM модели были использованы для виртуального скрининга 300 соединений с целью отбора перспективных VEGFR-2/HDAC-ингибиторов для последующего синтеза и испытаний.

Inhibitors of histone deacetylases (HDACi) have considered as a promising class of drugs for the treatment of cancers because of their effects on cell growth, differentiation, and apoptosis. Angiogenesis play an important role in the growth of most solid tumors and the progression of metastasis. The vascular endothelial growth factor (VEGF) is a key angiogenic agent, which is secreted by malignant tumors, which induces the proliferation and the migration of vascular endothelial cells. Currently, the most promising strategy in the fight against cancer is the creation of hybrid drugs that simultaneously act on several physiological targets. In this work, a series of hybrids bearing N-phenylquinazolin-4-amine and hydroxamic acid moieties were studied as dual VEGFR-2/HDAC inhibitors using simplex representation of the molecular structure and Support Vector Machine (SVM). The total sample of 42 compounds was divided into training and test sets. Five-fold cross-validation (5-fold) was used for internal validation. Satisfactory quantitative structure—activity relationship (QSAR) models were constructed (R²_test = 0.64–0.87) for inhibitors of HDAC, VEGFR-2 and human breast cancer cell line MCF-7. The interpretation of the obtained QSAR models was carried out. The coordinated effect of different molecular fragments on the increase of antitumor activity of the studied compounds was estimated. Among the substituents of the N-phenyl fragment, the positive contribution of para bromine for all three types of activity can be distinguished. The results of the interpretation were used for molecular design of potential dual VEGFR-2/HDAC inhibitors. For comparative QSAR research we used physicochemical descriptors calculated by the program HYBOT, the method of Random Forest (RF), and on-line version of the expert system OCHEM (https://ochem.eu). In the modeling of OCHEM PyDescriptor descriptors and extreme gradient boosting was chosen. In addition, the models obtained with the help of the expert system OCHEM were used for virtual screening of 300 compounds to select promising VEGFR-2/HDAC inhibitors for further synthesis and testing.

В работе анализируются методы исследования процесса взаимодействия почвенных сред с рабочими органами почвообрабатывающих машин. Подробно рассмотрены математические методы численного моделирования, позволяющие преодолеть недостатки аналитических и эмпирических подходов. Приводятся классификация и обзор возможностей континуальных (FEM — метод конечных элементов, CFD — вычислительная гидродинамика) и дискретных (DEM — метод дискретных элементов, SPH — гидродинамика сглаженных частиц) численных методов. На основе метода дискретных элементов разработана математическая модель, представляющая почву, в виде множества взаимодействующих сферических элементов малых размеров. Рабочие поверхности почвообрабатывающего орудия в рамках конечноэлементного приближения представлены в виде совокупности элементарных треугольников. В модели рассчитывается движение элементов почвы под действием сил контакта элементов почвы друг с другом и с рабочими поверхностями орудия (упругие силы, силы сухого и вязкого трения). Это дает возможность оценивать влияние геометрических параметров рабочих органов, технологических параметров процесса и параметров почвы на геометрические показатели смещения почвы, показатели самоустановки орудия, силовые нагрузки, показатели качества рыхления и пространственное распределение показателей. Всего исследуются 22 показателя (или распределение показателя в пространстве). Возможности математической модели демонстрируются на примере комплексного исследования процесса обработки почвы дисковой культиваторной батареей. В компьютерном эксперименте использованы виртуальный почвенный канал размером 5×1.4 м и 3D-модель дисковой культиваторной батареи. Радиус почвенных частиц принимался равным 18 мм, скорость рабочего органа — 1 м/с, общее время моделирования — 5 с. Глубина обработки составляла 10 см при углах атаки 10, 15, 20, 25 и 30°. Проверка достоверности результатов моделирования производилась на лабораторной установке, для объемного динамометрирования, путем исследования натурного образца, выполненного в полном соответствии с исследованной 3D-моделью. Контроль осуществлялся по трем составляющим вектора тягового сопротивления: $F_x$, $F_y$ и $F_z$. Сравнение данных, полученных экспериментальным путем, с данными моделирования показало, что расхождение составляет не более 22.2 %, при этом во всех случаях максимальные значения наблюдались при углах атаки 30°. Хорошая согласуемость данных по трем ключевым силовым параметрам подтверждает достоверность всего комплекса исследованных показателей.

The paper analyzes the methods of studying the process of interaction of soil environments with the tillage tools of soil processing machines. The mathematical methods of numerical modeling are considered in detail, which make it possible to overcome the disadvantages of analytical and empirical approaches. A classification and overview of the possibilities the continuous (FEM — finite element method, CFD — computational fluid dynamics) and discrete (DEM — discrete element method, SPH — hydrodynamics of smoothed particles) numerical methods is presented. Based on the discrete element method, a mathematical model has been developed that represents the soil in the form of a set of interacting small spherical elements. The working surfaces of the tillage tool are presented in the framework of the finite element approximation in the form of a combination of many elementary triangles. The model calculates the movement of soil elements under the action of contact forces of soil elements with each other and with the working surfaces of the tillage tool (elastic forces, dry and viscous friction forces). This makes it possible to assess the influence of the geometric parameters of the tillage tools, technological parameters of the process and soil parameters on the geometric indicators of soil displacement, indicators of the self-installation of tools, power loads, quality indicators of loosening and spatial distribution of indicators. A total of 22 indicators were investigated (or the distribution of the indicator in space). This makes it possible to reproduce changes in the state of the system of elements of the soil (soil cultivation process) and determine the total mechanical effect of the elements on the moving tillage tools of the implement. A demonstration of the capabilities of the mathematical model is given by the example of a study of soil cultivation with a disk cultivator battery. In the computer experiment, a virtual soil channel of 5×1.4 m in size and a 3D model of a disk cultivator battery were used. The radius of the soil particles was taken to be 18 mm, the speed of the tillage tool was 1 m/s, the total simulation time was 5 s. The processing depth was 10 cm at angles of attack of 10, 15, 20, 25 and 30°. The verification of the reliability of the simulation results was carried out on a laboratory stand for volumetric dynamometry by examining a full-scale sample, made in full accordance with the investigated 3D-model. The control was carried out according to three components of the traction resistance vector: $F_x$, $F_y$ and $F_z$. Comparison of the data obtained experimentally with the simulation data showed that the discrepancy is not more than 22.2%, while in all cases the maximum discrepancy was observed at angles of attack of the disk battery of 30°. Good consistency of data on three key power parameters confirms the reliability of the whole complex of studied indicators.