Все выпуски

В ряде фундаментальных и прикладных задач возникает необходимость описания динамики движения частиц сложной формы в высокоскоростном потоке газа. В качестве примера можно привести движение угольных частиц за фронтом сильной ударной волныв о время взрыва в угольной шахте. Статья посвящена численному моделированию динамики поступательного и вращательного движения тела квадратной формык ак модельного примера частицы более сложной, чем круглая, формы, в сверхзвуковом потоке за проходящей ударной волной. Постановка задачи приближенно соответствует натурным экспериментам В. М. Бойко и С. В. Поплавского (ИТПМ СО РАН).

Математическая модель основана на двумерных уравнениях Эйлера, которые решаются в области с подвижными границами. Определяющая система уравнений численно интегрируется по явной схеме с использованием разработанного ранее и верифицированного метода декартовых сеток. Вычислительный алгоритм на шаге интегрирования по времени включает: определение величиныш ага, расчет динамики движения тела (определение силыи момента, действующих на тело; определение линейной и угловой скоростей тела; расчет новых координат тела), расчет параметров газа. Для расчета численного потока через ребра ячеек, пересекаемых границами тела, используется двухволновое приближение при решении задачи Римана и схема Стигера – Уорминга.

Движение квадрата со стороной 6 мм инициировалось прохождением ударной волныс числом Маха 3,0, распространяющейся в плоском канале длиной 800 мм и шириной 60 мм. Канал был заполнен воздухом при пониженном давлении. Рассматривалась различная начальная ориентация квадрата относительно оси канала. Обнаружено, что начальное положение квадрата стороной поперек потока является менее устойчивым при его движении, чем начальное положение диагональю поперек потока. В этом расчетные результаты качественно соответствуют экспериментальным наблюдениям. Для промежуточных начальных положений квадрата описан типичный режим его движения, состоящий из колебаний, близких к гармоническим, переходящих во вращение с постоянной средней угловой скоростью. В процессе движения квадрата наблюдается в среднем монотонное уменьшение расстояния между центром масс и центром давления до нуля.

In a number of fundamental and practical problems, it is necessary to describe the dynamics of the motion of complexshaped particles in a high-speed gas flow. An example is the movement of coal particles behind the front of a strong shock wave during an explosion in a coal mine. The paper is devoted to numerical simulation of the dynamics of translational and rotational motion of a square-shaped body, as an example of a particle of a more complex shape than a round one, in a supersonic flow behind a passing shock wave. The formulation of the problem approximately corresponds to the experiments of Professor V. M. Boiko and Professor S. V. Poplavski (ITAM SB RAS).

Mathematical model is based on the two-dimensional Euler equations, which are solved in a region with varying boundaries. The defining system of equations is integrated using an explicit scheme and the Cartesian grid method which was developed and verified earlier. The computational algorithm at the time integration step includes: determining the step value, calculating the dynamics of the body movement (determining the force and moment acting on the body; determining the linear and angular velocities of the body; calculating the new coordinates of the body), calculating the gas parameters. To calculate numerical fluxes through the edges of the cell intersected by the boundaries of the body, we use a two-wave approximation for solving the Riemann problem and the Steger – Warming scheme.

The movement of a square with a side of 6 mm was initiated by the passage of a shock wave with a Mach number of 3,0 propagating in a flat channel 800 mm long and 60 mm wide. The channel was filled with air at low pressure. Different initial orientation of the square relative to the channel axis was considered. It is found that the initial position of the square with its side across the flow is less stable during its movement than the initial position with a diagonal across the flow. In this case, the calculated results qualitatively correspond to experimental observations. For the intermediate initial positions of a square, a typical mode of its motion is described, consisting of oscillations close to harmonic, turning into rotation with a constant average angular velocity. During the movement of the square, there is an average monotonous decrease in the distance between the center of mass and the center of pressure to zero.

Дискретизация задач по методу гидродинамики сглаженных частиц (SPH) предполагает присутствие в решении нескольких констант — параметров дискретизации. Среди них особо следует отметить модельную скорость звука $c_0$, которая связывает мгновенную плотность в SPH-частице с возникающим давлением через замыкающее уравнение состояния.

В работе изложен подход к точному определению необходимого значения модельной скорости звука, имеющий в своей основе анализ изменения плотностей в SPH-частицах при их относительном смещении. Примером движения сплошной среды принята задача о плоском сдвиговом течении; объектом анализа является функция относительного уплотнения $\varepsilon_\rho$ в SPH-частице, определяемая формой ядра сглаживания. Идеальный плоскопараллельный относительный сдвиг частиц в области сглаживания определяет периодическое изменение их плотностей. Исследование функций $\varepsilon_\rho$, получаемых от использования различных ядер сглаживания в аппроксимации плотности с учетом такого сдвига, позволило установить пульсационный характер возникновения давлений в частицах. Кроме того, определен случай расположения соседей в области сглаживания, обеспечивающий максимум уплотнения в частице.

Сопоставление функций $\varepsilon_\rho$ с SPH-аппроксимацией уравнения движения позволило связать параметр дискретизации $c_0$ с формой ядра сглаживания и прочими параметрами дискретного аналога задачи, в том числе коэффициентом искусственной диссипации. В результате сформулировано уравнение, обеспечивающее нахождение необходимого и достаточного для решения значения модельной скорости звука. Для трех представителей ядер сглаживания приведены выражения корня $c_0$ такого уравнения, упрощенные из полиномов до числовых коэффициентов при параметрах рассматриваемой задачи.

The problem discrete statement by the smoothed particle hydrodynamics method (SPH) include a discretization constants parameters set. Of them particular note is the model sound speed $c_0$, which relates the SPH-particle instantaneous density to the resulting pressure through the equation of state.

The paper describes an approach to the exact determination of the model sound speed required value. It is on the analysis based, how SPH-particle density changes with their relative shift. An example of the continuous medium motion taken the plane shear flow problem; the analysis object is the relative compaction function $\varepsilon_\rho$ in the SPH-particle. For various smoothing kernels was research the functions of $\varepsilon_\rho$, that allowed the pulsating nature of the pressures occurrence in particles to establish. Also the neighbors uniform distribution in the smoothing domain was determined, at which shaping the maximum of compaction in the particle.

Through comparison the function $\varepsilon_\rho$ with the SPH-approximation of motion equation is defined associate the discretization parameter $c_0$ with the smoothing kernel shape and other problem parameters. As a result, an equation is formulated that the necessary and sufficient model sound speed value provides finding. For such equation the expressions of root $c_0$ are given for three different smoothing kernels, that simplified from polynomials to numerical coefficients for the plane shear flow problem parameters.

В работе предложен новый метод моделирования плотных материалов на основе алгоритма упаковки сферополиэдров, описана математическая модель сферополиэдра и обсуждены результаты вычислительных экспериментов на различных упаковках сферополиэдров. Результаты экспериментов показали сходимость метода. Проведенные эксперименты включают исследования упаковок сферополиэдров различной формы, полидисперсных и ориентированных структур. Метод может быть применен для виртуального проектирования плотных материалов, имеющих в составе несферические частицы.

The paper presents a new dense material modeling method based on spherepolyhedra packing algorithm, describes mathematical model of spherepolyhedra and discuss the results of computation experiments on different spherepolyhedra packs. The results of experiments show convergence of proposed method. Experiments include investigations of spherepolyhedra packs with different shapes, polydisperse and oriented structures. Presented method would be applied to virtual design of dense materials composed of non-spherical particles.

Изучается геометрия сплошных сред с внутренними степенями свободы методом подвижного репера Картана. Выводятся условия неразрывности деформаций в форме уравнений структуры для многообразий. Предлагаются определяющие соотношения для жесткопластических сред с внутренними степенями свободы. Доказываются аналоги теорем о предельных нагрузках. Показано применение этих теорем для анализа поведения жесткопластических континуальных оболочек из материалов, обладающих памятью формы. Приведено вычисление предельных нагрузок для оболочек вращения при воздействии внешних сил и при восстановлении формы от нагрева.

This paper studies solids with internal degrees of freedom using the method of Cartan moving hedron. Strain compatibility conditions are derived in the form of structure equations for manifolds. Constitutive relations are reviewed and ultimate load theorems are proved for rigid plastic solids with internal degrees of freedom. It is demonstrated how the above theorems can be applied in behavior analysis of rigid plastic continual shells of shape memory materials. The ultimate loads are estimated for rotating shells under external forces and in case of shape recovery from heating.

Проведен численный анализ влияния формы и размеров локального источника постоянной температуры на нестационарные режимы термогравитационной конвекции в квадратной полости с изотермическими вертикальными стенками. Рассматривался источник энергии прямоугольной, треугольной и трапециевидной формы. Краевая задача, сформулированная в безразмерных преобразованных переменных «функция тока – завихренность скорости – температура» в приближении Буссинеска, была реализована численно методом конечных разностей. Получены распределения изолиний функции тока и температуры, а также временные зависимости для среднего числа Нуссельта на поверхности источника энергии в широком диапазоне изменения определяющих параметров.

Numerical analysis of the effects of the local heat source shape on transient natural convection in a square enclosure has been carried out. The local heat source has rectangular, triangular and trapezoidal shape. The boundary value problem formulated in the dimensionless variables such as stream function, vorticity and temperature by using the Boussinesq approximation has been solved by means of finite difference method. Distributions of streamlines and isotherms and time dependences for the average Nusselt number along the heat source surface in a wide range of governing parameters have been obtained.

В данной работе рассматривается управляемое движение в идеальной жидкости винтового тела с тремя лопастями за счет вращения трех внутренних роторов. Ставится задача выбора управляющих воздействий, обеспечивающих движение тела вблизи заданной траектории. Для определения управлений, гарантирующих движение вблизи заданной кривой, предложены методы, основанные на применении гибридных генетических алгоритмов (генетические алгоритмы с вещественным кодированием с дополнительным обучением лидера популяции каким-либо градиентным методом) и искусственных нейронных сетей. Корректность работы предложенных численных методов оценивается с помощью полученных ранее дифференциальных уравнений, определяющих закон изменения управляющих воздействий для заданной траектории.

В подходе на основе гибридных генетических алгоритмов исходная задача минимизации интегрального функционала сводится к минимизации функции многих переменных. Заданный временной интервал разбивается на малые элементы, на каждом из которых управляющие воздействия аппроксимируются полиномами Лагранжа 2 и 3 порядков. Гибридные генетические алгоритмы при соответствующих настройках воспроизводят решение, близкое точному. Однако стоимость расчета 1 секунды физического процесса составляет порядка 300 секунд процессорного времени.

Для повышения быстродействия расчета управляющих воздействий предложен алгоритм на основе искусственных нейронных сетей. В качестве входного сигнала нейронная сеть принимает компоненты требуемого вектора перемещения. В качестве выходного сигнала возвращаются узловые значения полиномов Лагранжа, приближенно описывающих управляющие воздействия. Нейронная сеть обучается хорошо известным методом обратного распространения ошибки. Обучающая выборка генерируется с помощью подхода на основе гибридных генетических алгоритмов. Расчет 1 секунды физического процесса с помощью нейронной сети требует примерно 0.004 секунды процессорного времени. То есть на 6 порядков быстрее по сравнению в гибридным генетическим алгоритмом. Управление, рассчитанное с помощью искусственной нейронной сети, отличается от точного. Однако, несмотря на данное отличие, обеспечивает достаточно точное следование по заданной траектории.

In this paper we consider the controlled motion of a helical body with three blades in an ideal fluid, which is executed by rotating three internal rotors. We set the problem of selecting control actions, which ensure the motion of the body near the predetermined trajectory. To determine controls that guarantee motion near the given curve, we propose methods based on the application of hybrid genetic algorithms (genetic algorithms with real encoding and with additional learning of the leader of the population by a gradient method) and artificial neural networks. The correctness of the operation of the proposed numerical methods is estimated using previously obtained differential equations, which define the law of changing the control actions for the predetermined trajectory.

In the approach based on hybrid genetic algorithms, the initial problem of minimizing the integral functional reduces to minimizing the function of many variables. The given time interval is broken up into small elements, on each of which the control actions are approximated by Lagrangian polynomials of order 2 and 3. When appropriately adjusted, the hybrid genetic algorithms reproduce a solution close to exact. However, the cost of calculation of 1 second of the physical process is about 300 seconds of processor time.

To increase the speed of calculation of control actions, we propose an algorithm based on artificial neural networks. As the input signal the neural network takes the components of the required displacement vector. The node values of the Lagrangian polynomials which approximately describe the control actions return as output signals . The neural network is taught by the well-known back-propagation method. The learning sample is generated using the approach based on hybrid genetic algorithms. The calculation of 1 second of the physical process by means of the neural network requires about 0.004 seconds of processor time, that is, 6 orders faster than the hybrid genetic algorithm. The control calculated by means of the artificial neural network differs from exact control. However, in spite of this difference, it ensures that the predetermined trajectory is followed exactly.

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.

Процедура сертификации самолетов транспортной категории для полетов в условиях обледенения требует проведения расчетов форм и размеров ледяных наростов, образующихся на поверхностях самолетов в различные моменты времени. В настоящее время отсутствует программный продукт российской разработки, предназначенный для численного моделирования обледенения, признанный российскими сертификационными органами. В данной работе описывается методика расчета обледенения самолетов IceVision, созданная на базе программного комплекса FlowVision.

Главное отличие методики IceVision от известных подходов заключается в использовании технологии Volume Of Fluid (VOF — объем жидкости в ячейке) для отслеживания нарастания льда. В этой методике решается нестационарная задача непрерывного нарастания льда в эйлеровой постановке. Лед присутствует в расчетной области явно, в нем решается уравнение теплопереноса. В других (известных из литературы) подходах изменение формы льда учитывается путем модификации аэродинамической поверхности с использованием лагранжевой сетки, а для учета теплоотдачи в лед используется некоторая эмпирическая модель.

Реализованная во FlowVision математическая модель предполагает возможность моделирования сухого и влажного режимов обледенения. Модель автоматически определяет зоны сухого и влажного льда. В сухой зоне температура контактной поверхности определяется с учетом сублимации льда и теплопереноса во льду. Во влажной зоне учитывается течение водяной пленки по поверхности льда. Пленка замерзает за счет испарения, теплоотдачи в лед и в воздух. Методика IceVision учитывает отрыв пленки. Для моделирования двухфазного течения воздуха и капель используется многоскоростная модель взаимопроникающих континуумов в рамках эйлерова подхода. Методика IceVision учитывает распределение капель по размерам. Численный алгоритм учитывает существенное различие временных масштабов физических процессов, сопровождающих обледенение самолета: двухфазного внешнего течения (воздуха и капель), течения водяной пленки, роста льда. В работе приводятся результаты решения тестовых задач, демонстрирующие эффективность методики IceVision и достоверность результатов FlowVision.

Certifying a transport airplane for the flights under icing conditions requires calculations aimed at definition of the dimensions and shapes of the ice bodies formed on the airplane surfaces. Up to date, software developed in Russia for simulation of ice accretion, which would be authorized by Russian certifying supervisory authority, is absent. This paper describes methodology IceVision recently developed in Russia on the basis of software FlowVision for calculations of ice accretion on airplane surfaces.

The main difference of methodology IceVision from the other approaches, known from literature, consists in using technology Volume Of Fluid (VOF — volume of fluid in cell) for tracking the surface of growing ice body. The methodology assumes solving a time-depended problem of continuous grows of ice body in the Euler formulation. The ice is explicitly present in the computational domain. The energy equation is integrated inside the ice body. In the other approaches, changing the ice shape is taken into account by means of modifying the aerodynamic surface and using Lagrangian mesh. In doing so, the heat transfer into ice is allowed for by an empirical model.

The implemented mathematical model provides capability to simulate formation of rime (dry) and glaze (wet) ice. It automatically identifies zones of rime and glaze ice. In a rime (dry) ice zone, the temperature of the contact surface between air and ice is calculated with account of ice sublimation and heat conduction inside the ice. In a glaze (wet) ice zone, the flow of the water film over the ice surface is allowed for. The film freezes due to evaporation and heat transfer inside the air and the ice. Methodology IceVision allows for separation of the film. For simulation of the two-phase flow of the air and droplets, a multi-speed model is used within the Euler approach. Methodology IceVision allows for size distribution of droplets. The computational algorithm takes account of essentially different time scales for the physical processes proceeding in the course of ice accretion, viz., air-droplets flow, water flow, and ice growth. Numerical solutions of validation test problems demonstrate efficiency of methodology IceVision and reliability of FlowVision results.

В этой статье рассматриваются механические свойства платины, армированной углеродной нанотрубкой (УНТ), в условиях одноосной растягивающей нагрузки посредством метода молекулярной динамики. Обзор текущих расчетных и экспериментальных исследований подчеркивает преимущества композитов, армированных углеродными нанотрубками с структурной точки зрения. Однако количественные и качественные исследования влияния углеродной нанотрубки на улучшения свойств композитов все еще редки. Выбор композита обусловлен перспективой применения платиновых сплавов во многих сферах, где они могут подвергаться механическим воздействиям, в том числе и в биосовместимых системах. Армирование платины (Pt) с помощью УНТ может обеспечить дополнительные возможности для вживления имплантатов и при этом достичь требуемых механических характеристик.

Структура композита состояла из кристалла Pt с гранецентрированной кубической решеткой с постоянной 3,92 Å и углеродной нанотрубки. Матрица кристалла платины имеет форму куба с размерами $43,1541 Å \times 43,1541 Å \times 43,1541 Å$. Размер отверстия в середине платиновой матрицы определяется радиусом углеродной нанотрубки типа «зигзаг» (8,0), который составляет 2,6 Å. Углеродная нанотрубка помещается в отверстие радиусом 4,2 Å. При таких параметрах взаимной конфигурации наблюдался минимум энергии взаимодействия. Рассматриваемая модель содержит 320 атомов углерода и 5181 атом платины. Объемная доля углерода в композите Pt-C составляет 5,8%. На первом этапе исследования производились анализ влияния скорости деформации на соотношение «напряжение–деформация» и изменение энергии в процессе одноосного растяжения композита Pt-C.

Анализ влияния скорости деформации показал, что предел текучести при растяжении увеличивается с увеличением скоростей деформации, а модуль упругости имеет, скорее, тенденцию к уменьшению при увеличении скорости деформации. Данная работа также демонстрирует, что по сравнению с чистой платиной модуль Юнга увеличился на 40% для Pt-C, а эластичность композита меньше на 42,3%. В целом подробно рассмотрены механизмы разрушения, включая пластическую деформацию в атомистическом масштабе.

This article discusses the mechanical properties of carbon nanotube (CNT)-reinforced platinum under uniaxial tensile loading using the molecular dynamics method. A review of current computational and experimental studies on the use of carbon nanotube-reinforced composites from a structural point of view. However, quantitative and qualitative studies of CNTs to improve the properties of composites are still rare. Composite selection is a promising application for platinum alloys in many cases where they may be subjected to mechanical stress, including in biocompatibility sources. Pt-reinforced with CNTs may have additional possibilities for implantation of the implant and at the same time obtain the required mechanical characteristics.

The structure of the composite is composed of a Pt crystal with a face-centered cubic lattice with a constant of 3.92 Å and a carbon nanotube. The Pt matrix has the shape of a cube with dimensions of $43.1541 Å \times 43.1541 Å \times 43.1541 Å$. The hole size in the average platinum dimension is the radius of the carbon nanotube of the «zigzag» type (8,0), which is 2.6 Å. A carbon nanotube is placed in a hole with a radius of 4.2 Å. At such parameters, the maximum energy level was mutually observed. The model under consideration is contained in 320 atomic bombs and 5181 atomic platinum. The volume fraction of deaths in the Pt-C composite is 5.8%. At the first stage of the study, the strain rate was analyzed for stress-strain and energy change during uniaxial action on the Pt-C composite.

Analysis of the strain rate study showed that the consumption yield strength increases with high strain rate, and the elasticity has increased density with decreasing strain rate. This work also increased by 40% for Pt-C, the elasticity of the composite decreased by 42.3%. In general, fracture processes are considered in detail, including plastic deformation on an atomistic scale.

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.