Все выпуски

При моделировании турбулентных течений в практических приложениях часто приходится проводить серии расчетов для тел близкой топологии. Например, тел, отличающихся формой обтекателя. Применение сверточных нейронных сетей позволяет сократить количество расчетов серии, восстановив часть из них по уже проведенным расчетам. В работе предлагается метод, позволяющий применить сверточную нейронную сеть независимо от способа построения вычислительной сетки. Для этого проводится переинтерполяция поля течения на равномерную сетку вместе с самим телом. Геометрия тела задается с помощью функции расстояния со знаком и маскирования. Восстановление поля течения на основании части расчетов для схожих геометрий проводится с помощью нейронной сети типа UNet с пространственным механизмом внимания. Разрешение пристенной области, являющееся критически важным условием при турбулентном моделировании, производится на основании уравнений, полученных в методе пристенной декомпозиции.

Демонстрация метода приводится для случая обтекания скругленной пластины турбулентным потоком воздуха с различным скруглением при фиксированных параметрах набегающего потока с числом Рейнольдса $Re = 10^5$ и числом Маха $M = 0,15$. Поскольку течения с такими параметрами набегающего потока можно считать несжимаемыми, исследуются непосредственно только компоненты скорости. Проводится сравнение полей течения, профилей скорости и трения на стенке, полученных суррогатной моделью и численно. Анализ проводится как на пластине, так и на скруглении. Результаты моделирования подтверждают перспективность предлагаемого подхода. В частности, было показано, что даже в случае использования модели на максимально допустимых границах ее применимости трение может быть получено с точностью до 90%. Также в работе проводится анализ построенной архитектуры нейронной сети. Полученная суррогатная модель сравнивается с альтернативными моделями, построенными на основании вариационного автоэнкодера или метода главных компонент с использованием радиальных базисных функций. На основании этого сравнения демонстрируются преимущества предложенного метода.

When modeling turbulent flows in practical applications, it is often necessary to carry out a series of calculations of bodies of similar topology. For example, bodies that differ in the shape of the fairing. The use of convolutional neural networks allows to reduce the number of calculations in a series, restoring some of them based on calculations already performed. The paper proposes a method that allows to apply a convolutional neural network regardless of the method of constructing a computational mesh. To do this, the flow field is reinterpolated to a uniform mesh along with the body itself. The geometry of the body is set using the signed distance function and masking. The restoration of the flow field based on part of the calculations for similar geometries is carried out using a neural network of the UNet type with a spatial attention mechanism. The resolution of the nearwall region, which is a critical condition for turbulent modeling, is based on the equations obtained in the nearwall domain decomposition method.

A demonstration of the method is given for the case of a flow around a rounded plate by a turbulent air flow with different rounding at fixed parameters of the incoming flow with the Reynolds number $Re = 10^5$ and the Mach number $M = 0.15$. Since flows with such parameters of the incoming flow can be considered incompressible, only the velocity components are studied directly. The flow fields, velocity and friction profiles obtained by the surrogate model and numerically are compared. The analysis is carried out both on the plate and on the rounding. The simulation results confirm the prospects of the proposed approach. In particular, it was shown that even if the model is used at the maximum permissible limits of its applicability, friction can be obtained with an accuracy of up to 90%. The work also analyzes the constructed architecture of the neural network. The obtained surrogate model is compared with alternative models based on a variational autoencoder or the principal component analysis using radial basis functions. Based on this comparison, the advantages of the proposed method are demonstrated.

В работе представлен подход к реконструкции и количественному фенотипированию морфологических признаков растений в раннем онтогенезе на основе анализа цифровых изображений. Разработанный алгоритм сочетает глубокое обучение и графовые представления с учетом биологических закономерностей морфогенеза. Такой синтез позволяет перейти от бинарной сегментации к реконструкции топологически целостной структуры растения с корректным разделением пересекающихся корневых систем на снимках с несколькими растениями. На первом этапе с использованием сверточной нейронной сети архитектуры U-Net формируются бинарные маски семян, ростков и корневых систем. Полученное изображение преобразуется в графовую модель, в которой ребрам соответствуют сегменты корней и побегов, а вершинам — ключевые морфологические точки, включая ветвления и пересечения. Алгоритм направленного обхода от семенной точки с водораздельным разделением графа и композитной оценочной функцией выбора главной оси выделяет индивидуальные растения в виде изолированных подграфов и корректно различает главный корень, боковые корни и росток.

Корректность алгоритма подтверждена многоуровневой валидацией, включающей сравнение результатов графовой реконструкции на сегментированных изображениях, а также сквозную проверку полного вычислительного конвейера на исходных изображениях с результатами существующих программных решений и экспертной ручной разметки. Разработанный подход устойчив к вариативности формы корневых систем и шумам изображений, обеспечивает высокую точность извлечения морфологических признаков. Результаты исследования могут быть использованы в селекционных программах.

We propose an approach for the reconstruction and quantitative phenotyping of plant morphological traits at early ontogenetic stages based on digital image analysis. The proposed algorithm combines deep learning and graph-based representations while incorporating biological principles of morphogenesis. This integration enables the transition from binary segmentation to the reconstruction of a topologically consistent plant structure with accurate separation of intersecting root systems in images containing multiple plants. At the first stage, binary masks of seeds, shoots, and root systems are generated using a U-Net convolutional neural network architecture. The resulting image is transformed into a graph model in which edges correspond to root and shoot segments, while vertices represent key morphological points, including branching and intersection nodes. A directed traversal algorithm initialized from the seed point, combined with watershed-based graph partitioning and a composite scoring function for primary axis selection, identifies individual plants as isolated subgraphs and accurately distinguishes the primary root, lateral roots, and shoot. The validity of the algorithm was confirmed through a multi-level validation procedure, including comparison of graph reconstruction results on segmented images and end-to-end evaluation of the complete computational pipeline on original images against existing software solutions and expert manual annotations. The proposed approach is robust to variability in root system morphology and image noise and provides high accuracy in morphological trait extraction. The results of this study can be applied in plant breeding programs.

В статье изучаются упругопластические тела минимального объема. Часть границы всех рассматриваемых тел закреплена в одних и тех же точках пространства, на остальной части граничной поверхности заданы напряжения (загруженная поверхность). Форма загруженной поверхности может изменяться в пространстве, но при этом коэффициент предельной нагрузки, вычисленный в предположении, что тела заполнены упругопластической средой, не должен быть меньше фиксированного значения. Кроме того, предполагается, что все варьируемые тела содержат внутри себя некоторое эталонное многообразие ограниченного объема.

Поставлена следующая задача: какое максимальное количество полостей (или отверстий в двумерном случае) может иметь тело (пластина) минимального объема при сформулированных выше ограничениях? Установлено, что для того, чтобы задача была математически корректно сформулирована, необходимо потребовать выполнения двух дополнительных условий: площади отверстий должны превосходить малую константу, а общая длина контуров внутренних отверстий в оптимальной фигуре должна быть минимальна среди варьируемых тел. Таким образом, в отличие от большинства работ по оптимальному проектированию упругопластических систем, когда осуществляется параметрический анализ приемлемых решений при заданной топологии, в работе проводится поиск топологического параметра связности проектируемой конструкции.

Изучается случай, когда коэффициент предельной нагрузки для эталонного многообразия достаточно велик, а площади допустимых отверстий в варьируемых пластинах превосходят малую константу. Приводятся аргументы, подтверждающие, что в этих условиях оптимальная фигура является стержневой системой Максвелла или Мичелла. В качестве примеров представлены микрофотографии типичных для биологических систем костных тканей. Показано, что в системе Мичелла не может быть внутренних отверстий большой площади. В то же время в стержневом наборе Максвелла могут существовать значительные по площади отверстия. Приводятся достаточные условия, когда в оптимальной по объему сплошной пластинке можно образовать отверстия. Результаты допускают обобщения и на трехмерные упругопластичные конструкции.

Статья завершается формулировкой математических проблем, вытекающих из постановки новой задачи оптимального проектирования упругопластических систем.

This paper studies minimum volume elastoplastic bodies. One part of the boundary of every reviewed body is fixed to the same space points while stresses are set for the remaining part of the boundary surface (loaded surface). The shape of the loaded surface can change in space but the limit load factor calculated based on the assumption that the bodies are filled with elastoplastic medium must not be less than a fixed value. Besides, all varying bodies are supposed to have some type of a limited volume sample manifold inside of them.

The following problem has been set: what is the maximum number of cavities (or holes in a two-dimensional case) that a minimum volume body (plate) can have under the above limitations? It is established that in order to define a mathematically correct problem, two extra conditions have to be met: the areas of the holes must be bigger than the small constant while the total length of the internal hole contour lines within the optimum figure must be minimum among the varying bodies. Thus, unlike most articles on optimum design of elastoplastic structures where parametric analysis of acceptable solutions is done with the set topology, this paper looks for the topological parameter of the design connectivity.

The paper covers the case when the load limit factor for the sample manifold is quite large while the areas of acceptable holes in the varying plates are bigger than the small constant. The arguments are brought forward that prove the Maxwell and Michell beam system to be the optimum figure under these conditions. As an example, microphotographs of the standard biological bone tissues are presented. It is demonstrated that internal holes with large areas cannot be a part of the Michell system. At the same the Maxwell beam system can include holes with significant areas. The sufficient conditions are given for the hole formation within the solid plate of optimum volume. The results permit generalization for three-dimensional elastoplastic structures.

The paper concludes with the setting of mathematical problems arising from the new problem optimally designed elastoplastic systems.

В данной статье рассматривается модель полностью роботизированного склада с глубокими стеллажами, предназначенного для хранения коробочных товаров. Основное внимание уделено оптимизации работы склада за счет дискретного мультиагентного моделирования движения шаттлов, выполняющих задачи по отгрузке и размещению коробок. Авторы исследуют различные стратегии размещения товаров в зонах склада, включая алгоритмы NCPA (Nearest Channel Positioning Algorithm), MECGP (Most Empty Channel Group Placement) и MFCGP (Most Filled Channel Group Placement), а также анализируют оптимальные схемы маршрутизации для заданной топологии.

Ключевым аспектом работы является определение оптимального количества шаттлов, обеспечивающего максимальную производительность склада. Результаты моделирования показывают, что увеличение числа роботов свыше 15 не приводит к значительному росту эффективности из-за учащения коллизий на пересечениях маршрутов. Кроме того, исследована динамика заполнения склада в течение 24 часов, что позволило выявить оптимальный уровень загруженности хранилища.

Разработанная модель позволяет не только оценивать производительность склада, но и оптимизировать распределение задач между роботами, минимизируя время обработки заказов. В перспективе планируется внедрение методов машинного обучения для дальнейшего улучшения управления складскими процессами.

This article presents a model of a fully automated warehouse with deep storage racks designed for boxed goods storage. The study focuses on optimizing warehouse operations through discrete multiagent simulation of shuttle movements for pallet loading and unloading tasks. The authors investigate various product placement strategies, including the Nearest Channel Positioning Algorithm (NCPA), Most Empty Channel Group Placement (MECGP), andMost Filled Channel Group Placement (MFCGP), while analyzing optimal routing schemes for the given warehouse topology.

A key contribution is determining the optimal number of shuttles to maximize warehouse throughput. Simulation results demonstrate that increasing the number of robots beyond 15 does not significantly improve efficiency due to increased route collisions. The study also examines 24-hour warehouse occupancy dynamics, revealing optimal storage utilization levels.

The developed model enables performance evaluation and optimization of task distribution among robots to minimize order processing time. Future research directions include implementing machine learning techniques to further enhance warehouse management systems.

Предложена модель поведения активного нейрона, явившаяся развитием модели, описанной в работе Шамиса А.Л. [Шамис, 2006]. Предложены топология локально связанной матрицы активной нейронной сети и структура интеграции информации от различных источников. Приведен пример сценария поведения робота, управляемого активной нейронной сетью. Представлены результаты экспериментов с программной реализацией нейросети.

A model of the behavior of the active neuron, which was the development of the model described in Shamis A.L. [Shamis, 2006], is designed. Proposed topology is locally connected matrix of the active neural network and the structure integration of information from different sources. An example of the script behavior robot controlled by this neural network is described. The results of experiments with the software implementation of a neural network are presented.

В настоящей работе исследованы гидродинамические механизмы активации плазменного звена системы свертывания крови при числах Рейнольдса в интервале от 10 до 500. Условия активации изучены в рамках модели, предполагающей, что проницаемость сосудистых стенок по отношению к первичным активаторам системы свертывания крови возрастает с увеличением касательного напряжения. Обнаружено несколько характерных сценариев развития процессов тромбообразования. Изучено влияние изменения топологии течения на активацию внутрисосудистого свертывания крови. Установлено, что пороговая активация плазменного звена системы гемостаза в стенозированных сосудах может иметь место не только при ослаблении, но и при интенсификации кровотока. В заключительной части работы обсуждены возможные медицинские приложения полученных результатов.

The mechanisms of hydrodynamical activation of blood coagulation system are investigated in stenosed vessels for a wide range of Reynolds number values (from 10 up to 500). It is assumed that the vessel wall permeability for procoagulant factors rapidly increases when wall shear stress exceeds specific threshold value. A number of patterns of blood coagulation processes development are described. The influence of blood flow topology changes on activation of blood coagulation is explored. It is established that not only blood flow decrease, but also its increase may promote activation of blood coagulation. It was found that dependence of thrombogenic danger of stenosis on vessel lumen blockage ratio is non-monotonic. The relevance of obtained theoretical results for clinical practice is discussed.

Астроциты, ключевой тип клеток глии центральной нервной системы, характеризуются сложной трехмерной морфологией, которая тесно связана с их многочисленными функциями и меняется при развитии, адаптационной пластичности и патологии. Автоматизированная реконструкция этой морфологии из конфокальных микроскопических изображений остается методической проблемой из-за высокого пространственного разнообразия отростков, зашумленности данных и отсутствия специализированных открытых инструментов. Представлен новый алгоритм для автоматической реконструкции морфологии астроцитов, основанный на комбинации многомасштабного анализа анизотропности и метода быстрого марша. Основное нововведение заключается в построении профиля скорости для уравнения эйконала через нормировку отклика фильтра Сато на величину проекции градиента яркости на направление, перпендикулярное центральной линии отростков, позволяя эффективно выделять осевые линии отростков разного калибра. Для параметризации получаемых деревьев использовались топологические морфологические дескрипторы и анализ степенного распределения узлов графа. Алгоритм был валидирован на открытом наборе данных изображений астроцитов разных стадиях созревания морфологии в ходе развития. Показано, что распределение весов узлов реконструкции подчиняется степенному закону, показатель которого монотонно уменьшается с возрастом, отражая увеличение иерархической упорядоченности морфологии. Низкоразмерное UMAP-представление портретов персистентности, построенных на основе реконструкций, выявило четкую «ось созревания», вдоль которой кластеризуются клетки в соответствии с возрастом животного. Предложенный метод предоставляет эффективный инструмент для количественного анализа трехмерной архитектуры астроцитов, что может найти применение в исследованиях роли астроцитов в работе центральной нервной системы.

Astrocytes, a key type of macroglial cell in the central nervous system, are characterized by a complex three-dimensional morphology that is closely linked to their function and undergoes changes during development, plasticity, and pathology. Automated quantitative reconstruction of this morphology from confocal microscopy images remains a methodological challenge due to the high spatial diversity of processes, data noise, and the lack of specialized open-source tools. This paper presents a novel algorithm for the automatic reconstruction of astrocyte morphology, based on a combination of multi-scale anisotropy analysis and the fast marching method. The core innovation lies in constructing a speed profile for the eikonal equation by normalizing the response of the Sato filter with the magnitude of the brightness gradient projection onto the direction perpendicular to the branch centerline. This approach effectively highlights the medial axes of processes of varying calibers. The reconstruction is achieved by building a graph from the trajectories of gradient descent on a time-of-arrival map initiated from the cell soma. For parameterizing the resulting trees, topological morphological descriptors and an analysis of the power-law distribution of the leaf count of the graph nodes were used. The algorithm was validated on an open dataset of hippocampal astrocyte images from rats at different postnatal developmental stages. It is shown that the distribution of node weights in the reconstructions follows a power law, whose exponent monotonically decreases with age, reflecting an increase in the hierarchical order of the morphology. A low-dimensional UMAP representation of persistence images, constructed from the reconstructions, revealed a clear “maturation axis” along which cells cluster according to the animal’s age. The proposed method provides a reliable open-source tool for the objective quantitative analysis of complex three-dimensional astrocyte architecture, which is essential for research in developmental neurobiology, astroglial physiology.

В настоящей работе предложен новый подход к выявлению неконтрастно выраженных диагностически значимых изменений в электрокардиограммах. Подход основан на анализе топологических трансформаций в вейвлет-спектрах, ассоциированных с электрокардиограммами. Обсуждаются возможности практического использования развитого подхода.

A new approach to the identification of hardly perceptible diagnostically significant changes in electrocardiograms is suggested. The approach is based on the analysis of topological transformations in wavelet spectra associated with electrocardiograms. Possible practical application of the approach developed is discussed.

Рассматривается способ локализации точек Штейнера средствами MatLab в задаче Штейнера с потоком на евклидовой плоскости, когда соединяемые точки лежат в вершинах четырех-, пяти- или шестиугольника. Матрица смежности считается заданной. Метод использует способ решения трехточечной задачи Штейнера, в которой дерево Штейнера связывает три точки. Представлена визуализация най- денных решений.

The problem of allocation of Steiner points in Euclidean Steiner Tree is considered. The cost of network is sum of building costs and cost of the information transportation. Euclidean Steiner tree problem in the form of topological network design is a good model of this problem.

The package MatLab has the way to solve the second part of this problem — allocate Steiner points under condition that the adjacency matrix is set. The method to get solution has been worked out. The Steiner tree is formed by means of solving of the sequence of "three points" Steiner