А.П. Виноградов1, Е.М. Ангальт2 1Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Москва, Россия vngrccas@mail.ru 2Оренбургский государственный аграрный университет, Оренбург, Россия elenaangalt@mail.ru
Ключевые слова: параметризация, преобразование Хафа, частная закономерность, обобщённый прецедент, интегральная величина
Страницы: 31-36
Проблема эффективного использования знаний, накопленных в предметной области и основанных на репрезентативной статистике, актуальна с различных точек зрения. Применяемые методы использования достоверной априорной информации разнообразны и зачастую специализированы под каждую конкретную постановку задачи анализа данных. Описывается подход к этой проблеме, где решения строятся с единой точки зрения, основанной на использовании многомерного аналога преобразования Хафа. Подход реализует новые возможности в решении двух важных задач: предлагается унифицированный способ построения моделей взаимодействия известных частных закономерностей, найденные в пространстве Хафа минимумы меры несоответствия применяются в качестве инструмента для оптимизации моделей.
Н.А. Драгунов, Е.В. Дюкова
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва, Россия nikitadragunovjob@gmail.com
Ключевые слова: задача классификации по прецедентам, корректная классификация, правильный представительный элементарный классификатор, декартово произведение частичных порядков, метрические свойства множества элементарных классификаторов, тупиковое покрытие целочисленной матрицы
Страницы: 37-46
Рассматриваются вопросы создания алгоритмического обеспечения для одной из центральных задач машинного обучения - задачи классификации по прецедентам. Разработаны и исследованы оригинальные процедуры логического анализа и классификации целочисленных данных, представимых в виде совокупности элементов декартова произведения конечных частично упорядоченных множеств (произведения частичных порядков). На этапе обучения предлагаемых процедур осуществляется поиск так называемых правильных представительных элементарных классификаторов (специальных фрагментов признаковых описаний прецедентов, позволяющих различать объекты из разных классов). Описан асимптотически оптимальный алгоритм перечисления искомых элементарных классификаторов над произведением антицепей, и приведены результаты его тестирования на реальных задачах. Дано теоретическое и экспериментальное обоснование эффективности новых распознающих процедур в случае задания линейных порядков на множествах значений признаков. Теоретические выводы основаны на изучении метрических (количественных) свойств множества правильных представительных элементарных классификаторов.
П.Х.Г. Куихада, О.Е. Лукьянов, Е.И. Куркин, В.О. Чертыковцева, В.Х. Хоанг, Н.В. Шевченко
Самарский национальный исследовательский университет им. академика С. П. Королёва, Самара, Россия hosekihada@yandex.ru
Ключевые слова: метод CST, вариационный автоэнкодер, многослойный персептрон, прогнозирование аэродинамического коэффициента
Страницы: 47-56
Представлена разработка нейронной сети, предназначенной для прогнозирования аэродинамических коэффициентов профилей с целью её дальнейшего использования в методе изолированных сечений для расчёта характеристик лопастей винтов летательных аппаратов. Особенность этой нейронной сети заключается в её способности прогнозировать зависимости коэффициентов подъёмной силы и сопротивления от угла атаки и числа Рейнольдса потока в виде растровых двухмерных изображений распределения цветов по пикселям. Представлены методика параметризации профилей и разработка базы данных, а также изложена архитектура предлагаемой нейронной сети. Приведены результаты обучения нейронной сети, и продемонстрирована её способность прогнозировать аэродинамические характеристики.
П.О. Скобелев1, А.С. Табачинский1,2, Е.В. Симонова3, А.О. Стрижаков2, Е.В. Кудряков2 1Самарский государственный технический университет, Самара, Россия petr.skobelev@gmail.com 2Самарский федеральный исследовательский центр РАН, Самара, Россия tabachinski.as@samgtu.ru 3Самарский национальный исследовательский университет им. академика С. П. Королёва, Самара, Россия ssimonova.elena.v@gmail.com
Ключевые слова: точное земледелие, цифровой двойник, микросервисная архитектура, мультиагентные технологии, база знаний, онтология
Страницы: 57-67
Описана разработка и реализация микросервисной архитектуры, на базе которой построен функционал интеллектуального цифрового двойника растений, предназначенного для планирования и моделирования стадий развития растений и прогнозирования урожая, синхронизируемых с состояниями реальных посевов, на основе онтологий и мультиагентных технологий. Рассмотрены функциональные возможности сервисов «Менеджер», «Конструктор онтологий и базы знаний», «Планирование» (мультиагентный планировщик), а также организация интерфейсов для взаимодействия интеллектуального цифрового двойника растений с внешними сервисами и пользователями. Приведены примеры представления результатов моделирования комплексного состояния посева на основе данных из окружающей среды в реальном времени и прогноза состояния посева на всех стадиях развития растений до сбора урожая. Разработанная микросервисная архитектура открыта для интеграции интеллектуального цифрового двойника растений с внешними сервисами, например, выполняющими сбор данных об окружающей среде, а также рекомендательными системами и Agro-IoT-платформами.
В.О. Сербина, А.М. Ковалева, В.А. Печенин
Самарский национальный исследовательский университет им. академика С. П. Королёва, Самара, Россия serbina.vo@ssau.ru
Ключевые слова: имитационное моделирование, вероятностное распределение, программный модуль, дискретное производство
Страницы: 68-74
Разработан программный модуль для расчёта производительности и эффективности дискретного производства. Бизнес-логика работы модуля реализована в пакете AnyLogic, в котором была создана имитационная модель и выполнен её экспорт в набор jar-файлов. Модель построена для производственной ячейки, находящейся в подразделении ИПИТ-216 Самарского университета. Погрешность моделирования составила менее 15 %. В отличие от распространённых коммерческих программных комплексов имитационного моделирования (Plant Simulation, FlexSim, Arena) разработанный модуль обеспечивает расчёт производственных KPI в более простом и доступном интерфейсе без необходимости приобретения специализированного программного обеспечения и длительного обучения работе в нём.
А.В. Голубков, А.Н. Кувшинова, А.В. Цыганов
Ульяновский государственный педагогический университет им. И. Н. Ульянова, Ульяновск, Россия kr8589@gmail.com
Ключевые слова: состояние заряда аккумулятора, SoC, модель Тевенена, дискретная система в пространстве состояний, расширенный информационный фильтр Калмана
Страницы: 75-82
Рассматривается задача оценки состояния заряда (SoC, state of charge) литийионных аккумуляторов. В качестве математической модели аккумулятора используется модель Тевенена второго порядка, основанная на схеме замещения. Для оценки уровня заряда аккумулятора применяется расширенный информационный фильтр Калмана. Работоспособность алгоритма демонстрируется численными примерами, которые отражают приемлемые показатели ошибок оценивания при различных режимах разряда и заряда: разряд пульсирующим током и циклом, аналогичным циклу WLTC (Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle). Информационная форма расширенного фильтра Калмана превосходит ковариационную, обеспечивая меньшую числовую нестабильность и лучшие результаты при низком уровне шума в измерениях. Кроме того, информационная форма фильтра Калмана позволяет эффективно объединять данные от нескольких сенсоров, что особенно актуально в ситуациях, когда каждый сенсор имеет различную точность и уровень шумов, обеспечивая точные оценки для систем аккумуляторов, в которых энергетические ячейки могут отличаться по уровню состояния здоровья аккумуляторов и иметь различные показатели максимальной ёмкости и соответственно различные разрядные кривые.
Е.И. Куркин, В.О. Чертыковцева
Самарский национальный исследовательский университет им. академика С. П. Королёва, Самара, Россия eugene.kurkin@mail.ru
Ключевые слова: критерий оптимизации, метод свёртки, генетические алгоритмы, композиционные материалы, технология литья под давлением
Страницы: 83-91
Описываются результаты сравнительного анализа классического и модифицированного генетических алгоритмов для решения задачи поиска оптимального расположения питателя в пресс-форме при литье термопластичных материалов под давлением. На основе сравнения установлено, что модифицированный генетический алгоритм сходится на 25 % быстрее классического алгоритма и позволяет найти минимум за 55 % меньшего числа вызова функции расчёта критерия по сравнению с классической реализацией генетического алгоритма оптимизации. Изучен вопрос выбора наилучшего критерия для решения задачи оптимизации положения питателя на дискретной конечно-элементной расчётной сетке.
Е.А. Кишов, Е.И. Куркин, В.О. Чертыковцева
Самарский национальный исследовательский университет им. академика С. П. Королёва, Самара, Россия eakishov@yandex.ru
Ключевые слова: 3D-печать, SLM, численное моделирование, поддерживающие структуры, топологическая оптимизация, передача данных
Страницы: 92-100
Представлен способ проектирования поддерживающих структур для 3 D -печати на основе топологической оптимизации и метода эквивалентных статических нагрузок. Для вычислительного процесса организован информационный обмен между модулями оптимизации и численного моделирования SLM-печати. Предложенный способ синтеза поддержек обеспечивает эффективное снижение максимального значения усадочных прогибов с 0,731 до 0,630 мм, т. е. на 13,8 %.
Работа посвящена исследованию коэффициента дисперсии низкочастотных электромагнитных волн, известных как свистящие атмосферики, или вистлеры (свисты). Предложена математическая модель, описывающая закон изменения частоты свиста во времени. Также разработан алгоритм расчёта коэффициента дисперсии свиста на основе анализа его спектрограммы. Он включает в себя выделение следа свиста с помощью пороговой фильтрации и кластеризации. Затем след свиста спрямляется путём преобразования координат и строится уравнение линейной регрессии, где котангенс углового коэффициента даёт оценку дисперсии. Алгоритмы реализованы в программном комплексе ADWRK 1.0 на языке программирования Python. Проведено сравнение результатов, полученных с помощью данного программного пакета, с результатами, полученными с помощью предложенной математической модели. Показано, что расчёт коэффициента дисперсии вистлера может быть более точным, если использовать комбинированный метод выделения следа вистлера.
Е.И. Куркин, Е.А. Кишов, В.О. Чертыковцева
Самарский национальный исследовательский университет им. академика С. П. Королёва, Самара, Россия eugene.kurkin@mail.ru
Ключевые слова: топологическая биматериальная оптимизация, конформные сетки, алгоритм
Страницы: 110-117
Предлагается метод решения задач топологической оптимизации биматериалов в линейной и нелинейной постановках с использованием конформных сеток. Рассмотрены особенности применения конформных сеток в случае решения контактных задач в изотропной и анизотропной постановках. Сравниваются скорость решения и результаты топологической оптимизации биматериалов на равномерных и конформных сетках. Результаты показывают, что использование конформных сеток увеличивает скорость решения задачи топологической оптимизации более чем в 12 раз.
Наш сайт использует куки. Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности. Подробнее
