SCI Библиотека

В статье представлены подходы к прогнозированию динамики состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющих систем на примере моделирования энергосистемы производственного предприятия. Рассмотрен способ моделирования других типов обеспечивающих компонентов на основе предлагаемых подходов. Моделирование состояния энергосистемы производственного предприятия основано на ее представлении в виде множества Т-образных ячеек, состоящих из сопротивления, емкости и индуктивности. Прогнозирование изменения состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющей системы производится с использованием многослойной нейронной сети прямого распространения с учетом нелинейных факторов, определяемых внешним и внутренним состоянием производственной среды. В качестве независимых переменных используются параметры окружающей среды, данные об амортизации исполнительных механизмов и оборудования, нормативные производственные требования, в качестве зависимой - мощность энергосистемы предприятия. При этом расчет мощности производится на основе описанной модели энергосистемы с использованием Т-образных ячеек. Обучение модели производилось на основе накопленных данных. Полученные результаты моделирования состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющих систем показывают, что использование для прогнозирования динамики модели нейронной сети прямого распространения с одним скрытым слоем и шестью узлами в нем позволяет получить точный прогноз мощности с учетом различных нелинейных факторов. Представлены экспериментальные данные, доказывающие эффективность предлагаемых авторами подходов к прогнозированию состояния обеспечивающих компонентов.

В книге излагаются основы теории чисел в объеме университетского курса.

В последнее издание включена новая глава о характерах Дирихле, значительной переработке подвергнута глава о важнейших функциях, встречающихся в теории чисел, внесены изменения в решения ряда задач.

Для студентов математических специальностей университетов, аспирантов, научных работников в облает математики.

Репринтное издание (оригинальное издание: М.: Наука, 1981 г.)

Метод автоматизированного проектирования экзоскелета нижних конечностей с применением параметрического дизайна предназначен для создания медицинских экзоскелетов нижних конечностей под антропометрические параметры оператора, что позволяет снизить погрешность совмещения осей движения суставов экзоскелета и осей движения суставов оператора. Метод основывается на перестроении эталонной модели экзоскелета нижних конечностей под антропометрические данные оператора и включает в себя следующие проектные процедуры: процедуру снятия мерок с оператора, снятие изображения, полученного в результате 3D-сканирования, заполнение формы приложения, учитывающего эксплуатационные требования, вывод перестроенной модели экзоскелета и сопутствующей документации. Для определения элементной базы экзоскелета используется база данных электрорадиокомпонентов, подбираемых под эксплуатационные требования. Для построения каркаса, соответствующего антропометрическим данным, используется предварительно созданная эталонная модель экзоскелета нижних конечностей. Для апробации модели метод также включает в себя виртуальную симуляцию работы через наложение перестроенной модели экзоскелета на 3D-модель оператора, полученную в результате 3D-сканирования, с последующей проверкой анимации движений и совмещения коллизий моделей. Для проверки эффективности было произведено тестирование построения экзоскелетов под антропометрические данные пользователя ручным и автоматическим способами.

Книга является четвертой из серии книг полного курса общей физики для природопользователей и представляет собой расширенный адаптированный лекционный курс. Важной особенностью книги является сочетание фундаментальности и профилизации в рамках ограниченного числа лекционных часов. Профилизация курса заключается в выборе приоритетов и в иллюстрациях применения физики в геологии, биологии, почвоведении и экологии, что создает основу для изучения спецкурсов.

Изложены основные разделы курса: электростатика, электрическое поле, диэлектрики, проводники, электрическая емкость, электрический ток в металлах, электролитах, вакууме и газах, биоэлектричество, электрические свойства горных пород, принципы электроразведки.

Структура изложения удобна для подготовки к тестированию остаточных знаний в вузах. Приводятся вопросы для самопроверки.

В статье обосновывается необходимость осуществления управления процессом классификации информационных сигналов на основе простой и двухсвязной марковских моделей. Показана возможность объединения полученных ранее моделей и алгоритма классификации в систему принятия решений в целях классификации информационных сигналов (случайных процессов) по критерию максимизации апостериорной вероятности. Предлагается структурная схема системы принятия решений, приводится описание разработанных программных компонентов, последовательно реализующих как вспомогательные, так и базовые процедуры, позволяющие реализовать синтезированные ранее марковские модели и методы оценки их параметров, а также алгоритм классификации. Приводится описание возможности обучения алгоритма классификации как «с учителем», так и в режиме «самообучения», определены объемы выборок предоставляемых отсчетов исследуемых сигналов для формирования баз данных марковских моделей сигналов, марковских моделей классов сигналов. Представлены результаты статистического имитационного моделирования зависимости вероятности ошибки от объема обучающей выборки. Предложены структурные схемы некоторых программных компонентов системы принятия решений. Рассмотрены результаты реализации разработанных ранее моделей, методов и алгоритмов, в виде программных средств, показаны функциональные возможности применения данных средств в составе системы принятия решений. Приведены результаты расчетов, показывающие адекватность получаемых решений и функциональность разработанных программных средств. Делаются выводы о возможности применения системы принятия решений в различных предметных областях, в том числе при классификации состояний сердечно-сосудистой системы пациента по наблюдаемым ритмограммам.

В статье рассматривается анализ адекватности марковских моделей параметров частично-когерентных сигналов в радиотехнических системах на основе стохастических дифференциальных уравнений, проведенный в программной среде MATLAB. Представлены результаты моделирования одномерных негауссовских и гауссовских непрерывных, дискретно-непрерывных и смешанных случайных процессов. Методом функциональной (квазигауссовской) аппроксимации осуществляется представление многомерной плотности распределения вероятностей через одномерные плотности компонент и элементы корреляционной матрицы векторного случайного процесса. Для полученных в результате такого представления многомерных плотностей распределения вероятностей и синтезированных на их основе многомерных стохастических дифференциальных уравнений рассмотрено моделирование векторных случайных процессов, описывающих параметры частично-когерентных сигналов в непрерывных каналах связи. Производится оценка соответствия полученных моделей теоретическим распределениям по критерию согласия Колмогорова-Смирнова. Исследуются диапазоны изменений параметров, входящих в состав СДУ, при которых модель можно считать состоятельной, а также влияние параметров на форму рассматриваемых распределений. По полученным результатам можно оценить диапазоны изменения параметров моделей, определяющих вид стохастических дифференциальных уравнений, при которых выполняются требования адекватности полученных моделей частично-когерентных в пространственном и частотном смысле сигналов в радиотехнических системах.

Книга является введением в современные разделы общей топологии. Первые три главы представляют собой изложение фактов теории множеств с так называемой «наивной» точки зрения. В главах 46 дается изложение основных топологических фактов, касающихся метрических и топологических пространств. Особое внимание при этом обращается на метризационные теоремы и понятия компактности (бикомпактности) и паракомпактности.

Учебное пособие предназначено для студентов и аспирантов физико-математических факультетов университетов.

Представлены результаты исследований, проведенных в Рязанской области в 2019-2022 гг. с целью определения содержания тяжелых металлов (ТМ) в дерново-подзолистых почвах, которые, занимая 1/5 площади сельскохозяйственных угодий в регионе, подвергаются техногенной нагрузке и деградации. В настоящее время при расчете уровня загрязнения почв используются ориентировочные фоновые концентрации тяжелых металлов для средней полосы России, что не всегда отражает действительную картину загрязнения. В задачи исследований входила оценка содержания тяжелых металлов в почве с дифференциацией элементов по генетическим горизонтам и расчетом местных фоновых концентраций. Особое внимание уделено содержанию валовых форм Zn, Pb, Cd (1-й класс опасности) на глубине до 1,5 м по интервалам 0,1-0,2 м. Получены следующие значения анализируемого показателя: Zn (5,4-12,8 мг/кг), Pb (2,1-7,4 мг/кг), Cd (0,031-0,081 мг/кг). Наибольшая концентрация определена в верхнем слое. Выполнено сравнение полученных расчетных фоновых значений с ориентировочными фоновыми концентрациями (ОФК) для средней полосы России, ориентировочно допустимыми концентрациями (ОДК), с содержанием ТМ в почвах северной Европы, в почвах мира (по Виноградову), в почвах США (по Шаклетту и Борнгену), а также с данными других исследований, выполненных в условиях Рязанской области. Содержание Zn, Pb, Cd в дерново-подзолистых почвах Рязанской области значительно ниже, чем в почвах мира, в частности северной Европы. Построены ряды содержания исследуемых тяжелых металлов (Zn>Pb>Cd), в том числе приоритетные ряды их содержания по интервалам. Значения Zn и Pb в отличие от Cd не превышают ориентировочные фоновые концентрации. Превышений ОДК также не выявлено. По результатам исследований предложены следующие значения местных фоновых концентраций: Zn - 8,3 мг/кг, Pb - 4,2 мг/кг, Cd - 0,053 мг/кг.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью получения аналитических выражений приближенных решений сложных технических задач, математическое описание которых, приводит к краевым задачам для систем дифференциальных уравнений в сетеподобных областях и, в частности, на графах. В статье представлена постановка начально-краевой задачи для неоднородного уравнения переноса сплошной среды в n-мерной сетеподобной области. В случае n=1 предлагается символьный метод решения рассматриваемой начально-краевой задачи на графе-дереве. В основе алгоритма лежит аппроксимация частной производной по временной переменной разностным отношением (используется двухслойная аппроксимационная схема) и последующее применение преобразования Лапласа к полученной дифференциально-разностной системе. Представлена блок-схема алгоритма, приведено описание структуры программного комплекса на основе разработанного алгоритма. Программный комплекс разработан на языке программирования Java. Для ввода исходных данных начально-краевой задачи и вывода решения используется веб-интерфейс программного комплекса на основе фреймворка Spring. Для иллюстрации работы программного комплекса рассматривается пример решения начально-краевой задачи с пошаговой демонстрацией результатов расчетов. Материалы статьи представляют практическую ценность для специалистов в области анализа прикладных задач сетевой гидродинамики, теплотехники, а также анализе диффузионных процессов биофизики.

В статье приведены результаты исследования, включающего формирование оптимизационной модели и интерактивной процедуры принятия структурно-компонентных решений на основе принципов построения интегрированной САПР киберфизических систем (КФС). Приведено описание по пяти основным уровням, в рамках которых реализуется процесс проектирования КФС. Рассмотрены некоторые подходы, которые использовались авторами в ходе проектирования элементов проектирования КФС. Дано описание того, каким образом происходит формирование оптимизационной модели структурно-компонентного синтеза. Приведены основные компоненты такой оптимизационной модели. Структурные элементы КФС описываются на основе совокупности сформированных множеств. Выделены три группы показателей в модели. К первой группе отнесены надежность и стоимость, которые вычисляются для всей КФС в целом. Ко второй группе отнесем показатели, вычисляемые для некоторых цифровых нитей. Третья группа показателей связана с принципом охвата всего жизненного цикла КФС от проекта до эксплуатации. Приведена интерактивная процедура принятия структурно-компонентного проектного решения. Генерация вариантов решений осуществляется в автоматическом режиме рандомизированного поиска за счет замены булевых переменных на случайные булевы переменные.