ivdon3@bk.ru
Актуальность темы статьи обусловлена тем, что в настоящее время отсутствует привязка календарного плана к графику освоения капитальных вложений. Предложен принцип построения графика освоения капитальных вложений, который обеспечивает равномерность и пропорциональность использования финансовых ресурсов. Построены графики освоения капитальных вложений, каждому графику освоения капитальных вложений соответствует изображение, описывающее изменение абсолютной величины доходности инвестиционно-строительного проекта. Применение математического аппарата, описывающего движение материальной точки, может применяться при разработке инвестиционных графиков и календарных планов строительства. Построение календарных планов строительства в разделе проекта организации строительства на основании инвестиционных графиков окажет существенное влияние на экономическую эффективность инвестиционных проектов.
Ключевые слова: календарный план строительства, инвестиции, доходность инвестиций, освоение капитальных вложений, продолжительность строительства, эффективность капитальных вложений
В статье рассматривается метод обнаружения локальных участков со скрытыми дефектами у изделий, длина которых на несколько порядков больше других размеров, при обработке информации от неразрушающего контроля изделия. Для получения необходимой информации используются различные средства интроскопии и излучения разной природы. Обработка информации, получаемой с помощью сканирующего контроля, должна обнаруживать участки с дефектами и определить их природу. Для сравнения различных методов обработки и выбора оптимального способа обработки информации использован метод компьютерного моделирования, с помощью которого выполнена имитация процесс получения информации и ее обработки, что упрощает подбор наиболее подходящего способа обнаружения дефекта. В статье описаны типичные модели принимаемого сигнала и приведены результаты моделирования.
Ключевые слова: дефекты, неразрушающий контроль, протяженные изделия, имитационная модель, скользящее усреднение, временные ряды
2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
В статье рассматриваются проведенные исследования изменения выходного сигналы с измерительного устройства для оценки качества смешивания натуральных и химических волокон в полуфабрикатах прядильного производства, полученных на ленточной машине при различных переходах. Построение полиномиальных моделей при анализе данных позволяет интерпретировать информации о равномерности распределения волокон в ленте, не учитывая влияния на изменения её линейной плотности.
Ключевые слова: качество смешивания волокон, линейная плотность, инфракрасный метод оценки, оценка данных, линейный полином, полиномиальная функция
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности
Изучено влияние примеси на проводимость аллотропной модификации фосфорена (ε-P). Для расчётов использовался пакет квантово-химического моделирования Quantum Espresso. Исследование проводилось на базе имитационного моделирования. На основе Quantum Espresso моделируется трехмерные структуры. В работе была адаптированна модель для двумерного ε-фосфорена путём выбора вектора элементарной ячейки настолько большим, чтобы исключить взаимодействие слоёв.
Ключевые слова: фосфорен, аллотроп, полупроводник, примесь, адсорбция, проводимость, теория функционала плотности, моделирование, Quantum Espresso, кристаллическая структура
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 1.3.8 - Физика конденсированного состояния
В статье исследуется взаимодействие Tello EDU, малогабаритного образовательного дрона, с Turtlebot3, беспилотным наземным аппаратом, в помещениях со слабым сигналом. Показано, как с использованием локальной сети и операционной системы роботов (ROS) можно достичь эффективной совместной работы этих двух устройств. Анализируется, как локальная сеть может быть использована для трансляции данных и контроля устройств в условиях слабого внешнего сигнала. Исследуется роль ROS как основного инструмента для управления и взаимодействия с устройствами. Кроме того, статья рассматривает конкретные сценарии использования, включая взаимодействие и координацию между Tello EDU и Turtlebot3. Также представлена схема взаимодействия двух беспилотных аппаратов, описано подробное описание их работы, и представлен код на Python с применением различных библиотек на основе роботизированной операционной системы ROS.
Ключевые слова: Tello Edu, операционная система (ROS), БПЛА, локальная сеть, Wi-fi, узлы (nodes), SLAM, слабый сигнал, планирование маршрута, автономный робот, Turtlebot3
2.3.4 - Управление в организационных системах , 2.5.4 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы
В работе выполнен анализ и показан недостаток технологии ремонта эксплуатационных колонн скважин методом раскатки гофрированного металлического пластыря дорнирующим устройством, заключающийся в преждевременном нарушении герметичности скважины из-за низкой прочности соединения. Предложена технология и гидромеханическое устройство для дополнительного крепления методом радиального выдавливания сферических полостей в металле пластыря. В результате, в сечении крепления возникает сила сопротивления, препятствующая сдвиговым нагрузкам от осевых сил. Прочностные расчеты показали, что для лучшей работоспособности металлического пластыря целесообразно увеличить силу сопротивления сдвигу, путем увеличения числа пуансонов или технологических переходов крепления.
Ключевые слова: обсадная труба, эксплуатационная колонна, герметичность скважины, металлический пластырь, радиальное выдавливание, прочность
1.6.11 - Геология, поиски, разведка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений , 2.1.7 - Технология и организация строительства
Рассмотрена задача разработки интеллектуальной автоматизированной системы обнаружения дефектов текстильных материалов. Проведен анализ алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения применительно к решению задачи контроля качества изделий. Рассмотрена реализация искусственной нейронной сети, реализованной в микрокомпьютере Raspberry Pi и получающей набор входных данных в виде большого потока изображений от высокоскоростной цифровой камеры. Описываются этапы создания модели на языке Python с применением библиотек TensorFlow и Keras. Процесс разработки включает подготовку исходных данных, предназначенных для обучения и тестирования системы, а также проверку работы полученной нейросети, заключающейся в распознавании изображений дефектов на ткани по классификационным признакам.
Ключевые слова: машинное обучение, нейронная сеть, изображения дефектов, текстильный материал, обучение, тестирование, точность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности
В данной статье представлена математическая модель для оценки применимости интеллектуальных чат-ботов в изучении диалектов иностранных языков. Модель учитывает ключевые параметры чат-ботов и их способности адаптироваться к различным диалектам, оценивая качество ответов чат-бота как на основе определенных критериев, так и в целом. В рамках экспериментального исследования с немецкими диалектами оценивались такие чат-боты, как ChatGPT-3.5, GPT-4, YouChat, Bard, DeepSeek и Chatsonic. Результаты показали, что модели OpenAI (ChatGPT-3.5 и GPT-4) предоставляют наиболее широкие возможности для изучения диалектов, при этом ChatGPT-3.5 лучше всего справляется с баварским и австрийским диалектами, а YouChat - со швейцарским. Эти находки предоставляют практические рекомендации для выбора чат-ботов при изучении диалектов и являются основой для дальнейших исследований эффективности образовательных технологий на базе искусственного интеллекта.
Ключевые слова: большая языковая модель, чат-бот, оценка качества, изучение иностранного языка, технология искусственного интеллекта в образовании
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.12.3 - Междисциплинарные исследования языка
На топливную эффективность самосвалов влияют такие переменные реального мира, как параметры транспортного средства, дорожные условия, погодные параметры и поведение водителя. Прогнозирование расхода топлива за поездку с использованием динамических данных о состоянии дорог может эффективно сократить затраты и время, связанные с испытаниями на дорогах. В данной статье предлагаются новые модели для прогнозирования расхода топлива самосвалов на открытых горных работах. Модели объединяют локально собранные данные с датчиков самосвалов и анализируют их для расширения своих возможностей. Архитектурный дизайн состоит из двух отдельных частей, первоначально основанных на двойной долговременной кратковременной памяти (LSTM) и двойных плотных слоях глубоких нейронных сетей (DNNs). Новая гибридная архитектура улучшает производительность предложенной модели по сравнению с другими моделями, особенно с точки зрения измерения точности. Показатели MAE, RMSE, MSE и R2 свидетельствуют о высокой точности прогноза.
Ключевые слова: алгоритм LSTM, DNN, плотность, прогнозирование, расход топлива, карьеры
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.9.5 - Эксплуатация автомобильного транспорта
Работа посвящена исследованию воздействия электрических импульсов на процессы транспорта цисплатина через плазматическую мембрану. Технические устройства, основанные на применении данной технологии, используются для повышения клеточного поглощения цитотоксических агентов в рамках определенных стратегий лечения рака. В статье представлены результаты математического моделирования, выполненного с использованием компьютерных методов, которые позволяют изучить влияние различных параметров импульсов (амплитуды, длительности, частоты) на эффективность транспорта цисплатина. Проведены численные эксперименты с использованием различных разностных схем и математических моделей, учитывающих физические свойства плазматической мембраны. Полученные результаты позволяют лучше понять механизмы воздействия электрических импульсов на процессы транспорта цисплатина, что может иметь практическое значение для разработки новых методов доставки лекарственных препаратов и лечении рака.
Ключевые слова: математическое моделирование, программный комплекс, электропарация, транспорт циспластина, плазматическая мембрана, вычислительный эксперимент
1.1.10 - Биомеханика и биоинженерия , 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В статье рассмотрено применение методов машинного зрения для встраиваемых систем с применением современных микроконтроллеров. Описаны методы машинного обучения, которые используют в встроенных системах для решения задач распознавания, а также модели нейронных сетей. Предложено использование обученных моделей для решения задач распознавания изображений в встроенных системах. Проведено сравнение архитектур нейронных сетей YOLOv3 и R-CNN. Рассмотрена аппаратная платформа Jetson TX2. Представлены результаты сравнения скорости вычисления для различных режимов устройства.
Ключевые слова: машинное зрение, нейронные сети, искусственный интеллект, встраиваемые системы, распознавание образов, YOLO, R-CNN, Jetson, Tensorflow
В современном мире распознавание лиц становится все более важной и актуальной задачей. С развитием технологий и возрастанием объема данных увеличивается потребность в надежных, точных и эффективных системах распознавания лиц. Нейронные сети демонстрируют высокую эффективность в решении задач компьютерного зрения и имеют большой потенциал для улучшения существующих математических моделей распознавания лиц. Данная статья посвящена исследованию методов для распознавания лиц человека, будет подробно рассмотрен алгоритм Виолы-Джонса, который, который можно применять в задаче по распознаванию лиц с применением нейронных сетей. Также будут проанализированы методики обучения моделей глубокого обучения с помощью библиотек, использующие также алгоритм Виолы-Джонса и будет описан алгоритм использования обученной модели в API, которая будет использована в десктопных и мобильных приложениях.
Ключевые слова: биометрическая идентификация, распознавание лица человека, математические модели, методы распознавания лиц, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, tensorflow
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
В статье рассматривается разработка программного модуля управления электроприводами в составе промышленной сети ModBus, предназначенного для модернизации автоматизированной системы управления участка производственной линии хлебопекарного завода «Заря». В существующей системе управления для изменения скорости работы двигателей применяются преобразователи частоты, при этом оператору приходится вручную управлять каждым преобразователем. Управление скоростью вращения двигателей производится путём задания значения частоты, что неудобно для оператора. При таком методе управления невозможно одновременно изменить скорость работы всего оборудования линии, что вызывает рассогласование в работе оборудования. Для решения обозначенной проблемы, на основе уже имеющегося оборудования, строится сеть на основе протокола ModBus. В статье приводится описание основных особенностей протокола ModBus, разрабатывается метод, позволяющий оператору указывать требуемое время работы системы вместо значения частоты для каждого двигателя, и описывается разработанный программный модуль, реализующий предложенный метод.
Ключевые слова: программируемый логический контроллер, язык релейной логики, протокол ModBus, управление без обратной связи, преобразователь частоты
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
Описывается разработка системы поддержки принятия решений для оценки модного образа человека. Это осуществляется на основе выделения набора визуальных атрибутов с изображения и сравнения этого набора с «модными» паттернами. Модные паттерны задаются самим пользователем. Это образы, которые определяются в системе как эталонные. В данной работе приводится обзор методов принятия решений, анализируется актуальность систем принятия решений в разных сферах общества. Рассматривается алгоритм программы и инструменты, с помощью которых осуществляется сначала предобработка изображения, потом выделяются визуальные атрибуты. Приводится способ принятия решений для разных типов атрибутов. Рассматривается сравнение цветов в нотации HSL.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений, методы принятия решений, машинное обучение, Python, обучение модели, образ, мода, информационно-аналитическая система, метод k-средних
В статье рассматривается разработанная модель для распознавания бренда одежды по изображению. Модель не только прогнозирует тип и бренд одежды, но также может определять их схожесть. На первоначальном этапе был собран набор данных, содержащий изображения одежд различных брендов общим объемом 9000 изображений. В данной работе использовалась архитектура нейронной сети ViT (Vision Transformer) - модель для работы с изображениями, которая была представлена специалистами из Google Brain. В качестве представителя архитектуры трансформеров выступила модель vit-base-patch16-224. Перед обучением все изображения были преобразованы в черно-белый вид, а также была использована аугментация данных: поворот изображения на случайный угол, зеркальное преобразование. Все фотографии были нормализованы – координаты пикселей приведены к промежутку [0,1].
Ключевые слова: нейронная сеть, модель, машинное обучение, Vision Transformer, индустрия моды, предсказание бренда одежды, предсказание типа одежды, определение схожести брендов
Рассмотрены программные средства анализа структуры металлических материалов, включая чёрные и цветные металлы. Представлены методы обработки изображений для выделения границ и сегментации структурных элементов на поверхности металла. Описана разработанная программа на Python, применяющая алгоритмы водораздела и поиска белых и черных зёрен для сегментации изображений металлов. Программа выполняет анализ размеров и формы зёрен, а результаты предоставляются визуально и для последующего использования. Этот инструмент имеет ключевое значение для контроля качества и оптимизации свойств металлических материалов.
Ключевые слова: программное средство, металл, количественный обсчет микроструктуры, программа для ЭВМ, язык программирования Python
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.6.1 - Металловедение и термическая обработка металлов и сплавов