Выполнен численный анализ напряженно-деформированного состояния монолитной плиты перекрытия с учетом коррозионных повреждений бетона и арматуры сжатой и растянутой зон в пролетной части плиты в ПК ЛИРА-САПР. Рассмотрено 6 вариантов коррозионных повреждений в зависимости от площади распространения и степени деградации. Расчеты проведены с учетом физической и геометрической нелинейности. Выявлены особенности изменения прогибов конструкции при различных вариантах коррозионных повреждений и уровнях нагружения плиты перекрытия. Проанализированы перераспределения усилий в пролетах и на опорах, возникающие при локальных изменениях жесткостей бетона и арматуры. При принятых конструктивных характеристиках и вариантах повреждений не выявлена стадия разрушения конструкции.

Ключевые слова: монолитное перекрытие, коррозионные повреждения железобетона, численный анализ, перераспределение усилий, несущая способность, деформативность

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения

Отклонение лесозаготовительной техники от заданного маршрута приводит к экологическим, правовым и экономическим проблемам, таким как повреждение почвы, уничтожение деревьев и штрафы. Автономные системы корректировки маршрутов необходимы для решения этих проблем. Целью данного исследования является разработка системы обнаружения отклонений и расчета траектории для возврата на заданный маршрут. Система определяет текущее местоположение техники с использованием датчиков глобального позиционирования и инерциального измерительного устройства. Фильтр Калмана обеспечивает точность позиционирования, а алгоритм A* и методы сглаживания траектории используются для вычисления эффективных маршрутов с учетом препятствий и радиусов поворота. Предложенное решение эффективно обнаруживает отклонения и вычисляет траекторию для возврата на маршрут.

Ключевые слова: детектирование отклонений, корректировка маршрута, мобильное приложение, фильтр Калмана, лесосечные работы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Статья посвящена проведению численного моделирования в программном комплексе LS DYNA коррозионно-поврежденных железобетонных колонн при малоцикловом горизонтальном нагружении статической нагрузкой. Проведено сравнение численного расчета и экспериментальных данных по исследованию прочности железобетонных колонн с коррозионными повреждениями арматуры на малоцикловую горизонтальную нагрузку.

Ключевые слова: коррозия, арматура, сейсмика, железобетон, коррозионные повреждения, малоцикловая прочность, численное моделирование

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения

В статье рассматриваются вопросы имитационного моделирования процессов перемешивания волокнистых материалов с использованием Марковских процессов. Правильное сочетание и перераспределение компонентов в двухкомпонентной смеси существенно влияет на их физические свойства, а разработанная модель дает возможность оптимизировать этот процесс. Авторами предложен алгоритм моделирования переходов между состояниями смеси, основанный на Марковских процессах.

Ключевые слова: моделирование, имитация, смесь, перемешивание, волокнистые материалы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В работе исследуется применение рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования уровня воды в реке Амур. Описаны преимущества использования таких сетей по сравнению с традиционными методами машинного обучения. Проведено сравнение различных архитектур рекуррентных сетей, выполнена оптимизация гиперпараметров модели. Разработанная модель, основанная на длинной краткосрочной памяти, продемонстрировала высокую точность прогнозирования, превосходящую традиционные методы. Полученные результаты могут быть использованы для повышения эффективности мониторинга водных ресурсов и предупреждения паводков.

Ключевые слова: анализ временных рядов, Амур, уровень воды, прогнозирование, нейронные сети, рекуррентная сеть

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Данная работа посвящена разработке нового подхода к решению задач оптимизации, основанного на синтезе генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей. Предложенная гибридная система включает в себя механизм динамической адаптации параметров эволюционного процесса на основе обучающейся нейронной сети, что позволяет эффективно решать задачи с многими локальными минимумами, шумными данными и изменяющимися условиями. В рамках исследования были проанализированы существующие методы эволюционного поиска, выявлены их ограничения и предложены решения, направленные на повышение эффективности оптимизации. Основной целью работы является создание алгоритма, который с помощью нейронной сети может изменять параметры мутации и кроссовера в процессе поиска, что позволяет избегать преждевременной сходимости и ускоряет нахождение глобального экстремума. Экспериментальная часть работы включает тестирование предложенного метода на примере функции Растригина, где показана эффективность гибридного подхода по сравнению с традиционными методами. Результаты демонстрируют, что динамическая настройка параметров, предложенная в данной работе, значительно улучшает результаты поиска в условиях многопараметрических задач и может быть использована для более сложных оптимизационных проблем. В заключение обсуждаются возможные направления дальнейших исследований и расширений предложенной методики.

Ключевые слова: генетический алгоритм, искусственная нейронная сеть, динамическая настройка, гибридный метод, глобальная оптимизация, адаптивный алгоритм

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматривается использование технологий компьютерного зрения для автоматизации процесса наблюдения за животными на открытых пространствах, с целью их подсчета и идентификации видов. Описываются методы детектирования и распознавания животных с помощью сверхточных нейронных сетей и способы решения проблем многократного подсчета животных на изображениях. Предлагаются два метода: анализ последовательностей видеоданных и индивидуальное распознавание животных. Рассматриваются плюсы и минусы каждого метода, а также возможность их комбинирования для повышения точности системы. Описан процесс обучения нейронной сети на основе датасета. Получены результаты тестирования, показывающие успешность предложенной системы. Подчеркивается перспективность рассмотренных технологий для мониторинга популяций животных и дальнейшего развития подобных систем в сельском хозяйстве.

Ключевые слова: алгоритм, компьютерное зрение, мониторинг, пастбищное, животноводство

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье будет представлен пакет mlreflect, написанный на языке Python, который представляет собой оптимизированный конвейер данных для автоматизированного анализа данных рефлектометрии с использованием машинного обучения. Этот пакет объединяет несколько методов обучения и обработки данных. Прогнозы, сделанные нейронной сетью, достаточно точны и надежны, для того чтобы служить хорошими отправными параметрами для последующей подгонки данных по методу наименьших средних квадратов (НСК). Для большого набора данных, состоящего из 250 кривых отражательной способности различных тонких пленок на кремниевых подложках, было продемонстрировано, что аналитический конвейер данных с высокой точностью находит минимум пленки, который очень близок к заданному исследователем с использованием физических знаний и тщательно подобранных граничных условий.

Ключевые слова: нейронная сеть, рентгенография, тонкие пленки, конвейер данных, машинное обучение

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Данная работа посвящена применению метода Винограда для выполнения вейвлет-преобразования в задаче сжатия изображений. Применение данного метода позволяет снизить вычислительную сложность, а также повысить скорость вычислений за счет групповой обработки пикселей. В работе определяется минимальное количество бит, при котором обработанные изображения достигали высокого качества в результате выполнения дискретного вейвлет-преобразования в формате вычислений с фиксированной точкой. Результаты эксперимента показали, что для обработки фрагментов из 2 и 3 пикселей без потери точности по методу Винограда достаточно использовать 2 двоичных знака после запятой. Для получения качественного изображения при обработке групп из 4 и 5 пикселей достаточно использовать 4 и 7 двоичных знака после запятой, соответственно. Разработка аппаратных ускорителей предложенного метода сжатия изображений является перспективным направлением дальнейших исследований.

Ключевые слова: вейвлет-преобразование, метод Винограда, обработка изображений, цифровая фильтрация, свертка с шагом

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Представлены результаты исследования, направленного на разработку способа семантической сегментации тепловизионных изображений с применением модифицированного нейросетевого алгоритма, отличающегося от исходного нейросетевого алгоритма более высокой скоростью обработки графической информации. В рамках исследования выполнена модификация нейросетевого алгоритма семантической сегментации DeepLabv3+ за счет уменьшения количества параметров нейросетевой модели, что позволило увеличить скорость обработки графической информации на 48% с 27 до 40 кадров в секунду. Также представлена методика обучения, позволяющая повысить точность модифицированного нейросетевого алгоритма, при этом получено значение точности ниже точности исходного нейросетевого алгоритма на 5%.

Ключевые слова: нейросетевые алгоритмы, семантическая сегментация, машинное обучение, аугментация данных

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной работе представляется методология распознавания микровыражений на основе оптического потока и архитектуры YOLOv11. В отличие от ранее предложенного подхода, ориентированного на детекцию: «есть микровыражение/нет микровыражения», в настоящем исследовании производится полноценная классификация различных типов микровыражений. Кроме того, учитывается половой признак испытуемых, поскольку вариации мимических проявлений могут различаться у мужчин и женщин. Для вычисления оптического потока применяется новый алгоритм, а в качестве инструмента классификации – модель YOLOv11, адаптированная под задачу анализа выражений лица. С целью нивелирования сложностей, связанных с дисбалансом классов, при оценке качества экспериментов используется Micro ROC-AUC-метрика. Результаты экспериментов показывают, что предложенный подход достигает конкурентоспособных показателей точности классификации даже при наличии существенного дисбаланса в выборке.

Ключевые слова: микровыражения, распознавание образов, оптический поток, YOLOv11

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье рассматриваются основные концепции и практические аспекты программирования с использованием модели акторов на платформе Akka. Акторная модель представляет собой мощный инструмент для создания параллельных и распределённых систем, обеспечивая высокую производительность, отказоустойчивость и масштабируемость. В статье подробно описываются основные принципы работы акторов, их жизненный цикл, механизмы обмена сообщениями, а также приводятся примеры реализации типичных паттернов, таких как Master/Worker и Proxy. Особое внимание уделяется вопросам кластеризации и удалённого взаимодействия акторов, что делает статью полезной для разработчиков, работающих над распределёнными системами.

Ключевые слова: акторная модель, akka, параллельное программирование, распределённые системы, обмен сообщениями, кластеризация, отказоустойчивость, жизненный цикл актора, паттерны программирования, мастер-воркер, прокси-актор, синхронизация, асинхронность

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Исследуется сверление закалённой стали 40 HRC 24…32 с помощью численного моделирования в Abaqus/Explicit. Анализируются напряжённо-деформированное состояние. Установлено, что оптимизация режимов резания (скорости подачи и оборотов) снижает напряжения Мизеса до 55% от предела прочности, повышая стойкость инструмента. Результаты показывают зависимость распределения напряжений от параметров резания и влияние геометрии сверла на процесс обработки.

Ключевые слова: сверление, закалённая сталь, численное моделирование, метод конечных элементов, напряжения Мизеса, стойкость инструмента, оптимизация режимов резания, геометрия сверла

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.5.6 - Технология машиностроения

Анализ геополитической ситуации ряда эпизодов американской революции в контексте применения методов математического моделирования структурного баланса. Управление структурным балансом способно помочь найти наиболее оптимальные стратегии взаимодействующих сторон. В данной статье автор анализирует примеры взаимодействия акторов в контексте Американской революции с помощью знаковых графов, это позволяет в иллюстративной форме оценить положение дел на данном историческом этапе. На примере ряда конкретных исторических эпизодов показаны случаи сбалансированных и несбалансированных систем, а также объяснен исторический контекст каждого эпизода. В период Американской революции акторы (страны и конкретные политики, а также коренные народы) имели свои цели и интересы, их положительное или отрицательное взаимодействие во многом сформировали ход истории.

Ключевые слова: математическое моделирование, структурный баланс, дискретные модели, знаковый граф, история США

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Статья посвящена разработке инструмента автоматизированной генерации временных ограничений в контексте разработки схем в базисе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС). В работе проанализированы актуальные решения в области интерфейсных средств генерации проектных ограничений. Разработана структура данных для средства генерации проектных ограничений, алгоритмы чтения и записи файлов формата проектных ограничений Synopsys (Synopsys Design Constraints). На основе разработанных структур и алгоритмов реализован программный модуль, который впоследствии внедрен в маршрут проектирования схем в базисе ПЛИС системы автоматизированного проектирования (САПР) X-CAD.

Ключевые слова: система автоматизированного проектирования, программируемая логическая интегральная схема, автоматизация, проектные ограничения, разработка, маршрут проектирования, алгоритм, статический временной анализ

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.7 - Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования

В статье представлен анализ применения сократического метода для выбора моделей машинного обучения в корпоративных информационных системах. Цель исследования заключается в изучении возможностей использования модульной архитектуры сократической модели для интеграции предобученных моделей без необходимости их дополнительного обучения. Методология основывается на языковом взаимодействии между модулями, что позволяет объединять данные из различных доменов, включая текст, изображения и аудио, для решения многомодальных задач. В результате проведенного ясно, что предложенный подход обладает высоким потенциалом для оптимизации выбора моделей, ускорения процессов принятия решений и снижения затрат на внедрение искусственного интеллекта в корпоративной среде.

Ключевые слова: сократический метод, машинное обучение, корпоративные информационные системы, многомодальные данные, языковое взаимодействие, оптимизация бизнес-процессов, искусственный интеллект

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье освещена модульная структура взаимодействия различных моделей на основе сократического диалога. Цель исследования — изучение возможностей синтеза нейронных сетей и системного анализа с применением сократических методов для управления корпоративными ИТ – проектами. Применение этих методов обеспечивает возможность без дополнительного обучения объединять знания, хранимые в предварительно обученных моделях, для решения сложных задач управления. Методология исследования основана на анализе возможностей мультимодальных моделей, их интеграции через языковое взаимодействие и системного анализа ключевых аспектов управления ИТ – проектами. Полученные результаты включают создание структурированной схемы для выбора подходящих моделей и формирования рекомендаций, что способствует повышению эффективности управления проектами в корпоративной среде. Научная значимость работы заключается в интеграции современных подходов к искусственному интеллекту для реализации системного анализа с применением мультиагентных решений.

Ключевые слова: нейронные сети, системный анализ, сократический метод, корпоративные ИТ – проекты, мультимодальные модели, управление проектами

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматривается задача нагрева стены в связи с возникновением источника пожара. На поверхности стены рассматриваются условия конвективного теплообмена с окружающей средой. При известной температуре возгорания древесины найдено время, которое требуется для достижения этой температуры поверхностью стены. Задача решается для однородной стены, выполненной из одного материала, а также для неоднородной стены, в которой за тонким слоем древесины следует толстый теплоизоляционный слой. Задача решается аналитическим способом, а также методом конечных элементов. Также рассматривается решение задачи методом конечных разностей.

Ключевые слова: древесина, теплоизоляционный слой, температура возгорания, конвекция, метод конечных элементов, метод конечных разностей, задача теплопроводности

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.4.6 - Теоретическая и прикладная теплотехника

Статья посвящена применению эксплуатационной цифровой модели для повышения эффективности технического обслуживания и ремонта объектов капитального строительства. Рассмотрены этапы жизненного цикла объектов с акцентом на эксплуатацию, проведен анализ процессов обслуживания и классификация дефектов. Выявлены ограничения традиционных дефектных актов, которые не содержат количественных и пространственных данных, что снижает их ценность для планирования ремонтов. Предложена цифровая модель для оптимизации управления техническим состоянием зданий, повышения точности оценок, определения объемов работ и улучшения взаимодействия управляющей и подрядной организаций. На примере учебно-лабораторного корпуса САФУ описан процесс создания модели и ее преимущества, включая снижение затрат и повышение качества эксплуатации.

Ключевые слова: техническое обслуживание и ремонт, эксплуатационная цифровая модель, дефект, дефектная ведомость, техническое состояние

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.7 - Технология и организация строительства

Рассматривается построение математической модели для решения задачи планирования строительных земляных работ, которая интерпретируется как задача с линейной целевой функцией и ограничениями. Разработанная программа на языке Python с использованием библиотеки scipy.optimize.linprog визуализирует результаты, производя распределение времени для работы машин. Разработанный инструмент помогает принять оптимальное решение при планировании строительных работ и анализировать влияние изменения входных параметров на результат.

Ключевые слова: организация строительства, линейное программирование, задачи распределения, оптимизация, планирование, математическое моделирование, симплекс-метод

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.7 - Технология и организация строительства

В работе представлена расчетная модель для оценки износостойкости радиальных подшипников скольжения с полимерным покрытием и канавкой, учитывающая инерционные эффекты и нелинейные свойства среды в условиях стационарного трения. Разработаны уточнённые аналитические зависимости, позволяющие повысить точность расчетов гидродинамических характеристик подшипника. Основной целью исследования является создание многофакторной модели, учитывающей влияние геометрических параметров подшипника (наличие и конфигурация канавки), свойств полимерного покрытия и силы инерции. Модель позволяет прогнозировать ресурс подшипника в реальных условиях эксплуатации, учитывая влияние различных факторов, что повышает точность проектирования и оптимизации конструкции. Результаты работы направлены на повышение эксплуатационной надежности подшипников скольжения за счет более точного прогнозирования их износостойкости и оптимизации конструктивных параметров.

Ключевые слова: модифицированная конструкция, нелинейные факторы, полимерное покрытие, осевая канавка, нагрузочная способность, коэффициент трения, повышение износостойкости

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.5.3 - Трение и износ в машинах

В статье представлены результаты численного эксперимента по сравнению точности нейросетевого распознавания объектов на изображениях с применением различных типов расширения наборов данных. Описывается необходимость в расширении наборов данных с применением адаптивных подходов, с целью минимизации использования преобразований изображений, которые могут снижать точность распознавания объектов. Автор рассматривает такие подходы к расширению наборов данных как рандомная и автоматическая аугментации так как они являются распространенными, а также разработанный метод адаптивного рас-ширения наборов данных при помощи алгоритма глубокого обучения с подкреплением. Приведены алгоритмы работы каждого из подходов их преимущества и недостатки методов. Описывается работа и основные параметры разработанного метода расширения набора данных при помощи алгоритма глубокого обучения с подкреплением (Deep-Q-Network), с точки зрения алгоритма и основного модуля программного комплекса. Уделяется внимание к одному из подходов машинного обучения, а именно обучению с подкреплением. Описывается применение нейронной сети для аппроксимации Q-функции и ее обновления в процессе обучения, в основе которого лежит разрабатываемый метод. Результаты экспериментов показывают преимущество использования расширения наборов данных при помощи алгоритма обучения с подкреплением на примере модели классификации Squeezenet v1.1. Сравнение точности распознавания с использованием методов расширения наборов данных проводилось с применением одинаковых параметров нейросетевого классификатора с применением и без применения предобученных весов. Таким образом повышение точности в сравнении с другими методами варьируется от 2, 91% до 6,635%.

Ключевые слова: расширение наборов данных, рандомная аугментация, автоматическая аугментация, преобразования изображений, глубокое обучение с подкреплением, нейросетевой классификатор, распознавание

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В статье рассматриваются опорные конструкций ветроэнергетической установки, предназначенной для эксплуатации в условиях Крайнего Севера. Актуальность исследования определяется стратегическими целями развития арктической зоны России и необходимостью учёта особых природно-климатических условий при проектировании энергетических сооружений. Предложена модульная опорная конструктивная система, учитывающая транспортные и технологические требования к арктическим ВЭУ. Разработана модель конструктивной системы средствами автоматизированного проектирования, включающая трубчатую конусную башню, состоящую из трёх секций и составной балочный ростверк с трёхточечным опиранием. Проведен анализ напряженно-деформированного состояния и оценка несущей способности конструкций при экстремальных нагрузках методами компьютерного инжиниринга. Результаты показали, что предложенное конструктивное решение удовлетворяет транспортным ограничениям, а также обеспечивает прочность и устойчивость арктической ВЭУ при экстремальной комбинации нагрузок. Предложенное конструктивное решение может быть использовано для упрощения доставки и монтажа арктических ВЭУ на объектах энергетики в труднодоступных северных регионах.

Ключевые слова: арктическая ветроэнергетическая установка, модульные конструкции, опорные конструкции, автоматизированное проектирование, компьютерный инжиниринг, многолетнемёрзлые грунты

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения

Современные интеллектуальные системы управления (ИСУ) представляют собой сложные программно-аппаратные комплексы, которые используют методы искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки больших данных для автоматизации процессов принятия решений. В статье рассматриваются основные средства и технологии, применяемые при разработке ИСУ, такие, как нейронные сети, алгоритмы глубокого обучения, экспертные системы и системы поддержки принятия решений. Особое внимание уделяется роли облачных вычислений, интернета вещей и киберфизических систем в повышении эффективности интеллектуальных систем управления. Проанализированы перспективы развития данной области, а также вызовы, связанные с безопасностью данных и интерпретируемостью моделей. Приводятся примеры успешного внедрения ИСУ в промышленности, медицине и городском управлении.

Ключевые слова: интеллектуальные системы управления, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, большие данные, интернет вещей, киберфизические системы, глубокое обучение, экспертные системы, автоматизация

1.2.1 - Искусственный интеллект и машинное обучение , 1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Описана технология применения вариационного принципа в задачах разработки и испытаний сложных технических систем. Путем варьирования функционала, включающего энтропию Шеннона и типовые ограничения на функцию плотности распределения определяющего параметра сложной технической системы, построены функции плотности распределения. Показано, что в зависимости от вида ограничения построенная функция плотности распределения может иметь аналитический вид, выражаться через специальные математические функции или рассчитываться численно. Приведены примеры применения вариационного принципа для поиска функции плотности распределения. Представленная в статье технология применения вариационного принципа может быть использована в модели управления процессом самодиагностики интеллектуальных систем управления, обладающих машинным сознанием.

Ключевые слова: вариационный принцип, функция плотности распределения, энтропия Шеннона, сложная техническая система

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ