Статья: Разработка прикладного приложения для автоматизации проектирования в КОМПАС-3D: таблица контроля качества основного металла (2025)

Предметом исследования выступают средства компьютерной графики для разработки мобильного приложения. Объектом исследования является мобильное приложение. Подробно с точки зрения дизайна рассматриваются 4 фактора влияния на восприятие информации в мобильном приложении: цветовое решение, композиционное решение, шрифт и количество букв в управляющих словах. Был разработан эксперимент, который проводился с помощью технологии ай-трекинга в специальном программном модуле. Он включает в себя 72 стимула и 1 поставленную задачу, которую необходимо решить участникам эксперимента. Особое внимание уделяется особенности мобильного приложения, она заключается в том, что вся информация находится в поле центрального зрения человека, периферийное зрение при работе в этой среде слабо задействуется. Следовательно, влияние саккад на шаблон рассматривания интерфейса мобильного приложения значительно меньше, чем при взаимодействии человека с графическим интерфейсом приложений и сайтов, ориентированных на воспроизведение на большем экране персонального компьютера. Технология ай-трекинга и методы математической статистики для проведения экспериментальных исследований восприятия визуальной информации человеком в графическом интерфейсе мобильных приложений. Научная новизна заключается в применении технологии ай-трекинга для экспериментального исследования восприятия визуальной информации человеком в графическом интерфейсе мобильных приложений. Быстрее всего участники эксперимента решали задачу в сине-оранжевом и бело-черном цветовых сочетаниях стимульного материала, а также наиболее быстро испытуемые решали задачи с крупными активными элементами в композиционном решении. Также проявляется статистически значимое влияние шрифта с засечками. При его использовании в стимульном материале испытуемые решают задачу эксперимента быстрее. Интересным наблюдением стало то, что длинные слова воспринимались испытуемыми быстрее коротких. Таким образом, все выделенные факторы: цветовое решение, композиционное решение, шрифт и количество букв в управляющих словах влияют на восприятие в мобильном приложении, но при определенных условиях. Результаты работы: 1. Разработанная методика продемонстрировала свою работоспособность; 2. Данная методика может быть использована для тестирования мобильных приложений; 3. Данная методика позволяет разработать мобильное приложение с учетом выделенных рекомендаций; 4. Необходимо разрабатывать следующие задачи для проведения новых экспериментов.

Исследуется интеллектуальная система мониторинга и адаптации маршрута беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) на основе нейросетевого анализа объектов риска. Рассматриваются алгоритмы автономной навигации, обеспечивающие анализ внешней среды и оперативную корректировку траектории полёта с учётом потенциальных угроз. Оцениваются возможности применения машинного зрения, нейросетевых алгоритмов, методов предобработки данных, детектирования объектов, семантической сегментации, алгоритмов траекторного планирования, предиктивного управления и адаптивной оптимизации маршрутов для идентификации препятствий, движущихся объектов и зон ограничения полётов. Анализируется роль интеллектуальных систем управления в архитектуре БПЛА, их влияние на повышение автономности, устойчивости и эффективности выполнения задач в динамически изменяющихся условиях. Предлагаемые решения ориентированы на снижение рисков, связанных с нештатными ситуациями, за счёт внедрения адаптивных стратегий управления полётом. Применяются методы системного анализа, компьютерного зрения и машинного обучения, включая свёрточные нейросети, алгоритмы предобработки изображений, фильтрации и сегментации данных, а также анализ сенсорных показателей. Оценка эффективности реализована посредством моделирования траекторий движения, тестирования алгоритмов идентификации угроз и анализа параметров устойчивости маршрутов БПЛА. Научная новизна заключается в разработке интегрированной системы интеллектуальной корректировки маршрута БПЛА, основанной на применении нейросетевых методов классификации объектов и адаптивных алгоритмов планирования траекторий. Разработаны механизмы предиктивного анализа рисков, обеспечивающие автоматическую корректировку маршрута при обнаружении препятствий, неблагоприятных погодных условий и зон ограниченного доступа. Предложенная архитектура управления сочетает технологии машинного зрения, анализа потоков данных и автоматизированного принятия решений, а также использует методы динамической маршрутизации, алгоритмы корректировки полёта в реальном времени и стратегии предотвращения столкновений. Такой подход обеспечивает повышение уровня автономности работы дронов. Разработанные алгоритмы интеллектуальной навигации могут быть внедрены в современные системы автономного управления БПЛА, обеспечивая адаптацию к динамическим условиям и повышение эффективности выполнения задач в различных сферах, включая оборонные и промышленные применения.

Предметом исследования является многоаспектное скриншотное тестирование как современный метод автоматизированной динамической верификации веб-приложений, объединяющий функциональное тестирование и проверку пользовательского интерфейса (UI). Современные методы тестирования сталкиваются с проблемами высокой трудоемкости, ложноположительных срабатываний и низкой масштабируемости, особенно в сложных проектах. Основная цель исследования - создать и внедрить метод, который позволяет повысить точность выявления дефектов, сократить время тестирования и снизить затраты на разработку тест-кейсов. В работе рассматриваются алгоритмы сравнения изображений, методы фильтрации динамических элементов и подходы к автоматизированному анализу интерфейсов для повышения эффективности и стандартизации в процессе верификации веб-приложений. В отличие от функционального и UI-тестирования по отдельности, предложенный метод позволяет анализировать несколько аспектов интерфейса и функциональности одновременно, что минимизирует трудозатраты и повышает надежность тестирования. Используется автоматическое сравнение эталонных и тестовых скриншотов на уровне пикселей, структурных элементов и содержимого с применением Python, Selenium, PIL и Pytest-xdist для параллельного выполнения тестов, что позволяет эффективно решать задачи верификации веб-приложений. Некоторые исследователи в области тестирования сходятся во мнении, что сам процесс тестирования мало стандартизирован и не имеет четких критериев оценки его эффективности. Предлагаемый нами метод позволяет добиваться решения поставленных задач верификации даже в условиях изменяющихся стратегий и подходов к оценке работоспособности системы за счет создания гибкой и точной системы проверки, которая объединяет различные типы тестирования в единую структуру, что делает данный метод подходящим для современных задач разработки программного обеспечения. Экспериментальная часть демонстрирует преимущества многоаспектного скриншотного тестирования по сравнению с другими методами, включая сокращение времени тестирования, повышение точности обнаружения дефектов и улучшение анализа получаемых отчетов. Данный подход может быть адаптирован к различным сценариям тестирования и выгоден для использования в высоконагруженных проектах, требующих регулярной регрессионной проверки.

Предметом исследования является эффективность различных индексационных стратегий, реализованных в PostgreSQL, и их влияние на производительность операций SELECT, UPDATE и INSERT в условиях различных масштабов данных. Объектом исследования выступают индексы B-Tree, GIN и BRIN, применяемые для оптимизации работы баз данных. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы, как временные характеристики выполнения операций, размер индексов и их ресурсоемкость. Особое внимание уделяется влиянию объема данных на производительность индексов и их пригодности для работы с различными типами данных, включая JSONB. Исследование направлено на систематизацию знаний о применении индексов для повышения эффективности работы высоконагруженных систем, где требуется оптимизация операций доступа, обновления и вставки данных, а также анализ потребления ресурсов. Ведущим методом исследования является эмпирический подход, включающий разработку тестовой базы данных с таблицами orders, customers и products. Эксперименты проводились для операций SELECT, UPDATE и INSERT на малых, средних и больших объемах данных. Для анализа использовались метрики времени выполнения запросов и размера индексов, полученные с использованием инструментов PostgreSQL. Новизна исследования заключается в комплексном сравнении индексов B-Tree, GIN и BRIN в PostgreSQL с учетом не только временных характеристик выполнения запросов, но и их влияния на размер базы данных и общую нагрузку на систему. В отличие от существующих исследований, сосредоточенных на отдельных аспектах индексирования, данная работа рассматривает эффективность различных типов индексов в условиях изменяющейся нагрузки и различных категорий операций. Основными выводами проведённого исследования являются рекомендации по выбору индексов в зависимости от типов запросов и условий их выполнения. Индексы B-Tree подтвердили свою универсальность, демонстрируя высокую производительность для операций SELECT и UPDATE. GIN-индексы показали преимущества для работы с JSONB-данными, но их использование ограничено высокой ресурсоемкостью. BRIN-индексы доказали свою эффективность для больших объемов данных, особенно для операций SELECT. Особым вкладом автора в исследование темы является создание рекомендаций для разработчиков баз данных, что позволяет повышать производительность приложений за счёт оптимального выбора индексационной стратегии.

Объектом исследования являются серверные веб-приложения и их производительность при обработке большого количества одновременных запросов. В качестве предмета исследования рассматриваются асинхронные технологии (Node. js, Python Asyncio, Go, Kotlin Coroutines) и многопоточные модели (Java Threading, Python Threading). Авторы подробно анализируют асинхронные циклы событий, горутины, корутины и классические многопоточные подходы, оценивая их эффективность в задачах с интенсивным использованием I/O и вычислительных ресурсов. Проводится эксперимент с разработкой API на трёх языках (Java, Node. js, Go) и тестированием при помощи утилиты hey. Также исследуются особенности масштабируемости, оптимизации производительности, использование кэширования, обработка ошибок, нагрузочные тесты и особенности реализации параллельных вычислений. Цель исследования - определить, какие подходы обеспечивают наибольшую производительность в серверных приложениях. Методы исследования включают нагрузочное тестирование, сбор метрик (время отклика, пропускная способность и потребление ресурсов сервера ) и анализ результатов. Научная новизна заключается в сравнении асинхронных и многопоточных методов в реальных сценариях веб-разработки. Основными выводами исследования являются рекомендации по использованию асинхронных технологий в высоконагруженных I/O задачах и многопоточности в вычислительно сложных сценариях. Полученные результаты помогут разработчикам оптимизировать производительность серверных приложений в зависимости от их задач и нагрузки. Дополнительно исследование рассматривает аспекты сложности отладки асинхронных приложений, влияние пулов потоков на производительность многопоточных решений, а также сценарии, в которых асинхронные и многопоточные подходы могут дополнять друг друга. Особое внимание уделено управлению ресурсами сервера при масштабируемых нагрузках, что позволит IT-специалистам более точно выбирать инструменты и технологии для решения конкретных задач. В заключении обсуждаются возможные пути оптимизации работы серверных приложений, включая использование новых подходов и алгоритмов, а также перспективы развития асинхронных и многопоточных технологий в контексте высоконагруженных систем, их влияние на общую архитектуру приложений, а также на повышение отказоустойчивости и безопасности.

Предметом исследования является использование интеллектуальной системы управления движением руки антропоморфного робота при выполнении операций размещения объектов манипулирования в контейнер заданных размеров. Объектом исследования является процесс определения параметров относительного положения основания руки по отношению к объектам манипулирования и контейнера, при которых возможно выполнение двигательных заданий. Автор подробно рассматривает алгоритм определения положения основания руки антропоморфного робота c использованием синтеза движений по вектору скоростей при решении задачи установки объектов манипулирования заданных, в виде прямоугольных призм в контейнер. Особое внимание в статье уделяется методике определения центра системы координат, связанного с основанием робота в неподвижном пространстве и вычисления целевых точек, в которые перемещается центр выходного звена при различных положениях ранее установленных в контейнер объектов манипулирования. Суть метода состоит в использовании компьютерного моделирования движения антропоморфного робота с использованием синтеза движений по вектору скоростей с оценкой взаимного положения механизма руки и запретных зон. В качестве запретных зон выступают установленные ранее объекты манипулирования располагающихся внутри контейнера и боковые стенки самого контейнера. Основными выводами представленного исследования является возможность использования разработанного алгоритма для проверки синтеза движений руки при заданных геометрических параметрах, задающих положение антропоморфного робота, конвейера и контейнера, при которых отсутствует возникновение тупиковых ситуаций. Новизна исследования состоит в разработке метода, основанного на итерационном поиске значений параметров взаимного положения основания руки, конвейера и контейнера на каждой итерации при возникновении тупиковых ситуаций. Представлены результаты расчетов положения основания руки робота и промежуточных конфигураций, построенных с использованием компьютерного моделирования движений на основе использования разработанного алгоритма. Проведенные исследования могут быть использованы при разработке информационно-управляющих комплексов подвижных объектов, в частности при разработке интеллектуальных систем управления автономно функционирующих антропоморфных роботов в организованных средах.