Научный архив: статьи

Работа посвящена математическому моделированию вентиляционных систем, состоящих из деформируемых воздуховодов, через которые подается поток воздуха. На основе построенной трехмерной математической модели, описываемой системой дифференциальных уравнений в частных производных, в работе исследуется динамическая устойчивость упругой стенки воздуховода, через который подается поток газа. В качестве критерия устойчивости используется критерий динамической устойчивости по Ляпунову, когда малым деформациям упругой стенки в начальный момент времени соответствуют и малые деформации в последующие моменты времени. Для исследования устойчивости в задачах аэрогидроупругости в моделях сжимаемой и несжимаемой среды построены функционалы типа Ляпунова для полученных систем дифференциальных уравнений. На основе исследования этих функционалов получены условия устойчивости. Эти условия обеспечивают положительность функционала и отрицательность его производной по времени. Для модели сжимаемой среды построена зависимость сжимающего пластину продольного усилия от скорости протекающего потока воздуха для конкретных параметров механической системы. С помощью построенного графика проведено сравнение условий устойчивости для моделей сжимаемой и несжимаемой среды. Показано, что сжимаемость среды оказывает негативное влияние на устойчивость деформируемой стенки воздуховода и приводит к уменьшению области устойчивости.

Исследуются продольные колебания неоднородной цепочки линейных осцилляторов, соединённых пружинами. Крайние пружины цепочки жёстко закреплены на неподвижных опорах. Система находится под действием внешних периодических сил. Неоднородность цепочки (возмущенная система) обусловлена тем, что коэффициенты жёсткости пружин различны. Коэффициенты жёсткости мало отклоняются от некоторого номинального значения и зависят от безразмерных параметров отклонения. Нулевое значение безразмерных параметров отклонения соответствует однородной (невозмущённой) системе. Рассматривается резонансный случай, когда частота внешней периодической силы совпадает с одной из собственных частот невозмущенной системы. Для построения точного периодического решения возмущенной системы применяется метод Ляпунова–Шмидта. Благодаря линейности задачи, этот метод позволяет свести её к конечномерной алгебраической задаче построения обобщённой жордановой цепочки для вырожденного линейного оператора. Получены необходимые и достаточные условия на безразмерные параметры отклонения, при которых длина такой цепочки равна 1 или 2. Для каждого случая выведены точные явные формулы для элементов цепочки, дающие полное описание периодического решения. Показано, что при длине обобщенной жордановой цепочки, равной 1, и стремлении малого параметра \varepsilon к нулю периодическое решение возмущенной системы непрерывно переходит в некоторое периодическое решение невозмущенной системы. Если же длина обобщенной жордановой цепочки равна 2, то периодическое решение возмущенной системы имеет полюс первого порядка в точке \varepsilon = 0, а при \varepsilon = 0 переходит в однопараметрическое семейство периодических решений невозмущенной системы. Численное моделирование проводилось на примере цепочки из восьми осцилляторов. Построены графики периодических решений и фазовых траекторий возмущенной системы при различных значениях малого параметра.

В летне-осенний период 2025 г. в отношениях между Индией и ЕС произошёл ряд заметных событий, связанных прежде всего с «Новой стратегической повесткой дня», торговыми переговорами и санкционной политикой

В последнее время искусственный интеллект (ИИ) стал весьма востребованным инструментом в модной индустрии. Технологии на основе ИИ помогают анализировать тренды и предсказывать будущие тенденции, сокращают время разработки новых коллекций, помогают разрабатывать новые принты и узоры, оптимизируют процесс кроя ткани, уменьшая отходы и ускоряя производство. Одна из ключевых тенденций - рост персонализации на основе ИИ. Современный потребитель требует не просто модную одежду, а продукт, адаптированный под его индивидуальные предпочтения. Интеллектуальные технологии способны решить эту задачу. В статье рассмотрен проект интеллектуальной системы, которая будет предоставлять персонализированные рекомендации модных образов, охарактеризованы основные потребности ключевых пользователей, составлен набор пользовательских историй, представлены основные AI/ML средства.

Статья посвящена исследованию влияния режимных параметров работы колонного аппарата с насадкой ПВН на гидравлическое сопротивление аппарата и на эффективность очистки технологических выбросов от аммиачной селитры и свободного аммиака. Экспериментальная установка позволяет также снизить температуру орошающей жидкости до значений 15÷25°С, что существенно улучшает условия газоочистки.

Для математического моделирования потоков в промышленном оборудовании обычно используют идеализированные гидродинамические модели. В силу простоты в использовании, они получили широкое распространение, несмотря на недостаточную адекватность. Указанный недостаток явился следствием упрощающих допущений, использованных при их выводе. По своей математической схеме все типовые модели структуры потоков относятся к классу детерминированных и континуальных. В то же время, ситуация в реальных движущихся потоках в значительной мере определяется случайными факторами. Возникает необходимость более широкого применения стохастических подходов к моделированию технологических процессов и аппаратов с использованием современных цифровых технологий. С другой стороны, широкое внедрение современных цифровых технологий делает перспективными подходы, использующие дискретное рассмотрение пространства. В данной статье рассматривается попытка создания гидродинамической модели с использованием систем дискретных динамических элементов, в частности вероятностных клеточных автоматов. При получении модели принимается гипотеза о существовании двух составляющих скорости потока, одна из которых детерминирована, а вторая - случайная. Описана общая методика создания модели, приведены некоторые результаты ее использования. Также приводятся результаты сравнения дискретной стохастической модели с типовой диффузионной моделью, с точки зрения отражения физической сущности реальных потоков, возможностей определения модельных параметров, удобства использования. Показаны отличительные стороны новой модели, ее достоинства и недостатки. Рассмотрены возможные области применения полученной модели.

Рассмотрен феномен искусственного интеллекта как междисциплинарной области познания. Актуализированы методологические принципы, сформулированные Р. Декартом, которые позволяют выделить ключевой концептуальный каркас технических изысканий в создании нейросетей — проблему природы человеческого сознания. Показана амбивалентность союза между биологической и технологической системами. Выделены риски и угрозы, сопровождающие процесс со-существования искусственного интеллекта с человеком, которые могут привести его к большей зависимости от сетевых структур. Проанализированы аспекты познавательной парадигмы в фокусе применения искусственного интеллекта, который оказывает влияние на человеческий мозг, изменяет нейронные пути, деформирует человеческое мышление, что проявляется в снижении мотивации к познанию. Сделан вывод об особой миссии современной системы образования, обретающей иные способы включения нового поколения в безграничное пространство человеческой культуры, что должно помочь преодолеть подчиненность имитационному характеру искусственного интеллекта и сохранить за человеком право в решении вопроса о смыслах его существования.

Экспериментально исследован метод восстановления функции распределения чувствительности по фотоприемнику по экспериментально измеренной зависимости сигнала от перемещения и известной функции распределения освещенности оптического зонда.

Рассмотрена роль нейродидактики в обучении иностранным языкам студентов технических специальностей. Обоснована целесообразность внедрения нейродидактического подхода в обучение иностранным языкам в технических вузах. Основное внимание уделено персонализации, эмоциональному вовлечению и интерактивности, что позволяет развивать языковые навыки в контексте профессиональной деятельности. Приведены примеры использования принципов нейродидактики при обучении иностранным языкам в МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Смыслы и цели массового образования заключены в передаче педагогически адаптированного социального опыта от учителя к ученику. Подобное образование имеет характер передачи и потому монологично; это отражает представление о человеке как о «чистом листе». Однако опыт и знания невозможно передать напрямую; они формируются изнутри. Передача обезличенной информации в готовом виде не учитывает личностные особенности, смыслы и цели самого ученика, который не участвует в создании знания. Такой подход ведёт к подготовке специалиста, склонного к подражанию, что способствует ускорению исторического процесса, приводит к атомизации личности и усилению агрессии. Искусственный интеллект, выполняя для человека всё большее количество его функций, экономит его время и облегчает профессиональные и личностные действия, содействуя передаче информации, которую многие могут понимать как синоним знания. Может ли искусственный интеллект не только выполнять роль генератора решений по запросам ученика, но и способствовать выявлению, раскрытию и реализации его потенциала? Иными словами, может ли он поддерживать студента в субъектно-субъектном взаимодействии с другими студентами и преподавателями в рамках диалогичного образования? Монологичное образование и искусственный интеллект имеют одну схожую важную черту - отсутствие внутренней потенции к созиданию. Мы полагаем, что искусственный интеллект не может быть субъектом по причине отсутствия границ, поскольку в диалоге всегда рождаются новые смыслы, исходя из самости субъектов. У искусственного интеллекта нет внутреннего пространства смыслов, которое является базовым условием для диалога. Искусственный интеллект доводит монологическое образование одновременно до совершенства и абсурда. Он облегчает жизнь человека, но делает это за счёт сокращения возможностей для его развития. Образование эвристического типа, диалогичное по своей природе, выступает помощником ученика в его творческой самореализации и развивает качества личности творца, способного к эффективному взаимодействию с искусственным интеллектом.

Работа в команде является неотъемлемой частью профессиональной деятельности, а навыки сотрудничества необходимы студентам для успешного трудоустройства. Задача высшего образования - повышение конкурентоспособности выпускников на рынке труда посредством разработки образовательных программ, направленных на развитие навыков командной работы. Прогресс этих навыков можно наблюдать только при наличии надёжного метода измерения. Поэтому инструменты оценки развития командных навыков у студентов играют важную роль в высшем образовании. Обзор раскрывает ключевые проблемы и противоречия в оценке групповой и командной работы в высшем образовании. Анализируя традиционные методы (экспертное оценивание, взаимооценку, нормализованные подходы), исследование демонстрирует их возможную уязвимость к субъективности, когнитивным искажениям и социальным факторам. В то же время автоматизированные алгоритмы, анализ цифровых следов и мультимодальная учебная аналитика имеют высокий потенциал для фиксации реального вклада студентов и динамики их взаимодействия. Однако эти технологии пока слабо изучены и представлены в научной литературе о групповой и командной работе, их восприятие студентами остаётся неоднозначным. Один из ключевых выводов исследования: большинство существующих подходов оценивают только конечный результат, игнорируя процесс формирования командных навыков и изменение ролей участников во времени, и это ограничение приводит к несправедливому распределению оценок и снижению мотивации студентов. Работа подчёркивает необходимость перехода к гибридным моделям оценивания, объединяющим количественные цифровые данные с качественной педагогической экспертизой. Представленные выводы основаны на анализе 43 эмпирических исследований и показывают, что будущее командной оценки лежит в интеграции цифровых технологий, способных отслеживать взаимодействие студентов в реальном времени, выявлять закономерности сотрудничества и обеспечивать справедливое распределение оценок.

Рассмотрены шесть видов индукции, используемых в научном познании: перечислительная (полная и неполная), элиминативная, индукция как обратная дедукция, математическая, как степень эмпирического подтверждения научных законов и теорий, как степень формальнологической зависимости одних высказываний от других. Описаны возможности и ограничения каждого вида индукции как в полу-чении нового знания, так и в обосновании имеющегося. Все виды индукции, кроме индукции как степени формальнологической зависимости одних высказываний от других, имеют эвристический характер и активно используются в научном познании при конструировании и обосновании различных единиц научного знания (фактов, законов, теорий). Предложен новый подход в решении проблемы Юма (оправдания индукции) с позиций конструктивистского понимания природы научного знания. Обосновано положение, что оправдание индукции должно состоять не в доказательстве истинности полученного с ее помощью научного знания, а в обосновании его полезности при оценке объективной реальности и практической деятельности по ее преобразованию.