Научный архив: статьи

В статье проанализирована проблема управления водными ресурсами в условиях нарушения стационарности временных рядов стока. Предложено рассматривать нарушенные гидрологические ряды в виде набора условно-стационарных периодов. Поиск оптимального управления для каждого периода осуществляется методом стохастического динамического программирования. Методы. Для получения функции распределения наполнений и сбросов предложен итерационный алгоритм решения системы уравнений, связывающих искомые вероятности для всех расчетных интервалов. Результаты. Метод реализован на примере управления водными ресурсами Цимлянского водохранилища и позволяет рассчитывать характеристики отдачи водохранилища при задаваемых сценарным образом значениях параметров притока для будущих климатических ситуаций.

Государственный природный заказник регионального значения (ГПЗ) «Гора Спилия (Аскети)» является одним из 13 ООПТ, которые планируется создать в г. Севастополе. В настоящей работе анализируются существующие схемы его размещения, выполнена оценка его природоохранной эффективности при различной конфигурации границ, предложены меры по оптимизации. В 2019–2024 гг. на участке между бухтой Балаклавская и хребтом Каядес, занятом природными сообществами, в ходе маршрутных исследований выявляли места произрастания видов высших растений, занесённых в Красные книги Российской Федерации и г. Севастополя. На основе собственных и опубликованных данных, материалов веб-ресурсов plantarium. ru и iNaturalist. org установлено, что раритетная флора исследуемого участка включает 68 видов, из которых 19–56 % не встречаются ни в одном из предложенных вариантов ГПЗ «Гора Спилия (Аскети)». Доля видов с приемлемым уровнем охраны (более половины местообитаний которых на изученной территории войдут в состав ООПТ) колебалась от 16 до 60 %. Для трёх видов-доминантов, охраняемых на федеральном уровне, определена площадь ареалов на участке от бухты Балаклавская до хребта Каядес. Выявлено, что только Pinus pityusa Steven будет защищена в достаточной степени, поскольку в состав ООПТ ГПЗ «Гора Спилия (Аскети)» войдет 81–97 % её ареала. Для Astragalus arnacantha M. Bieb. эта величина колебалась от 5 до 84 %, тогда как для Juniperus excelsa M. Bieb. — от 7 до 49 %. Расчёт индексов формы показал, что существующие варианты границ ГПЗ «Гора Спилия (Аскети)» не являются оптимальными, объект уязвим к внешним воздействиям. С учётом этого предложена новая схема границ ООПТ, которая предусматривает увеличение площади объекта со 119 до 1039 га, снижение уровня его уязвимости и обеспечивает охват большинства местообитаний раритетных видов растений.

Жмых конопли рассматривается как один из побочных продуктов механического отжима масла с высоким содержанием белка (23,0-33,0%) и углеводов (3,0-48,5%). Полисахаридный комплекс клеточных стенок конопли в основном состоит из ксиланов и целлюлозы, а также включает пектины, галактаны, арабинаны, маннаны и ксилоглюканы. Часть белковых компонентов тесно ассоциирована с этими полисахаридами, что ограничивает их биодоступность и усвояемость. Для снижения уровня некрахмальных полисахаридов и повышения пищевой ценности белков конопли применяются ферментные препараты (ФП), способные эффективно разрушать полисахаридную матрицу. В данной работе исследована ферментативная биодеструкция некрахмального полисахаридного комплекса жмыха промышленной конопли (Cannabis sativa L.), позволяющая повысить эффективность получения белкового изолята. Проведен сравнительный анализ 12 коммерческих ферментных препаратов, включая целлюлазы, гемицеллюлазы пектины, галактаны, арабинаны, маннаны и ксилоглюканы. Наибольшая степень гидролиза (40-43%) наблюдалась при использовании препаратов «ЦеллоЛюкс F» и «ЦеллоЛюкс A» («Сиббиофарм»), а также «Cellulase 5000» и «Rovabio Max AP» со степенью гидролиза до 40%. Определены рабочие параметры ферментативного гидролиза при использовании ФП «Сиббиофарм»: температура 45-60 °С, pH 3,5-5,0. С использованием трехфакторного плана Бокса-Бенкена (15 экспериментальных точек) и методологии поверхности отклика (RSM) разработана регрессионная математическая модель процесса с коэффициентом детерминации R² = 0,977. Установлены оптимальные параметры: концентрация субстрата – 12%, дозировка ферментного препарата – 2,4%, продолжительность гидролиза – 10,4 ч. При этих условиях предсказанная степень гидролиза составила 43,55%, экспериментально подтвержденное значение – 41,34% (относительная погрешность 5,07%). Полученные результаты демонстрируют высокую адекватность модели и открывают возможности для ее применения в технологии получения высококачественного изолята белка конопли за счет эффективного разрушения полисахаридных структур конопляного жмыха и высвобождения белковых компонентов.

В статье рассмотрена проблема повышения эффективности послеуборочной обработки зернового вороха, являющейся ключевым звеном в сохранении качества и увеличении рентабельности производства зерна. Проведен анализ существующих технологических схем, выявлены их недостатки, связанные с отсутствием гибкой дифференциации режимов обработки для разнокачественных частей зернового массива. Анализ технологий обработки зерна в основных зерносеющих зонах страны позволяет выделить четыре основных этапа послеуборочной обработки зерна, которые в зависимости от назначения полностью или частично осуществляются в хозяйствах: приемка, предварительная очистка, временное хранение и сушка, окончательная обработка с доведением до требований стандартов. Совершенствование и обоснование оптимальных вариантов технологических операций послеуборочной обработки зернового вороха, обеспечивающих эффективное использование технических средств, материальных, трудовых, денежных ресурсов и определение их технико-экономических показателей возможно на основе системного анализа и использования оптимизационных моделей. В качестве основного метода исследования применен системный подход, позволяющий представить технологическую линию как целостную, многоуровневую систему взаимосвязанных подпроцессов. Разработана концепция оптимизации, основанная на раннем фракционировании вороха на семенную, продовольственную и фуражную фракции с последующей их раздельной обработкой в адаптивных режимах. Центральным элементом работы является построение иерархической системы математических моделей (функционалов), описывающих процессы сепарирования и сушки на различных уровнях системы – от движения единичной частицы на решете до работы всего зерноочистительно-сушильного комплекса. Предложенный подход позволяет формализовать задачу оптимизации как поиск экстремума целевой функции, выражающей критерий «максимальная производительность при минимальных удельных затратах», при заданных ограничениях по качеству готовой продукции. Показано, что использование фракционных технологий позволяет снизить микроповреждение семян на 10–15 % и повысить общую эффективность использования ресурсов на 15–20 % по сравнению с традиционными схемами.

Актуальность и цели. В условиях цифровой трансформации требуется тщательная оценка эффективности онлайн-курсов для обеспечения качественного образовательного процесса, выявления оптимальных методов обучения и своевременной коррекции учебных программ. Актуальность исследования вызвана необходимостью поиска новых решений для оценки эффективности онлайн-курсов, так как существующие методы или фокусируются исключительно на количественных показателях, что не позволяет адекватно оценить восприятие и усвоение учебного материала, или ограничиваются качественными показателями, подверженными субъективности и возможным искажениям. Неточности в оценке приводят к неверным управленческим решениям по усовершенствованию учебных материалов, неудовлетворенности учащихся, нецелесообразному использованию финансовых и временных ресурсов, что отрицательно сказывается на общем уровне образовательного процесса. Цель исследования - разработка и апробация комплексного подхода, который позволит осуществить всесторонний анализ образовательного процесса и выявить проблемные зоны, требующие коррекции.

Материалы и методы. Методической основой исследования являются систематизация результатов анализа научной литературы, практических разработок и личный опыт автора, что позволило сформировать комплексную методологию оценки эффективности онлайн-курсов.

Результаты. Разработана концепция, основанная на балансе качественных и количественных показателей, применении инструментов, гарантирующих достоверность и надежность данных, использовании математической модели Байеса для прогнозирования изменения эффективности курса при смене показателей. Практическая реализация продемонстрирована на примере онлайн-курса «Веб-дизайн».

Выводы. Действия по оптимизации структуры курса, рекомендованные по результатам комплексной оценки эффективности, привели к улучшению качества образовательного процесса, повышению уровня усвоения материала и росту общей удовлетворенности учащихся.

Актуальность и цели. Исследование посвящено разработке модели формирования оптимального состава команд для проектов в целом и для инновационных в частности, которые являются основой экономического прогресса в современном информационном обществе. Проблема заключается в необходимости повышения эффективности и результативности проектов за счет оптимизации состава команд. Целью исследования является создание математической модели формирования команд проектов, учитывающей такие факторы, как квалификация, производительность и инновационный потенциал участников.

Материалы и методы. Методологическую и инструментальную основу исследования составили метод дискретной оптимизации, основы кибернетики, а также математического моделирования. В работе рассматриваются существующие подходы к формированию команд, в основном базирующиеся на опыте и наблюдениях, на личностных качествах или взаимоотношениях между членами команды.

Результаты. В результате была построена модель формирования команды проекта на основе алгоритма, позволяющего минимизировать затраты на персонал при сохранении высокой эффективности. Практическое применение данной модели демонстрируется на примере IT-проектов, что показывает возможности оптимизации человеческих ресурсов в данной отрасли. Модель обеспечивает оптимальный состав команды на проект с учетом минимизации расходов на трудовые ресурсы при выполнении требуемой производительности на проект в целом. Данный подход способствует экономическому прогрессу проектно-ориентированных предприятий.

Выводы. Исследование направлено на улучшение методов и моделей управления проектами и может быть полезно руководителям проектов, специалистам по кадрам и руководству компаний, стремящихся внедрить методы оптимизации состава команд при реализации проектов. Внедрение разработанной модели может способствовать повышению прогнозируемости проектов, что особенно актуально в условиях растущей сложности и масштабов современных проектов.

Данная статья посвящена изучению и оптимизации переработки отходов ламинированного картона с применением методов экструзии и добавлением биоразлагаемых полимеров, таких как полиактид (PLA) и поли(гидроксиалканоаты) (PHA). Рассматриваются современные технологии отделения компонентов и переработки композитных материалов, включая гидродекортирование, экструзию и использование биоразлагаемых добавок. Особое внимание уделяется моделированию процессов экструзии, позволяющему предсказывать поведение полимерных расплавов, включая вязкость, теплоперенос и механические свойства в зависимости от температуры. Математическое моделирование даёт возможность оптимизировать параметры переработки, минимизировать дефекты продукции и повысить её качество.

В условиях стремительного развития цифровой экономики использование больших данных (Big Data) становится ключевым инструментом повышения эффективности и устойчивости бизнес-процессов.

Целью настоящего исследования является выявление механизмов и эффектов применения Big Data для оптимизации операционных и управленческих функций в компаниях различных отраслей. На основе анализа эмпирических данных, кейсов цифровой трансформации, а также вторичных источников - в том числе аналитики McKinsey, IDC и отчетов ведущих ИТ-компаний - продемонстрировано, как применение методов интеллектуального анализа данных, машинного обучения и визуализации позволяет сократить транзакционные издержки, ускорить принятие решений и повысить точность бизнес-прогнозирования. Результаты исследования подтверждают наличие устойчивой положительной корреляции между уровнем зрелости Big Data-практик и показателями операционной эффективности. Представлены рекомендации для предприятий и государств по формированию цифровых стратегий с учётом потенциала больших данных. Отдельное внимание уделено барьерам внедрения - технологическим, организационным и этическим.

Цифровая трансформация промышленного сектора формирует новые требования к эффективности и гибкости производственных процессов. Одним из ключевых инструментов в этом контексте становится искусственный интеллект (ИИ), способный обеспечивать интеллектуальную автоматизацию, прогнозирование, адаптацию и самообучение в рамках производственного цикла. В статье рассматриваются основные подходы к внедрению ИИ в производственную среду, проанализированы технологии машинного обучения, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики, а также их роль в повышении операционной эффективности. Осуществляется оценка экономических эффектов внедрения ИИ в производственные системы на основе сравнительного анализа кейсов. Особое внимание уделено барьерам, связанным с цифровой зрелостью предприятий, кадровым обеспечением и трансформацией бизнес-моделей.

Цель – оптимизация конструкции механизма регулировки высоты барабана угледобывающей машины путем изменения размера и угла механизма регулировки для повышения надежности работы механизма в тяжелых эксплуатационных условиях. В работе использован метод оптимизации роя частиц. В качестве опорных параметров были выбраны значения длины большого рычага, длины малого рычага и максимального угла поворота коромысла. При условии ограничения рабочей высоты и длины коромысла установлена многоцелевая оптимизационная модель с углом качания и напряжением цилиндра барабана в качестве целевых функций и переведена в одноцелевую функцию (при помощи линейных весовых коэффициентов). Граничные условия оптимизации получены на основе анализа рабочих характеристик каждой части механизма регулировки рабочей высоты угледобывающей машины – угол качания, ход цилиндра, нагрузка на цилиндр и коромысло, ограничение по высоте и длине коромысла и рычагов. Алгоритм оптимизации роя частиц использован для оптимизации ключевых размерных и угловых параметров коромысла. Результаты оптимизации проверены для оценки их точности. Установлено, что по сравнению с исходными параметрами удалось достичь следующих изменений оптимизируемых величин: ход цилиндра сократился на 17,9%, длина цилиндра сократилась на 8,94%, угол качания уменьшился на 2,83%, напряжение цилиндра уменьшилось на 12,1%, на 6,83% увеличился изгибающий момент коромысла. Таким образом, предложены рекомендации по оптимизации конструкции системы регулировки высоты коромысла угледобывающей машины, способствующие повышению надежности ее работы в сложных условиях.

В условиях глобальной цифровизации экономики и реализации национальных стратегий развития возникает необходимость анализа внедрения технологий ИИ в различные отрасли экономики. Имеет значение, какими темпами будут развиваться данные направления в нашей стране. Применение ИИ становится ключевым фактором повышения эффективности и конкурентоспособности, а также основой перехода к новой цифровой экономике.

Исследование направлено на анализ теоретических и организационно-методических аспектов внедрения ИИ в экономику, динамики отраслевых экономических эффектов и формулирование прогноза достижения целевых показателей Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Для анализа использованы методы сравнительного и экономико-статистического анализа, которые позволяют сопоставить исходные и целевые показатели эффективности, оценить структурные изменения и формализовать выводы о влиянии ИИ на сокращение операционных расходов и оптимизацию бизнес-процессов. Рассмотрены ключевые отрасли, в которых внедрение технологий ИИ оказывает значительное влияние: от обрабатывающей промышленности до государственного управления, здравоохранения и сельского хозяйства. Исследована динамика экономических эффектов, выявлены тенденции и потенциал снижений затрат благодаря цифровым технологиям. Научная новизна исследования заключается в оценке возможностей достижения важнейших целевых индикаторов Национальной стратегии развития искусственного интеллекта.

Результаты исследования могут быть использованы при разработке и корректировке стратегий цифровой трансформации организаций и отраслей, формировании управленческих решений и государственной политики по внедрению ИИ. Практическая реализация рекомендаций способствует повышению цифровой зрелости экономики.

Статья посвящена исследованию проблемы влияния метеофакторов на вероятность возникновения лесных пожаров. Сформулирована частная задача исследования влияния взаимосвязи относительной влажности воздуха и удельной влажности, при которой появляется дополнительный фактор, содействующий возникновению лесных пожаров путем увеличения температуры воздуха. Составлена и решена вариационная оптимизационная задача, решение которой при некотором ограничительном условии позволяет вычислить оптимальную взаимосвязь относительной влажности и удельной влажности при которой температура воздуха достигает максимальной величины. Данный фактор может быть рассмотрен в качестве дополнительного фактора содействующего возникновению лесных пожаров.