Объектом исследования является новый методологический подход к гранулированию информации, а также к построению и применению гранулярных моделей вычислений как к новому математическому и методологическому инструментарию повышения точности идентификации и оценки уровня вредоносной активности в инфраструктуре Умного города. Предложенный подход основан на практическом приложении элементов теории нечетких множеств в сочетании с элементами информационного гранулирования к задачам оценки признаков вредоносной активности. Произведен подробный анализ отличительных черт этого подхода, определяющих целесообразность и условия его применения для идентификации и оценки уровня вредоносной активности в инфраструктуре Умного города. Изучены и описаны теоретические аспекты применения гранулирования информации и гранулярных моделей вычислений в задачах оценки вредоносной активности, сочетающей различные признаки для различных категорий потенциальных угроз инфраструктуре и субъектам Умного города: категорий «кибератака», «вредоносная вирусная угроза» или «утечка (потеря) данных». Проведен анализ особенностей предложенного подхода, позволяющего учитывать мнения экспертов и устранять нечеткость, связанную с зашумленностью, неупорядоченностью и неформализованностью данных наблюдения, собираемых и предварительно обрабатываемых в интересах оценки угроз и последствий негативного проявления вредоносной активности. Выработана и детально изложена последовательность вычислений и аналитические выражения для расчета оценочных значений признаков наличия вредоносной активности для различных категорий потенциальных угроз инфраструктуре и субъектам Умного города. Подход предполагает практическую возможность оценки признаков вредоносной активности с использованием информационных гранул, образованных на основе учета минимального численного расстояния между значениями функций принадлежности, характеризующими нечетко заданные данные о наличии либо отсутствии наблюдаемых признаков (атрибутов) вредоносной активности, а также гранулярного суммирования и определения функции следа гранулярной суммы. При этом предложенный подход позволяет получать оценки признаков вредоносной активности, адекватные задачам мониторинга политики безопасности Умного города и в конечном итоге обеспечивает повышение достоверности проактивного контроля угроз и анализа возможных последствий негативного проявления подозрительной активности.
В настоящей работе рассмотрены результаты анализа почвенных проб, отобранных на разном удалении от автомобильной дороги с учетным номером 99К-11, расположенной вблизи границы кластерного участка «Центральный» заповедника «Бастак». По результатам исследования цинк, свинец и марганец выявлены преимущественно в верхних 5 см почвенного профиля, в то время как железо встречается во всех пробах по всему профилю. Содержание некоторых компонентов превышает значение их содержания в земной коре.
Рассматривается задача теории расписаний с дополнительным условием - необходимостью выбора альтернативной цепочки операций в техпроцессах изделий. Предлагается двухэтапный алгоритм планирования, первый этап которого - выбор подходящих по некоторому критерию цепочек операций из заданных альтернатив, после чего задача сводится к классической задаче JSSP (Job-Shop Scheduling Problem). На втором этапе происходит расстановка на машины выбранных производственных операций с учетом порядка технологического процесса и иных ограничений. В качестве критерия оптимизации выбрана минимизация времени переналадок на производстве. Описание алгоритма и его реализация приведены на примере кабельной промышленности (производство жгутов проводов). Оба этапа планирования реализованы на основе жадных алгоритмов, приведены результаты тестовых замеров на различных объемах данных (до десятков тысяч операций). Реализация выполнена на языке C# 10 с использованием свободной платформы .NET 6. Вектором дальнейших исследований является реализация более сложных алгоритмов (в частности, на основе эволюционных методов) с целью получения более оптимальных планов.
Комплексное использование древесного сырья, получение возобновляемых биоэнергоресурсов - это современный тренд лесной промышленности развитых стран. Производство щепы из лесосечных отходов - один из технологических элементов рационального, экономного природопользования в интересах повышения выхода полезного валового продукта с единицы лесной площади и снижения негативного экологического влияния лесозаготовок. В работе рассмотрен вопрос моделирования технологического процесса производства щепы из лесосечных отходов посредством применения мобильных рубительных машин. Актуальность имитационного моделирования объясняется существенными преимуществами, реализуемыми в современных графоаналитических пакетах программ, а также ограничениями, связанными с возможность и экономической целесообразностью натурного физического эксперимента с реальными машинами. В статье кратко приведена информация о работах других авторов в предметной области исследования. Имитационная модель работы мобильной рубительной машины разработана в среде имитационного моделирования AnyLogic. Имитационная модель является комбинированной агентно-дискретно-событийной моделью. В работе представлен алгоритм взаимодействия рубительной машины, транспортера щепы и предмета труда. Модель предусматривает возможность варьирования значительного числа факторов в интересах адаптации к конкретным лесоэксплуатационным и технологическим условиям. Применение разработанной имитационной модели позволяет провести программную симуляцию процесса очистки лесосеки от отходов в виде порубочных остатков посредством их переработки на щепу с последующим перемещением на склад хранения. Имитационный эксперимент позволяет оценить степень влияния различных факторов на целевые показатели производительности, загруженности и затрат на производство. Материалы работы могут использоваться для совершенствования технологий очистки лесосек, принятия решений при определении состава и сочетания технологического оборудования, необходимого для производства щепы на лесосеке.
Выполнена систематизация проблем создания общественных пространств на примере городского округа «Город Хабаровск». Результаты исследования могут быть использованы органами государственной власти и местного самоуправления для разработки документов стратегического городского планирования и их актуализации.
При разработке высокоавтоматизированных и беспилотных транспортных средств автоиндустрия столкнулась с новым комплексом проблем, связанным с необходимостью стандартизации элементов систем автоматизированного вождения и определения правил их испытаний и сертификации. В связи с ускорением научно-технического прогресса и развитием новых технологий применяемые ранее стандарты стали устаревать по мере накопления практики их применения, а иногда и до утверждения того или иного технического регламента. В этих условиях перспективным техническим и юридическим решением может стать применение нечеткой логики в инструментах агрегации и управления экспертными знаниями в процессах сертификации и испытаний высокоавтоматизированных транспортных средств и элементов систем их автоматизированного управления. В нечетких моделях принятия решений используются типовые нечеткие ситуации, которые формируют каталоги сценариев для проведения испытаний автомобилей и их систем. Таким образом может формироваться база знаний экспертной системы, в которой инженеры по знаниям применяют набор параметров сценария испытания или эксперимента, для испытаний и имитационного моделирования. Определение параметров нового сценария, их схожесть с ранее формализованными сценариями и решение о включении того или иного сценария в каталог сценариев остается за экспертами. Применяемые на современном этапе подходы к формализации знаний экспертов не приемлемы для создания баз знаний под управлением систем управления большими данными или искусственными нейронными сетями, за которыми ближайшее будущее в развитие экспертных систем. Предлагается метод, с помощью которого инженеру знаний, администрирующему экспертную систему, можно автоматизировать создание каталога «нечетких» сценариев испытаний и имитационного моделирования систем посредством автоматического поиска максимального значения принадлежности состояний этих систем к картам и каталогам сценариев, с заданной экспертом вероятностью, с использованием методов машинного обучения.
Колесные тракторы, использующиеся в лесозаготовительном производстве, сельском и лесном хозяйстве, отличаются большой вариативностью конструктивных параметров и эксплуатационных характеристик. От них напрямую зависят показатели экологической эффективности - воздействия техники на окружающую среду (например, вес машины и параметры движителя определяют глубину колеи и уплотнение почвогрунта) и эксплуатационной эффективности - производительности, энергоемкости (так, например, грузоподъемность и грузовая скорость машины во многом определяют время цикла трелевки). Подбор техники, наилучшим образом совместимой с природно-производственными условиями, параметры которой обеспечивают требуемые показатели экологической и эксплуатационной эффективности, является нетривиальной научно-практической задачей. Для упрощения процесса принятия решений при выборе машин предложены различные классификации техники, что позволяет рассматривать не каждую конкретную модель, а определенный класс с учетом типа природно-производственных условий. В настоящей статье проанализированы сведения о 102 моделях колесных тракторов с формулой 4х4. При обработке данных использован алгоритм кластеризации данных k-средних с метрикой Евклида (k-means). Число кластеров подобрано итерационным путем на основе результатов анализа функции суммарной ошибки разбиения объектов на кластеры (метрика inertia). Программа для проведения расчетов подготовлена на языке Python; расчеты выполнены в среде Google Colab, использована библиотека sklearn. Классификация предложена на основе обобщения результатов разметки объектов.
В работе рассмотрена и проанализирована структура естественных ландшафтов города Хабаровска на уровне типов местности. В пределах города на основе геолого-геоморфологических различий выделено 8 типов местности, характеризующихся различной антропогенной нагрузкой. Для оценки структуры естественных ландшафтов и антропогенной нагрузки составлена карта городских ландшафтных комплексов в масштабе 1:10 000.
Рассматривается управление процессом обслуживания высокотехнологичного оборудования. Описывается механизм эксплуатации, обслуживания и ремонта элементов оборудования и наличие высококвалифицированного персонала, способного выполнять определенные виды работ. Функционирование сети Петри отражает процесс использования и обслуживания высокотехнологичного оборудования. Сеть Петри исследует события, которым соотносят определенные переходы. Рассматриваются условия срабатывания переходов, описываются связи между позициями и переходами. Каждая позиция выбранного множества соответствует видам анализируемого высокотехнологичного оборудования, выполняемым регламентным работам и бригадам, осуществляющим эти работы. Для моделирования процессов функционирования сети Петри формируется функция переходов, позволяющая определять новые состояния сети, получаемые при срабатывании какого-либо перехода. Описаны правила функционирования сети Петри. Реализуются разрешенные переходы, у которых в каждой позиции на входе метки имеются ненулевые значения. Срабатывание перехода осуществляется не обязательно в ближайший разрешенный момент времени. Исследуются изменение состояния сети Петри и ее маркировки при реализации различных переходов и изменении порядка их осуществления. При выполнении любого перехода происходит изменение маркировки рассматриваемой сети Петри. Метки в каждой позиции на входе реализуемого перехода снижаются на единицу, а в каждой выходной позиции увеличиваются на единицу, причем прибавление фишек на выходных позициях и уменьшение на входных происходит одновременно. Для описания процесса функционирования сети Петри применяется матричный подход. В качестве рассматриваемого оборудования могут выступать летательные аппараты, транспорт, станки и т. д. В итоге рассматривается механизм эксплуатации, обслуживания и ремонта элементов оборудования в виде параллельных процессов, которые протекают в рассматриваемой системе независимо друг от друга.
Изменение свойств материала в процессе физико-механической обработки может существенно снизить рабочий ресурс производимого изделия, поэтому важно осуществлять контроль качества поверхностного слоя деталей. Для решения данной задачи на подшипниковых предприятиях применяются такие методики неразрушающего контроля, как травление, визуальный, капиллярный, магнитопорошковый, ультразвуковой, вибрационный, вихретоковый методы. Рассматриваются физические основы представленных методик, приводится их сравнительный анализ. Для автоматизации обработки результатов методов неразрушающего контроля поверхностного слоя деталей подшипников в рамках концепции «Индустрия 4.0» могут применяться машинное зрение и подходы цифровой обработки сигналов. С точки зрения производительности и возможности интеграции в производственную систему наиболее перспективным является вихретоковый метод, результатом контроля поверхности данным способом является массив цифровых значений. Развитие современных методов анализа информации позволяет эффективно обрабатывать большое количество данных, а машинное обучение позволяет решать задачи классификации, регрессии и т. д. Приводится методологическое обеспечение разработки и применения автоматизированной системы вихретокового контроля с использованием методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Рассматриваются работы ученых, посвященные обработке результатов вихретокового контроля различных объектов, в том числе деталей подшипников, отмечается, что ранее не было уделено внимание вопросу обоснованного выбора модели машинного обучения для распознавания дефектов поверхности деталей. Показана возможность применения метода медианной полировки для преобразования вихретокового сигнала. Разработка и внедрение системы распознавания дефектов подшипников на основе методологического обеспечения, представленного в данной работе, могут существенно повысить эффективность контроля качества изделий и оптимизировать технологический процесс.