Необходимость развития моделей и методов расчета нестационарных течений газа и жидкости с концентрированной завихренностью обусловливается широким распространением такого рода течений в природе и технике.
Рассматривается численное моделирование формирования вихревого кольца, его распространения и взаимодействия с плоской преградой, ориентированной по нормали к направлению перемещения кольца. Обсуждается построение модели виртуального генератора вихревых колец и выбор комплекса параметров, описывающих генерирующий импульс (продолжительность импульса и его амплитуда).
Расчетная область состоит из внутренней области генератора вихревых колец и область внешнего пространства за его срезом, в которой происходит формирование и движение вихревого кольца.
Для численных расчетов применяются нестационарные уравнения Навье–Стокса в осесимметричной постановке, для дискретизации которых используется метод конечных объемов.
Для моделирования течения, образующегося при движении поршня в трубе,
на левом торце генерирующей трубки используются нестационарные граничные условия, описывающие изменение массового расхода во времени.
Приводятся распределения давления по преграде и изменение продольной силы, действующей на преграду, во времени, а также изменение характеристик вихревого кольца при его взаимодействии с преградой.
Результаты численных расчетов сравниваются с данными физического эксперимента. Приводится качественная картина течения, возникающего при приближении вихревого кольца к стенке, а также обсуждаются ключевые особенности потока и критические точки, которые формируются при взаимодействии вихревого кольца со стенкой.
Деятельность хозяйствующих субъектов, государственных учреждений и органов власти во многом связана с различными рисками, в том числе финансовыми. В современных экономических условиях степень их влияния на результаты управления и обеспечения экономической безопасности существенно возрастает. Для эффективного управления этими рисками необходимо провести их предварительную оценку с широким использованием различных финансовых механизмов и инструментов анализа.
В статье отмечается, что финансовая безопасность является важнейшим условием обеспечения национальной безопасности, так как от стабильности финансовой системы, обеспеченности финансовыми ресурсами реального сектора экономики зависит устойчивое социально-экономическое развитие государства, а также способность противостоять санкциям недружественных государств. Авторами исследовано влияние финансовой безопасности на национальную безопасность государства. С этой целью был произведен расчет основных индикаторов и показателей финансовой безопасности в динамике, осуществлен прогноз поведения ключевых показателей финансовой безопасности в среднесрочной перспективе. По результатам исследования сделаны обоснованные выводы об устойчивом финансовом состоянии Российской Федерации.
Представлена эквивалентная электрическая схема сверхпроводников согласно
двухжидкостной модели для описания переходных процессов при коммутации посто-
янного тока и нестационарных процессов при гармоническом изменении электродви-
жущей силы (ЭДС) источника питания. В схеме введены инерционные индуктивно-
сти для нормальных и сверхпроводящих электронов (L n , Ls ) и эффективное
сопротивление Rn вследствие возбуждения нормальных электронов под действием
индуцированного электрического поля. Также показаны существенные недостатки и
противоречия в эквивалентной электрической схеме сверхпроводников, предложенной
другими авторами. Введенная в работе эквивалентная электрическая схема позволяет
описать переходные процессы, а также получить зависимости нормального и сверх-
проводящего токов, электрического поля от времени и мощность тепловыделения в
сверхпроводнике при возбуждении нормальных электронов в зависимости от часто-
ты и температуры.
В горнодобывающих работах на открытых карьерах активно используются взрывные технологии. При этом появляется задача оценки качества взрывных работ, которая определяется размерами фрагментов горной породы, полученных в результате взрывов. В связи с этим возникает задача оценки числа фрагментов горной породы и их размеров (задача фрагментации). В настоящее время популярны подходы к решению таких задач на основе систем компьютерного зрения с использованием нейронных сетей семантической или экземплярной сегментации. При этом оказывается, что для их работы требуется существенное привлечение компьютерных ресурсов. В связи с этим использование альтернатив – алгоритмов быстрого обнаружения объектов на цифровых изображениях взорванной породы является актуальным. В статье изучены особенности использования нейронных сетей глубокого обучения с архитектурой YOLO, которая, как ожидалось, будет иметь более высокую скорость обработки видеоинформации. На основе проведённого исследования обоснован выбор в качестве базовой архитектуры использовать YOLOv7x. Для обучения нейронных сетей выбранной архитектуры был использован размеченный авторами набор данных, составленный из цифровых фотографий фрагментов горной породы, образовавшихся в результате взрыва в открытом карьере. Полученные результаты позволили обосновать выбор в качестве метрики оценки качества взрывных работ геометрические размеры описанного прямоугольника вокруг выделенного на изображении фрагмента породы.
Основная проблема использования стандартных методов оптимизации заключается в необходимости изменять все параметры шагами одинакового размера, независимо от поведения градиента. Более эффективный способ оптимизации нейронной сети состоит в том, чтобы установить адаптивные размеры шага для каждого параметра. Стандартные методы основаны на квадратных корнях экспоненциальных оценок моментов квадратов прошлых градиентов и не используют локальное изменение градиентов. В работе представлены методы адаптивной невыпуклой и доверительной оптимизации с положительно-отрицательной оценкой моментов с соответствующими теоретическими гарантиями сходимости. Данные подходы позволяют более точно сходиться функции потери в области глобального минимума за меньшее количество итераций. Использование преобразований положительно-отрицательной оценки момента и дополнительного параметра, регулирующего размер шага, позволяют обходить локальные экстремумы для достижения более высокой производительности по сравнению с аналогичными методами. Внедрение разработанных алгоритмов в процесс обучения различных архитектур мультимодальных нейросетевых систем анализа гетерогенных данных позволило повысить точность распознавания пигментных новообразований кожи на 2,33 – 5,69 процентных пункта по сравнению с известными методами оптимизации. Мультимодальные нейросетевые системы анализа разнородных дерматологических данных, обученные с применением предложенных алгоритмов оптимизации, могут использоваться в качестве инструмента вспомогательной медицинской диагностики, который позволит сократить потребление финансовых и трудовых ресурсов, задействованных в медицинской отрасли, а также повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.
В связи с малым количеством размеченных наборов данных радиолокационных изображений перспективным представляется использование оптических изображений для обучения нейронных сетей, предназначенных для обнаружения объектов на радиолокационных изображениях. Однако оптические изображения имеют ряд существенных отличий от радиолокационных изображений, что приводит к необходимости более глубокого экспериментального исследования вопроса. В работе была исследована применимость такого подхода и показано, что в случае задачи обнаружения кораблей достижимы высокие результаты. Кроме того, показано, что предварительная фильтрация спекл-шума позволяет дополнительно улучшить ситуацию.
A computer vision based real-time object detection on low-power devices is economically attractive, yet a technically challenging task. The paper presents results of benchmarks on popular deep neural network models, which are often used for this task. The results of experiments provide insights into trade-offs between accuracy, speed, and computational efficiency of MobileNetV2 SSD, CenterNet MobileNetV2 FPN, EfficientDet, YoloV5, YoloV7, YoloV7 Tiny and YoloV8 neural network models on Raspberry Pi 4B, Raspberry Pi 3B and NVIDIA Jetson Nano with TensorFlow Lite. We fine-tuned the models on our custom dataset prior to benchmarking and used post-training quantization (PTQ) and quantization-aware training (QAT) to optimize the models’ size and speed. The experiments demonstrated that an appropriate algorithm selection depends on task requirements. We recommend EfficientDet Lite 512×512 quantized or YoloV7 Tiny for tasks that require around 2 FPS, EfficientDet Lite 320×320 quantized or SSD Mobilenet V2 320×320 for tasks with over 10 FPS, and EfficientDet Lite 320×320 or YoloV5 320×320 with QAT for tasks with intermediate FPS requirements.
В статье представлен метод акустооптической мультиспектральной регистрации изображений, основанный на выборе наиболее информативных спектральных каналов и формировании многооконной функции пропускания акустооптического фильтра. Разработанный алгоритм позволяет выбрать сочетания спектральных каналов, которые обеспечивают высокий контраст для заданной совокупности объектов и фонов с известными спектрами. Метод апробирован экспериментально на примере контрастной визуализации 20 разных, но близких по цветовому тону пар объект–фон. Результаты эксперимента демонстрируют эффективность предложенного метода и алгоритма.
Рассмотрены дисперсионные характеристики оптических стекол. Предложен подход к исследованию дисперсионных характеристик оптических стекол, требующий измерения показателя преломления только на трех длинах волн, что упрощает процесс измерений по сравнению с применением широко распространенной дисперсионной формулы Селлмейера. Предложена аппроксимирующая функция для показателя преломления оптических стекол, рассчитана погрешность аппроксимации для различных марок стекла, предложен способ коррекции погрешности аппроксимации. Проведены измерения показателя преломления образцов оптических стекол на 3 длинах волн He-Ne и Ar-Cr лазеров, рассчитаны значения показателя преломления для спектральных линий, необходимые для определения дисперсионных характеристик. Значение погрешности расчета показателя преломления при этом не превысило ±1×10-5, что доказывает перспективу применения предложенной аппроксимирующей функции для исследования дисперсионных характеристик оптических стекол.
Статья посвящена разработке альтернативного метода синтеза ароматических и алифатических изоцианатов.
Одним из способов получения изоцианатов является взаимодействие первичного амина с карбонилирующим агентом в присутствии водных растворов или суспензий неорганических оснований, которые связывают образовавшийся в ходе реакции хлористый водород.
Такой подход позволяет проводить синтез за короткое время в мягких условиях. Описанный способ был применен нами к синтезу наиболее перспективных в настоящее время изоцианатов с использованием бис (трихлорметил) карбоната в качестве карбонилирующего агента.