В статье приводится алгоритм проектирования каркаса станка с числовым программным управлением в системе автоматизированного проектирования, с учетом габаритов каждой отдельной детали. Рассмотрены основные отличия между системами автоматизированного проектирования, выбраны комплектующие для станка c числовым программным управлением и получены необходимое количество и размер конструкционных элементов для сборки каркаса станка.
В работе рассмотрен узел нагнетания газопоршневого компрессора. Для решения нестационарной задачи была применена динамическая сетка в модуле fluent. Уравнение движения клапана задавалось за счет компиляции UDF-файла. Был проведен анализ скорости потока в нагнетательной линии поршневого компрессора в программе «ANSYS» модуль Fluent flow.
В работе рассмотрен газопоршневой компрессор, состоящий из 3-х цилиндров с плоскими крышками и опорами. Проведен аналитический анализ прочности поршневого компрессора в программе «ПАССАТ», произведен анализ напряженно-деформированного состояния поршневого компрессора методом конечных элементов в программе «ANSYS» модуль Static structural.
Рассматривается задача планирования маршрутов для сверлильных роботов, выполняющих операции в фиксированных точках на обрабатываемых деталях. Основной акцент сделан на включении времени для смены инструмента, в процесс оптимизации маршрутов путем изменения матрицы расстояний. Обоснована важность выбора метрики расстояний (евклидовой или манхэттенской) в зависимости от особенностей привода робота.
Контрпротесты стали распространенным ответом на протестные движения по всему миру. Понимание этого процесса часто основывается на коллективных идентичностях, которые определяются в противовес аутгруппе – будь то власти или конкурирующим политическим силам. В контексте движения Black Lives Matter (BLM) первоначальный образ «другого» в основном приписывался властям. Однако появление контрпротестного движения All Lives Matter (ALM) усложнило эту картину – теперь образ «другого» приписывается также и участникам контрпротестного движения, внося новый слой сложности в динамику идентичностей и порождая вопросы о том, как эти идентичности трансформируются при столкновении с контрпротестом. Применяя новый подход в тематическом моделировании BERT, автор анализирует тематические сдвиги в постах участников протестного движения BLM в период с 2013 по 2014 г. в социальной сети Twitter (X). Применение тематического моделирования с помощью BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) позволило провести детальный анализ онлайн-сообщений, улавливая контекстные зависимости и раскрывая сложности трансформации коллективной идентичности в ответ на внешний вызов – появление контрпротестного движения ALM. Настоящее исследование заполняет две важные лакуны в литературе. Во-первых, оно предлагает методологическое улучшение, внедряя BERT для анализа динамической трансформации тем, что является шагом вперед по сравнению с доминирующим использованием LDA (Latent Dirichlet allocation), который не улавливает контекстуальных нюансов. Во-вторых, оно решает содержательную задачу: исследует, как изменяются коллективные идентичности участников протестного движения BLM под влиянием контрпротестов, что является пробелом в исследовательской литературе. BERT-тематическое моделирование показало себя как мощный инструмент для изучения трансформации коллективных идентичностей, предлагая перспективную методологическую основу для дальнейших исследований на пересечении проблематик протеста, контрпротеста и коллективных идентичностей в цифровую эпоху.
Усталостное разрушение является частой причиной поломки машин, в связи с чем расчеты деталей на сопротивление усталости являются одними из критически необходимых при создании сложных изделий машиностроения. Математическая модель усталостного растрескивания не до конца раскрыта ввиду сложности процесса и основывается на множестве экспериментальных данных. В связи с чем актуальной задачей является дальнейшее совершенствование и автоматизация данных расчетов для снижения трудоемкости и повышения точности проектирования. Одним из подходов к решению данной задачи является применение современных методов математической статистики и машинного обучения.
В современных условиях промышленного производства особую важность приобретает применения электронных моделей изделий и методов управления жизненным циклом продукции. Использование информационных технологий позволяет создавать единое электронное информационное пространство между всеми участниками производственного процесса, что значительно повышает эффективность разработки, производства и эксплуатации продукции. На примере работы в КОМПАС-3D показано, как создаются и оформляются электронные модели деталей, включая использование производных размеров, наложение ограничений и определение технических требований.
Настоящее исследование посвящено изучению и измерению эффектов сплочения в условиях политического кризиса. Традиционно процесс социальной солидаризации определялся либо как сплочение всего общества в период экзогенного шока, либо как межгрупповое сплочение изначально близких сообществ. Мы предполагаем, что эти типы сплочения взаимосвязаны между собой и обладают общими трендами развития в докризисный и посткризисный периоды. Важной составляющей исследования является предложенный подход к измерению групповой консолидации через сетевые характеристики. На основе данных более чем из 1000 политических Telegram-каналов, с использованием методов машинного обучения и сетевого анализа была исследована динамика групповой консолидации в период за четыре недели до специальной военной операции (СВО) и четыре недели после в трех сетях: основанной на ссылках между политическими каналами, а также построенных на основе социальных мотиваций гнева и веры в успех. Для оценки эффекта сплочения использованы ключевые индикаторы разбиения на сообщества – модулярность и количество сообществ. Выявлено, что сеть, основанная на ссылках (базовый сценарий), отображает краткосрочный эффект общегруппового сплочения, но в долгосрочном периоде эффект групповой консолидации нивелируется. В сети, построенной для гневной социальной мотивации, после начала СВО сообщества, наоборот, становятся более структурированными, что говорит о сплочении только изначально близких каналов. Мотивация веры в успех не проявляется перед началом кризиса и влияет на социальную солидаризацию в долгосрочной перспективе. Полученные результаты позволяют более глубоко понять механизмы формирования социальных сообществ в условиях политической нестабильности и их сетевую структуру. Исследование вносит вклад в понимание того, как цифровые платформы формируют политическое поведение.
Настоящее исследование посвящено изучению и измерению эффектов сплочения в условиях политического кризиса. Традиционно процесс социальной солидаризации определялся либо как сплочение всего общества в период экзогенного шока, либо как межгрупповое сплочение изначально близких сообществ. Мы предполагаем, что эти типы сплочения взаимосвязаны между собой и обладают общими трендами развития в докризисный и посткризисный периоды. Важной составляющей исследования является предложенный подход к измерению групповой консолидации через сетевые характеристики. На основе данных более чем из 1000 политических Telegram-каналов, с использованием методов машинного обучения и сетевого анализа была исследована динамика групповой консолидации в период за четыре недели до специальной военной операции (СВО) и четыре недели после в трех сетях: основанной на ссылках между политическими каналами, а также построенных на основе социальных мотиваций гнева и веры в успех. Для оценки эффекта сплочения использованы ключевые индикаторы разбиения на сообщества – модулярность и количество сообществ. Выявлено, что сеть, основанная на ссылках (базовый сценарий), отображает краткосрочный эффект общегруппового сплочения, но в долгосрочном периоде эффект групповой консолидации нивелируется. В сети, построенной для гневной социальной мотивации, после начала СВО сообщества, наоборот, становятся более структурированными, что говорит о сплочении только изначально близких каналов. Мотивация веры в успех не проявляется перед началом кризиса и влияет на социальную солидаризацию в долгосрочной перспективе. Полученные результаты позволяют более глубоко понять механизмы формирования социальных сообществ в условиях политической нестабильности и их сетевую структуру. Исследование вносит вклад в понимание того, как цифровые платформы формируют политическое поведение.
Вопросы теории доказывания в уголовном судопроизводстве являются одними из главных, поскольку только доказывание виновности в совершении преступления позволит на законных основаниях привлечь лицо, виновное в совершении преступления, к уголовной ответственности и назначить ему справедливое наказание. В статье анализируются вопросы использования стандартов доказывания на стадии возбуждения уголовного дела и делается вывод о применении стандартов « prima facie », « balance of probabilities », «разумная степень достоверности» для принятия окончательного процессуального решения в этой стадии, которое должно быть законным, обоснованным и мотивированным. Вместе с тем авторы приходят к выводу, что в стадии судебного разбирательства применим более высокий стандарт -«достоверность за пределами разумных сомнений».