SCI Библиотека

В статье рассматриваются аспекты, связанные с применением нейронной сети для прогнозирования и оценки эксплуатационных характеристик шпиндельного узла металлорежущего станка. Проводится анализ применения нейронных сетей для решения задач прогнозирования состояния и проектирования конструкций сложных технических объектов. Показано планирование эксперимента с использованием языка Python с реализацией применения генератора псевдослучайных чисел Вихря Мерсенна и описан этап сбора экспериментальных данных для обучения нейронной сети. Приводится настройка модуля Neural networks математического пакета Statistica, в котором осуществлялись построение и обучение нейросети. Показан алгоритм выбора наилучшей нейронной сети по критериям ее производительности и ошибки обучения на тестовом множестве. Выбрана сеть со структурой на основе многослойного персептрона, прогнозирующая работу шпиндельного узла с учетом взаимного влияния факторов - частоты вращения шпинделя (n), времени работы станка (tm) и нагрузки на передний конец шпинделя (P) на выходные переменные - температуру наружного кольца подшипника (T), радиальное биение (Δ) и упругое смещение переднего конца шпинделя (E). Математическая оценка данной сети показала весьма высокую корреляционную связь для переменных T и E и заметную для Δ. При анализе чувствительности переменных видно высокое влияние переменной n и низкое, почти шумовое, - переменной tm. Средняя относительная ошибка сети на тестовом множестве не превысила 10,7 %. Приведенный пример использования построенной нейронной сети и его анализ доказали высокое качество сети со средней относительной ошибкой по отдельным переменным, не превышающей 9,8 %.

Проектирование роботизированных и беспилотных транспортных средств включает этап виртуального ввода в эксплуатацию, обеспечивающего анализ работы объектов с помощью цифровых двойников. Проведение большого числа экспериментов на моделях обусловливает использование методов оценки полученных результатов для выбора лучшего проектного решения. Предложена методика многофакторного анализа эффективности работы комплекса автономных транспортных средств (АТС) агропромышленного назначения. Многофакторный анализ выполняется на этапе виртуального ввода в эксплуатацию с целью раннего планирования мероприятий по техническому обслуживанию и ремонту. Использован метод анализа среды функционирования для сравнительной оценки различных сценариев эксплуатации. Метод базируется на решении комплекса оптимизационных задач линейного программирования. Предложено формальное описание сценариев виртуальных испытаний. Методика многофакторного анализа реализуется в процессе виртуальных испытаний с использованием системных моделей оптимального назначения и имитационного моделирования АТС. Разработана процедура виртуальных испытаний АТС, включающая поэтапное моделирование и многофакторный анализ. Определены множества входных и выходных ключевых параметров АТС и анализируемых сценариев. Предложено выполнять последовательно две задачи оценки эффективности. Первая задача заключается в сравнительной оценке эффективности отдельных АТС и определении границы их эффективности. Решение второй задачи позволяет оценить эффективность сценариев эксплуатации системы АТС. Получены целевые значения изменения ключевых параметров АТС и сценариев эксплуатации, приводящие к повышению эффективности эксплуатации и технического обслуживания. Проведение многофакторного анализа результатов виртуальных испытаний позволяет сформулировать требования и рекомендации при проектировании систем технического обслуживания АТС.

Целью данного исследования является повышение эффективности энергообеспечения технологических процессов в лесном комплексе путем разработки автономного источника энергии на древесном топливе. В работе выполнен обзор применяемых технологий и перспективных разработок в мире и в России для производства электрической энергии на основе древесного топлива на электростанциях малой мощности. Выявлена перспективность применения энергоустановок на основе газовых турбин для преобразования энергии древесных отходов лесозаготовок и лесопиления с целью производства электрической энергии - как использующих продукты прямого сгорания древесины, так и с использованием промежуточной газификации твердого древесного топлива. Также рассматривался вопрос перспективности применения в лесном комплексе оборудования с электрическим приводом вместо двигателя внутреннего сгорания на традиционном моторном топливе. Для достижения поставленной цели в работе решались задачи имитационного моделирования мини-электростанции на древесных отходах. Полученные результаты имеют практическое значение для прогнозирования показателей автономных источников энергии в лесном комплексе на основе газовых турбин и турбин органического цикла Ренкина на древесном топливе при работе в различных условиях окружающей среды. Результаты имитационных экспериментов в виде основных технологических параметров и параметров эффективности мини-электростанции на генераторном газе из древесины могут быть использованы при проектировании подобных энергоустановок, обосновании целесообразности их разработки, а также применения на том или ином объекте лесного комплекса при определении возможного эффекта от замены энергоустановок на невозобновляемом топливе. В результате численных экспериментов определены давления, температуры, расходы рабочих тел тепловых двигателей и теплоносителей, мощности и КПД мини-электростанции. Определены зависимость параметров от температуры наружного воздуха, а также влияние приставки органического цикла Ренкина на КПД газотурбинной установки.

В аспекте решения проблемы неэффективности сложной информационной системы (ИС) управления государственными финансами рассматривается необходимость развития методологии системного анализа и моделирования сложной ИС. На основе синтеза положений теории систем, теории организации, теории принятия решений и теории управления были предложены основные определения отдельной теории, ее аксиомы и основные принципы оценки эффективности сложной ИС. Ключевым свойством управления сложной ИС обозначена адаптация, качественная настройка которой может усилить полезный эффект сложной системы за счет разработки общесистемной стратегии управления. Приведенные концептуальные описания адаптационного процесса управления указывают на необходимость непрерывного моделирования системы, на создание моделей управления функционированием и развитием сложной ИС как экосистемы, где приоритет в принятии решений должен быть сконцентрирован на синергетическом эффекте от бенчмаркинга, интеграции и централизации. За счет расширения научных знаний о категории эффективности сложной ИС результаты исследования позволят в дальнейшем на практике разрешать некоторые трудности и противоречия в управлении развитием сложной ИС управления государственными финансами.

Создание гибридных энергокомплексов - важное направление, позволяющее повысить надежность, экологическую и экономическую эффективность электроснабжения потребителей. Гибридные энергокомплексы внедряются в изолированных и труднодоступных районах, а также в районах с низкой надежностью электроснабжения или высокой стоимостью электроэнергии. Выбор состава оборудования гибридных энергокомплексов является многокритериальной задачей, так как сопряжен с учетом экономических, технических, экологических факторов. В статье предлагается подход к оптимизации состава оборудования гибридного энергокомплекса на основе генетического алгоритма и метода простого аддитивного взвешивания. Генетический алгоритм обеспечивает формирование конфигураций гибридного энергокомплекса и поиск оптимального или близкого к нему решения. Метод простого аддитивного взвешивания используется для многокритериального оценивания конфигураций, формируемых генетическим алгоритмом. Для расчета показателей гибридного энергокомплекса разработана имитационная модель его функционирования на основе системы правил. Имитационная модель учитывает технологические ограничения оборудования и замену компонентов гибридного энергокомплекса. В результате применения модели оцениваются технические, экономические и экологические показатели функционирования за рассматриваемый период с часовой детализацией. Предложенный подход к выбору состава оборудования гибридного энергокомплекса реализован в среде разработки Python. Применение предложенного подхода рассмотрено на примере удаленного населенного пункта Озерпах Хабаровского края. В составе гибридного энергокомплекса рассматриваются дизельные генераторы, ветроэнергетические установки, фотоэлектрические преобразователи, аккумуляторные батареи, инверторы. В качестве критериев используются следующие показатели: нормированная стоимость производства электрической энергии, капитальные затраты, недоотпуск электроэнергии потребителям и выбросы диоксида углерода. Результаты многокритериального выбора показали, что формируемые конфигурации соответствуют задаваемой структуре предпочтений лица, принимающего решения.

Автоматизированная система обнаружения депрессии представляет собой прогрессивную методику с точки зрения улучшения клинической диагностики и раннего медицинского вмешательства в случаях, когда депрессия может иметь самые серьезные последствия, вплоть до членовредительства или самоубийства. Предложен инновационный метод автоматизированного выявления депрессии, основанный на текстовых данных пациентов. Разработанный метод включает в себя современные технологии, такие как архитектура рекуррентной нейронной сети LSTM и разнообразные методы векторизации текста. Эксперименты, проведенные на общедоступных наборах данных, подтвердили высокую эффективность и точность предложенного метода по сравнению с используемыми на сегодняшний день подходами. Уникальной чертой метода является использование текстовых характеристик, что обеспечивает сохранность предоставленных пациентами данных и исключает их искажение. Данный подход не только повышает достоверность результатов, но и позволяет избежать потенциального искажения информации в процессе анализа. Разработанный метод автоматической оценки депрессивного состояния обладает высокой точностью и не требует присутствия врача, что существенно повышает эффективность процесса выявления и оценки уровня депрессии. Этот подход может стать перспективным направлением в развитии автоматизированных систем поддержки ментального здоровья, сокращая время реакции и обеспечивая более оперативное предоставление помощи. В перспективе в исследования войдут обучение модели на данных на русском языке и дальнейшая настройка методов, а также расширение использования векторизации GloVe для улучшения контекстного понимания текстовых данных. Эти шаги направлены на создание более адаптированной и эффективной системы для выявления депрессии в различных языковых контекстах.

Рассмотрено влияние катастрофических пожаров 1998 г. на содержание нитратов в воде таежных рек. Показано длительное их поступление в речную сеть.

Представлены результаты разработки цифровых моделей для определения электромагнитных влияний (ЭМВ) тяговых сетей (ТС) с разной структурой на параллельно проложенный трубопровод наземной прокладки. Для их реализации применялся программный продукт Fazonord, версия 5.3.3.0-2024, позволяющий определять ЭМВ ТС различного конструктивного исполнения на находящиеся вблизи трассы железной дороги протяженные проводящие сооружения, в частности, стальные трубопроводы. Моделирование осуществлялось для системы электроснабжения горно-перевального участка общей протяженностью 76 км. В ее состав входили следующие элементы: две линии электропередачи 220 кВ; пять ЛЭП 110 кВ и столько же подстанций с трансформаторами ТДТНЖ-40000-115/27,5/11; тяговые сети 27,5 кВ пяти межподстанционных зон. В модель ТС второй зоны был включен стальной трубопровод, проложенный на расстоянии 50 м и имеющий стационарные заземлители по краям с сопротивлением 1 Ом. Также учитывалось распределенное заземление путем формирования цепочечных схем замещения. Рассматривались следующие структуры ТС: раздельная, узловая, встречно-консольная и параллельная. Тяговые нагрузки создавались грузовыми поездами массой 4 084 и 6 000 т. Электромагнитные поля, генерируемые ТС, создавали на деталях сооружения напряжения, превышающие допустимую величину 60 В. Обеспечить их снижение можно установкой дополнительных заземлителей, увеличением ширины сближения, монтажом экранирующих проводов, а также отсасывающих трансформаторов. Предложенная методика предназначена для использования в проектировании и эксплуатации при разработке рациональных способов уменьшения ЭМВ ТС с целью обеспечения безопасности персонала и надежной работы средств защиты труб от коррозии.

Рассматриваются задача создания модели распознавания объектов на изображениях и возможные способы ее решения на примере работы с российскими дорожными знаками по ГОСТ Р 52290-2004. Проведен анализ способов построения прогностических моделей распознавания изображений, существующих решений в открытом доступе. В качестве базовой модели используется сверточная нейронная сеть. Разработана модель распознавания дорожных знаков на базе трансферной сети YOLOv7 в результате дообучения на наборе данных из российской базы изображений автодорожных знаков RTSD. Проанализированы и описаны метрики оценки качества работы созданной модели. Созданная модель отвечает требованиям качества в отношении объективных метрик, позволяет строить прогнозы с учетом специфических ситуаций в различных погодных условиях и в разное время суток для 146 различных предопределенных классов. Характеристикой класса является номер знака по ГОСТ Р 52290-2004. Модель обладает точностью предсказаний, равной 0,847 при полноте предсказаний в 0,811. Усредненная точность предсказаний модели - 0,884 при тестировании на 493 изображениях из тестовой выборки. Тестовая выборка не пересекается с обучающей, составляющей 1 842 изображения. Разработанная модель опубликована в открытом доступе как для использования в научных целях, так и для дальнейшего дообучения. Это дает возможность исследователям в данной области ознакомиться с практическим примером реализации модели, дополнить или улучшить его при необходимости. Описанный в работе метод позволит исследователям в различных предметных областях найти решение, позволяющее преодолеть ресурсные ограничения при создании высокопроизводительной и качественной прогностической модели распознавания.

Представлены результаты исследований, направленных на разработку цифровых моделей для определения режимов систем электроснабжения железных дорог (СЭЖД), оснащенных ветрогенераторами. Для реализации моделей применялись методы, базирующиеся на использовании фазных координат, что позволило обеспечить системность, универсальность и комплексность. Системный подход достигался на основе учета всех значимых свойств сложной СЭЖД и питающей электроэнергетической системы. Универсальность обеспечивалась за счет моделирования тяговых сетей, ЛЭП и трансформаторов различного конструктивного исполнения. Комплексность давала возможность определения нормальных, аварийных и особых режимов СЭЖД. Подчеркнуто, что использование ветрогенераторов может осуществляться по следующим направлениям: электроснабжение объектов, расположенных в регионах с неустойчивым энергообеспечением; повышение надежности питания потребителей, отключение которых может привести к тяжелым последствиям; обеспечение энергией объектов относительно небольшой мощности. Моделирование режимов проведено в двух вариантах. В первом рассматривалась типовая СЭЖД, в которой отсутствовали установки собственной генерации. Во втором - выполнено моделирование СЭЖД с ветрогенераторами, подключенными на шины 6 кВ тяговых подстанций. Однофазные электровозы создают значительную несимметрию на шинах 6 кВ тяговых подстанций, что может оказывать негативное воздействие на оборудование ветрогенераторов. Для ее устранения использовались пофазно управляемые источники реактивной мощности, позволяющие снизить несимметрию до допустимых пределов. Результаты моделирования показали, что на основе ветроэнергетических установок возможно уменьшить поступление электроэнергии из сетей энергоснабжающей организации, повысить надежность электроснабжения ответственных потребителей за счет резервирования ветрогенераторами, улучшить качество электроэнергии в сетях, питающих стационарные объекты железнодорожного транспорта.