Объект исследования — композитные материалы, к основным преимуществам которых относятся легкость конструкции и высокая устойчивость к механическим и тепловым нагрузкам. Для прогнозирования возможных нагрузок на конструкции из композитов и учета этих данных на начальном этапе разработки деталей требуется произвести компьютерное моделирование процессов, связанных с ними. Предложен бессеточный метод оптимизации изделий из композитных материалов на основе эластично связанных метачастиц. Получены результаты оптимизационных расчетов размеров для тестовой балки под действием статической нагрузки на прогиб. Программная реализация осуществлялась на языке JavaScript без сторонних библиотек. Уменьшение массы составило 25 % от массы исходной модели. Верификация оптимизированной геометрии выполнена при аналогичных условиях механического нагружения с использованием программного пакета Ansys Student. Разработанный прототип может использоваться при определении возможного процента снижения массы конструкции из композитных материалов.
Проведен сравнительный анализ решений, предназначенных для оценки максимального времени передачи пакетов по маршруту в сетях авионики со сквозной маршрутизацией и временным мультиплексированием. Предложен метод оценивания максимального времени передачи пакетов, учитывающий особенности рассматриваемых сетей авионики, включая таблицы расписаний и максимальное время ожидания освобождения канальных ресурсов. Проведена серия вычислительных экспериментов, продемонстрировавшая адекватность и работоспособность предложенного метода
Предложен алгоритм, разработанный для поиска нефтегазовых месторождений-аналогов, основанный на кластеризации байесовских сетей, построенных на параметрах месторождений. С помощью байесовский сетей возможно эффективно представить нефтегазовые месторождения в виде многомерного распределения с учетом сложных взаимосвязей между параметрами. Для каждого из месторождений в производственной базе данных строилась байесовская сеть на выборке из ближайших его соседей, полученных с использованием метрики косинусного расстояния. Кластеризация построенных на выборках месторождений сетей производится путем сравнения метрики расстояния Хэмминга между вытянутыми в одномерный вектор матрицами смежности. Произведен сравнительный анализ разработанного подхода и других методов поиска аналогов на основе методов машинного обучения. Приведены результаты оценки работы алгоритма, подтверждающие, что моделирование и поиск аналогов с помощью байесовских сетей является более комплексным решением задачи. Точность восстановления пропущенных значений для большинства параметров с помощью разработанного алгоритма оказалась выше, чем в существующих классических алгоритмах кластеризации