Список статей

Представлены результаты исследования, целью которого являлась разработка метода и программного инструментария для определения класса перемешивающего устройства по показателю его коэффициента сопротивления на основе обработки экспериментальных данных. В настоящее время основными методами исследования перемешивающих устройств являются методы конечных элементов, а также процедуры оценки параметров турбулентного переноса с использованием лазерной доплерометрии и химического анализа проб. Указанные методы предполагают наличие дорогостоящего оборудования и обеспечивают при этом результаты только для отдельных типов оборудования. Это затрудняет распространение полученных выводов на широкий класс устройств с различной конструкцией перемешивающего винта. Предлагаемый метод подразумевает обработку результатов эксперимента, в рамках которого на дне заполненного прозрачной жидкостью сосуда расположен точечный источник света, формирующий направленный вертикально вверх луч. В сосуд помещается перемешивающее устройство с изменяемой частотой вращения. Далее применяется двухканальная обработка видеосигнала на поверхности перемешиваемой жидкости и временной последовательности, характеризующей изменение частоты вращения лопастей устройства. В каналах предложено использовать нейронные сети различных архитектур: в одном канале сверточную, а в другом – рекуррентную сеть. Результаты функционирования каждого канала обработки данных агрегируются на основе мажоритарного правила. Новизна предлагаемого метода с вычислительной точки зрения заключается в расширении рецептивного поля для каждой из сетей за счет взаимного преобразования изображений и временных последовательностей. В результате каждая из сетей обучается на большем объеме данных с целью выявления скрытых закономерностей. Это в конечном итоге приводит к повышению точности классификации, что подтверждается результатами апробации предложенного метода с использованием разработанного в среде MatLab программного приложения. Продолжение...

Купить статью

В настоящее время остро стоит проблема утилизации рудных отходов горно-обогатительных комбинатов. Эти отходы в значительных объемах скапливаются на прилегающих к комбинатам территориях и представляют серьезную угрозу для экологии. В этой связи создание технологических систем переработки рудных отходов и совершенствование их информационного обеспечения представляют актуальное направление исследований. Примером такой системы является сложная химико- энерготехнологическая система производства желтого фосфора из отходов апатит- нефелиновых руд. Целью проводимого исследования являлась разработка модели сбора данных о параметрах процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья в такой системе, а также метода выявления зависимостей между этими параметрами. Выявление зависимостей в информационном обеспечении системы производства желтого фосфора позволит повысить качество ее функционирования с точки зрения критериев управления, энергетической и ресурсной эффективности. Для достижения указанной цели решались задачи выбора математической концепции для основы разрабатываемого метода, построения алгоритма и создания программного обеспечения, реализующего данный метод, проведения модельных экспериментов. В основе метода лежит применение глубоких рекуррентных нейронных сетей долгой краткосрочной памяти, обладающих высокой обобщающей способностью и применяемых при решении задач регрессии и классификации многомерных временных последовательностей, в форме которых, как правило, и представлены параметры химико-энерготехнологической системы. Метод реализован в виде приложения, созданного в среде MatLab 2021. Интерфейс приложения позволяет в интерактивном режиме проводить эксперименты с различными наборами входных и выходных параметров для выявления взаимосвязи между ними, а также изменять гиперпараметры нейронных сетей. В результате работы приложения создается репозиторий обученных нейронных сетей, которые моделируют найденные взаимосвязи между указанными параметрами технологической системы и могут быть применены в системах поддержки принятия решений, управления и инжиниринга. Продолжение...

Купить статью

Индустрия 4.0 – это инициатива, предполагающая построение умных производств, цепочек поставок и производственного процесса. Одна из ключевых связанных концепций – это цифровые двойники, которые позволяют прогнозировать и планировать, используя данные реального времени в сложных моделях. В рамках концепции предполагается работа с большими объемами данных, как при разработке систем с нуля, так и для построения их на базе существующего программного обеспечения для моделирования. Данные, полученные на моделях, придется передавать между множеством частей такой системы для их отображения, обработки и прочего использования. Задачи обработки, хранения и использования таких потоков данных ежедневно решаются крупными интернет-компаниями, оперирующими данными миллионов пользователей для построения бизнес-процессов. Такие компании на протяжении десяти и более лет разрабатывают системы с применением микросервисной архитектуры, которая позволяет им строить масштабируемые и детерминированные системы обработки потока данных. Разумно использовать этот подход для задачи построения цифрового двойника завода. Однако в рамках поставленной задачи возникла необходимость использовать существующие программы моделирования химических производств, что поставило перед нами задачу интеграции, так как программы для построения моделей не приспособлены к работе в рамках микросервисных систем. Выходом из сложившейся ситуации является создание драйверов обмена данными. Примером такой программы моделирования является Unisim Design. Доступный для нее метод интеграции не предполагает работу с произвольным программным обеспечением. В работе сформулирована задача изъятия данных из программы, изначально не приспособленной для работы в рамках программного комплекса, предполагающего постоянное взаимодействие между его частями. Найдено и реализовано решение, позволяющее получать данные из этой программы, не используя коммерческое программное обеспечение и закрытые библиотеки. Продолжение...

Купить статью

В настоящее время развитие средств коммуникации и способов обмена информацией оказывает существенное влияние на все стороны деятельности производственно-хозяйствующих субъектов, в том числе на их уровень инновационного потенциала. Также как следствие можно отметить высокую степень интеграции отдельных элементов и субъектов в рамках инновационной деятельности и взаимозависимость частей таких формирований, тесно взаимосвязанных сетью различных процессов. Усложнение самих инновационных процессов, их высокая стоимость, рискованность, комплексный характер, лежащие в самой природе инноваций, а также специализация отдельных субъектов на частных операциях и этапах реализации только усиливают данные тенденции. Можно выделить ряд существующих прикладных инструментов, направленных на обеспечение информационной безопасности при формировании и передаче данных различного рода, имеющих как открытый, так и конфиденциальный характер. Например, частично позволяют решить проблему системы туннелирования трафика на базе OpenVPN или WireGuard-туннелей, а другие программные решения предоставляют потенциал расширяемого облака (Nextcloud). Однако, проводя анализ функциональности данных решений, можно выделить недостатки, не позволяющие выполнить их внедрение в процессы инновационного развития сложных производственно-хозяйственных систем. Так, существующие решения туннелирования трафика не адаптированы для развертки в корпоративных масштабах с наличием гибкой оргструктуры. В решениях на базе Nextcloud выделяются недостатки сложностиконфигурациисервераизатратнапервичнуюконфигурациюПО.Длярешения указанных выше проблем в статье предлагается разработанная интеллектуальная система туннелирования трафика с использованием дополнительных средств первичной автоматизированной инициализации соединения за счет нейронного модуля на базе OpenVPN. В качестве авторизирующего сервера использована динамическая система раздачи цифровых отпечатков с двухсторонним обменом ключами. Разработанное программное решение было протестировано, и приведено сравнение с существующими аналогами. В результате можно отметить, что разработанное решение не уступает существующим способам и впоследствии может быть использовано для обеспечения безопасного информационно-коммуникационного обмена между субъектами научно- промышленного кластера при реализации инновационных процессов. Продолжение...

Купить статью

В работе рассматриваются вопросы реализации системы адаптивного тестирования на основе использования модулей искусственных нейронных сетей (ИНС), которые должны решать задачу интеллектуального выбора следующего вопроса, формируя индивидуальную траекторию тестирования. Целью работы является повышение точности ИНС для формирования уровня сложности следующего вопроса теста для двух типов архитектур – прямого распространения (FNN – Feedforward Neural Network) и рекуррентной с долгой краткосрочной памятью (LSTM–Long-Short Term Memory). Проанализированы данные, влияющие на качество обучения, рассмотрены архитектуры входного слоя ИНС прямого распространения, позволившие значительно повысить качество работы нейронных сетей. Для решения задачи выбора тематического блока вопроса предложена гибридная структура модуля, включающая собственно ИНС и программный модуль для алгоритмической обработки получаемых от ИНС результатов. Выполнено исследование целесообразности применения ИНС прямого распространения в сравнении с архитектурой LSTM, выявлены входные параметры сети, проведено сравнение различных архитектур и параметров обучения ИНС (алгоритмов обновления весов, функций потерь, количества эпох обучения, размеров пакета). Приведено обоснование выбора сети прямого распространения в структуре гибридного модуля выбора тематического блока. Приведенные результаты были получены с помощью высокоуровневой библиотеки Keras, позволяющей осуществить быстрый старт на начальных этапах исследований и получение первых результатов. Традиционно обучение проводилось в течение большого числа эпох. В результате исследования сделан вывод о том, что для решения задачи выбора тематического блока лучше подходит сеть прямого распространения, ее использование в составе гибридного алгоритмического модуля позволит построить индивидуальную траекторию тестирования вне зависимости от числа тематических блоков. Продолжение...

Купить статью

В настоящее время в системе высшего образования существует ряд стратегических задач, решение которых традиционными методами не представляется возможным или сильно затруднено. Одной из таких задач является управление контингентом обучающихся. Сложность этого процесса обуславливается требованием выполнения вузом различных ключевых показателей при обеспечении качества образования. Целью исследования является совершенствование процесса управления контингентом обучающихся образовательного учреждения на основе управления данными. Университеты накапливают огромное количество разнородной информации, анализ которой способен обеспечить принятие решений, основанных на данных, а не на интуиции. Анализ больших массивов информации невозможен без применения современных продуктов и технологий, относящихся к Business Intelligence. В работе ставится задача создания информационной системы поддержки принятия решений для управления контингентом, описывается круг вопросов, на которые данная система будет оперативно давать ответы и помогать в принятии решений аналитику или руководителю вуза. В качестве используемых методов исследования применяются методика создания СППР с описанием основных результатов каждого этапа, а также методы статистического анализа данных. Внедрение информационной системы в ежедневную деятельность вуза позволило оперативно реагировать на изменение академической успеваемости, прогнозировать сохранение контингента и потенциальные потери бюджетных средств, оценивать количество вакантных мест и качественную успеваемость. Ректору вуза система позволяет еженедельно отслеживать динамику основных показателей и дает представление о вузе со стороны учредителя. Дальнейшие исследования направлены на развитие информационной системы за счет добавления рекомендательных функций, а также расширения круга вопросов, на которые система способна дать быстрый ответ, – оценка деятельности преподавательского состава по ключевым показателям, оценка затрат на реализацию того или иного направления подготовки и другие. Продолжение...

Купить статью