Введение. Исследованы отличия инфракрасных спектров ингибиторов гидратообразования термодинамического и кинетического типов действия. Предложен метод определения типа действия ингибитора гидратообразования по его инфракрасному спектру. Актуальность предложенного метода обусловлена его экспрессностью в сравнении с тестированием ингибиторов в рамках лабораторных испытаний. Метод. В работе предложено использовать метод инфракрасной спектрометрии с преобразованием Фурье. Метод позволяет получить данные о молекулярных и межмолекулярных взаимодействиях исследуемого вещества. Спектры, полученные в режиме нарушенного полного внутреннего отражения, проанализированы методом главных компонент и регрессионным методом проекции на латентные структуры. Эти методы относятся к хемометрическим методам анализа и позволяют выделить ключевые особенности составов ингибиторов, влияющих на механизм их действия. Основные результаты. Выборки инфракрасных спектров исследуемых ингибиторов разделены на две группы, которые представляют различные типы действия ингибиторов. Для кинетических ингибиторов выявлено характерное соотношение во внутреннем стандарте спектра амплитуд колебаний функциональных групп –OH и N–H. Показано, что решающим фактором разделения ингибиторов на группы является различие резонансных частот колебаний, соответствующих валентным колебаниям связей С–О, С–N, и резонансных частот колебаний фторорганических соединений. Отмечена схожесть амплитудных значений сигнала в указанных спектральных областях. Для группы термодинамических ингибиторов наиболее значимыми полосами инфракрасного спектра оказались полосы симметричных и асимметричных валентных колебаний связей C–H в группах CH2 и CH3. Отмечено значительное повышение амплитуды в спектральном диапазоне 2950–2750 см–1 по сравнению с амплитудой сигнала в областях 3300–3400 см–1 и 1200–1100 см–1, также обнаруженных в спектрах данной группы ингибиторов. Методом проекции на латентные структуры построена регрессионная модель для определения типа действия исследуемых ингибиторов. Обсуждение. Предложенный метод позволит проводить экспресс-анализ типа действия ингибиторов гидратообразования. Результаты работы могут найти применение в нефтепромысловой химии для определения типа действия ингибиторов гидратообразования, используемых для предотвращения образования газогидратов при добыче, подготовке или транспортировке углеводородного сырья.

Введение. Спектроскопия комбинационного рассеяния света является одним из перспективных подходов для структурно-функциональных исследований биологических объектов, в том числе бактериальных микроорганизмов. Для бактериального анализа применяются традиционные биохимические тесты и генетические методы. Генетические методы требуют дорогостоящих реагентов, расходных материалов и являются времязатратными. Спектроскопические методы исследования позиционируются как неинвазивные, высокочувствительные и требующие минимальной пробоподготовки образцов. В представленной работе исследована возможность применения метода комбинационного рассеяния света, использующего оптические сенсоры на основе золотых анизотропных наночастиц. Применимость метода продемонстрирована на изучении влияния антибиотика цефалоспоринового ряда широкого спектра действия и экстракта калины (Viburnum opulus L) на колонии кишечной палочки (Escherichia coli). Метод. Применен метод спектроскопии комбинационного рассеяния света с использованием спектрометра Virsa (Renishaw). Усиление сигнала комбинационного рассеяния света проводилось с использованием предложенных авторами двух оригинальных оптических сенсоров. Для создания сенсоров выбраны химический метод осаждения нанозвезд золота на APTES-модифицированные кварцевые стекла и физический метод создания сенсоров, основанный на анодировании титановых поверхностей. Основные результаты. Полученные результаты показали высокую чувствительность и информативность предложенного метода. Подтверждена возможность использования метода комбинационного рассеяния света для исследования инактивации бактериальных микроорганизмов. Определены и идентифицированы спектральные полосы комбинационного рассеяния света Escherichia coli до и после воздействия экстракта калины и антибиотика в качестве контроля. Установлено уменьшение интенсивности спектральных мод, соответствующих аминокислотам и пуриновым метаболитам, в усредненном спектре комбинационного рассеяния света Escherichia coli после воздействия экстракта калины. Обсуждение. Впервые проведено исследование антимикробного эффекта водного экстракта плодов калины методом комбинационного рассеяния света. Показано, что применение растительных экстрактов, в том числе экстрактов плодов калины, для инактивации жизнедеятельности колоний бактерий является перспективным подходом по поиску новых альтернативных антибактериальных средств. Полученные результаты хорошо согласуются с уже известными научными исследованиями и подтверждают эффективность предложенного метода.

Введение. Лазеры широко применяются в дерматологии для удаления телеангиэктазий. Повышение эффективности склерозирования глубоколежащих и крупных телеангиэктазий лазерным излучением, возможно за счет изменения оптического пропускания кожи при ее нагреве и преобразовании гемоглобина, содержащегося в крови кожи, в метгемоглобин. Влияние концентрации метгемоглобина в крови на поглощение света в коже человека мало изучено, что определяет актуальность данной работы в контексте поиска путей повышения эффективности лазерного удаления телеангиэктазий. Метод. Разработаны численные семислойные оптические модели кожи человека без и с телеангиэктазией. В диапазоне длин волн 400–1600 нм рассчитаны спектры коэффициента экстинкции и степени изменения оптического пропускания цельной крови и слоев кожи в моделях кожи без и с артериолярной и венулярной телеангиэктазиями при различных концентрациях метгемоглобина в крови. На основании анализа спектров выбраны длины волн, на которых при преобразовании гемоглобина в метгемоглобин происходит наибольшее изменение оптического пропускания цельной крови и слоев кожи. Для выбранных длин волн методом Монте-Карло смоделирован ход лучей и получены распределения поглощенной оптической мощности в каждом слое кожи без и с телеангиэктазией при различных концентрациях метгемоглобина. Основные результаты. Обнаружено, что при преобразовании гемоглобина в метгемоглобин наибольшее уменьшение степени изменения оптического пропускания цельной крови происходит на длинах волн 629 нм и 1105 нм, а наибольшее увеличение — на 447 нм и 578 нм. Показано, что с ростом концентрации метгемоглобина с 0 до 100 % в коже доля поглощенной оптической мощности в слое поверхностного сплетения сосудов без и с телеангиэктазией на длинах волн 629 нм и 1105 нм повышается, а на 441 нм и 574 нм — снижается. При этом в слое глубокого сплетения сосудов на длинах волн 441 нм, 574 нм и 1105 нм доля поглощенной оптической мощности повышается, а на длине волны 629 нм сначала с ростом концентрации метгемоглобина до 25 % повышается, а затем снижается, но до значений, превышающих значение доли поглощенной оптической мощности без метгемоглобина. Обсуждение. Изменение оптического пропускания, связанное с заменой гемоглобина крови на метгемоглобин, в большей степени проявляется для слоя поверхностного сплетения сосудов, что связано с высоким содержанием крови в нем и ограниченным вкладом вышележащих слоев кожи в деформацию спектра падающего на этот слой света. В коже с телеангиэктазией изменение концентрации метгемоглобина изменяет долю поглощенной оптической мощности на большую величину, чем в коже без телеангиэктазии, что можно связать с увеличением объемной концентрации крови слоев кожи с телеангиэктазией и увеличением их толщины. Полученные результаты могут быть применены при разработке лазерных систем и технологий лечения заболеваний кожи, в том числе для лазерного склерозирования телеангиэктазий.

Введение. Разработана специализированная низкотемпературная измерительная ячейка с криогенной капиллярной системой для инфракрасного спектрального анализа этанола. Созданная низкотемпературная ячейка может быть применена для исследований низкотемпературных свойств чистого этанола и смесей с его содержимым. Такое использование в настоящее время является актуальной задачей, а получаемые с ее помощью данные могут найти применение для исследования льдов. Метод. Выполнено сравнение двух методов исследования этанола при низкой температуре. В первом, предложенном методе применена специально разработанная низкотемпературная измерительная ячейка на базе приставки диффузного отражения Фурье-спектрометра ФСМ 2203 с криогенной капиллярной системой. Использование системы позволило получить требуемый низкотемпературный режим при нормальном атмосферном давлении. Результаты эксперимента сопоставлены с традиционным методом газофазной конденсации исследуемого образца в условиях низкой температуры при давлении P = 1,0·10–5 торр. Результаты. Получены инфракрасные спектры низкомолекулярного аморфного и кристаллического этанола при температуре 150 К, нормальном атмосферном давлении и в вакууме. Сравнение экспериментальных результатов подтвердило работоспособность новой установки. В результате экспериментов наблюдались пики в полосах поглощения от 2850 до 3000 см–1 и от 2950 до 3100 см–1, соответствующие валентным СН-колебаниям этанола, а также в полосах поглощения от 3150 до 3400 см–1 и от 3300 до 3500 см–1, что соответствует валентным колебаниям ОН. Обсуждение. Полученные результаты показали перспективность предложенного метода и могут быть полезны исследователями в области низкотемпературной спектроскопии при нормальном давлении.

Введение. Твердый раствор Ga1–xInxAs имеет широкое применение в современной оптоэлектронике в качестве материала для p-i-n фотодетекторов и лазеров, излучающих в спектральном диапазоне 1,3–1,55 мкм. Исследованы особенности получения пленок Ga1–xInxAs методом зонной перекристаллизации градиентом температур. Смысл метода заключается в последовательной перекристаллизации частей расплава источника, движущегося под действием температурного градиента. Метод. В поле температурного градиента 30 К/см через тонкую газовую зону в специально разработанной графитовой кассете получены пленки Ga1–xInxAs на подложках GaAs при температуре 1123 К. В качестве газа носителя использована смесь азота и водорода в соотношении 1:1. Толщина газовой зоны между источником и подложкой составила 1 мм, время осаждения для всех пленок — 10 мин. Основные результаты. Исследована кинетика роста, морфология и структура химических связей полученных пленок. По результатам теоретического расчета установлено, что увеличение концентрации индия приводит к понижению скорости роста пленок до 0,3137 мкм/мин. Выполнено сравнение теоретического расчета и экспериментальных данных, которое показало расхождение значений скорости роста для пленок с концентрацией индия в ростовом источнике более 20 %, что связано с сегрегацией индия на поверхность пленки. Среднеквадратическая шероховатость пленок составила от от 9,1 до 24,2 нм. Подтверждено, что содержание индия в ростовом источнике существенно влияет на свойства выращенных пленок и приводит к уменьшению скорости роста, увеличению упругих напряжений в слое и нестехиометрическому составу пленки. Установлено, что с увеличением концентрации индия в пленке наблюдается существенное смещение частоты LO- и TO-фононных мод GaAs влево на 13 и 16 см–1 соответственно из-за влияния упругих механических напряжений. Обсуждение. Представленные результаты продемонстрировали, что методом зонной перекристаллизации в градиенте температур получены пленки твердого раствора Ga1–xInxAs, которые имеют ближний порядок химических связей.

В последние годы количество устройств в интернете вещей (IoT) растет в геометрической прогрессии из-за появления множества сложных приложений. Это приводит к серьезным проблемам безопасности. Устройства Wireless Sensor Network (WSN) должны быть защищены от различных атак. Интернет вещей можно настраивать динамически без фиксированной инфраструктуры, а устройства WSN взаимодействуют друг с другом в режиме прямого беспроводного динамического соединения (Ad-hoc). Представлена классификация различных Distributed Denial of Service (DDoS)-атак в среде интернета вещей и предложено решение для предотвращения повторной атаки. Выполнено моделирование DDoS-атак с использованием UML-диаграмм активности, что дает четкое понимание поведения каждой версии атаки и их производительности в среде. В результате моделирования построено решение, предотвращающее выполнение атак. Предложен протокол, основанный на доверии, для анализа поведения повторных атак, который допускает атаку внутри сети и блокирует ее после идентификации. Проведено моделирование в реальных условиях для улучшения производительность сети. Рассмотрены показатели производительности сети: энергия, потеря пакетов, время вычислений и пропускная способность. Проведено сравнение производительности сети предложенного решения с современными схемами, такими как EDDK и HMAC. Экспериментальный анализ показал, что предложенный протокол превосходит схемы EDDK и HMAC по параметрам вычислительных затрат, пропускной способности и задержки.

Системы, реализующие технологии искусственного интеллекта, получили широкое распространение благодаря их эффективности в решении прикладных задач, включая компьютерное зрение. Обработка изображений посредством нейронных сетей применяется в критически важных для безопасности системах. В то же время использование искусственного интеллекта сопряжено с характерными угрозами, к которым относится и нарушение работы моделей машинного обучения. Феномен провокации некорректного отклика нейронной сети посредством внесения визуально незаметных человеку искажений впервые описан и привлек внимание исследователей в 2013 году. Методы атак на нейронные сети на основе вредоносных возмущений непрерывно совершенствовались, были предложены способы нарушения работы нейронных сетей при обработке различных типов данных и задач целевой модели. Угрозы нарушения функционирования нейронных сетей посредством указанных атак стала значимой проблемой для систем, реализующих технологии искусственного интеллекта. Таким образом, исследования в области противодействия атакам на основе вредоносных возмущений являются весьма актуальными. В данной статье представлено описание актуальных атак, приведен обзор и сравнительный анализ таких атак на системы обработки изображений с использованием искусственного интеллекта. Сформулированы подходы к классификации атак на основе вредоносных возмущений. Рассмотрены методы защиты от подобных атак, выявлены их недостатки. Показаны ограничения применяемых методов защиты, снижающие эффективность противодействия атакам. Предложены подходы по обнаружению и устранению вредоносных возмущений.

Изображения с высоким разрешением (High Resolution, HR) имеют широкое применение, например при проведении видеоконференций, дистанционного зондирования, медицинской визуализации и других. С использованием алгоритмов сверхвысокого разрешения появилась возможность решить несколько проблем магнитно-резонансной томографии изображений мозга, связанных с низкой чувствительностью, значительным частотным шумом, а также низким разрешением. Чтобы устранить данные проблемы, предложен метод улучшения качества сингулярного кадра на основе сверточной нейронной сети (Convolutional Neural Network, CNN) с дискретным косинусным преобразованием (Discrete Cosine Transform, DCT). Метод состоит из двух этапов, включающих обучение и тестирование. На этапе обучения изображения HR и низкого разрешения (Low Resolution, LR) используются в качестве входных данных и проходят предварительную обработку для создания блоков изображений. Для извлечения признаков из блоков LR и HR применены гистограмма и DCT. Извлеченным признакам присваивается идентификатор класса. CNN извлекает функции DCT, назначает идентификатор класса и получает свой экстрактор функций для окончательного ввода. Входное изображение LR на этапе тестирования повторно делится на блоки [2 × 2], с помощью гистограммы оценивается каждый блок и функции DCT. Каждый вектор признаков передается в нейронную сеть, полученные результаты сравниваются с набором векторов признаков, которые были записаны, в дополнение к идентификатору класса и назначены определенному вектору. Для генерации изображения сверхвысокого разрешения с изображением LR соответствующий блок HR заменяется на блок LR. Полученные результаты показали, что эффективность предложенного метода исходного набора данных достигла значений отношения пикового сигнала к шуму (PSNR) и среднеквадратичной ошибки (RMSE) 22,4 и 19,5 соответственно. Второй набор данных показал значения PSNR и RMSE, равные 20,1 и 25,5, а третий набор — 45,7 и 12,3. Таким образом, представленный метод работает лучше, чем нейронная сеть пространственной модуляции канала сверхвысокого разрешения и метод повышения разрешения.

Введение. В настоящее время часто для различных задач обработки естественного языка требуются большие наборы данных. Однако для многих задач сбор большого набора данных является трудоемким, дорогостоящим процессом и требует привлечения экспертов. Увеличение объема информации возможно достичь с использованием методов аугментации данных. Вместе с тем использование классических подходов может привести к включению в корпус данных фраз, которые отличаются по стилю речи и лексикону целевой персоны. Это сопровождается изменением целевого класса и появлением реплик с неестественным использованием лексики и отсутствием смысла. Предложен новый метод аугментации тестовых данных, учитывающий стиль и лексикон персоны. Метод. В работе разработан новый метод аугментации текстовых данных, сохраняющий индивидуальные речевые характеристики и словарный запас. Основная идея метода заключается в формировании индивидуальных шаблонов для каждого человека на основе анализа синтаксических деревьев высказываний и последующего создания новых реплик по сформированным шаблонам. Основные результаты. Метод апробирован на задаче оценки эмоционального состояния пользователя в диалоге. Исследования проведены для датасетов на английском и русском языках. Предложенный метод позволил повысить качество решения этих задач как для английского, так и для русского языков. Получено увеличений значений метрик accuracy и weighted F1 для разных моделей. Обсуждение. Результаты работы могут быть применены для повышения метрик accuracy и weighted F1 моделей, предназначенных для решения различных задач для английского и русского языков.

Введение. Язык спецификации Cooperative Interaction Automata Objects (CIAO) предназначен для описания поведения распределенных и параллельных систем, управляемых событиями. К этому классу систем относятся различные программно-аппаратные комплексы управления, контроля, сбора и обработки данных. Возможность автоматической проверки соответствия требованиям является желательным конкурентным преимуществом событийно-управляемых программных систем. Язык CIAO расширяет концепцию конечных автоматов (Unified Modeling Language, UML) возможностью кооперативного взаимодействия нескольких автоматов через строго определенные интерфейсы. Кооперативное взаимодействие автоматных объектов определяется схемой связи, которая связывает предоставленные и требуемые интерфейсы различных автоматных объектов. Таким образом, поведение системы в целом можно описать как набор протоколов выполнения, каждый из которых представляет собой последовательность вызовов интерфейса, возможно со сторожевыми условиями. Метод. Представлен набор протоколов с помощью семантического графа, в котором все возможные пути от начальных к конечным узлам определены последовательностью вызовов методов интерфейса. Благодаря тому, что интерфейсы заранее строго определены схемой связи, возможно автоматическое построение семантического графа по заданной системе взаимодействующих автоматных объектов. Для проверки поведения системы достаточно убедиться, что каждый путь в семантическом графе удовлетворяет требованиям. Системные требования формально описаны с помощью условных регулярных выражений, определяющих шаблоны допустимого и запрещенного поведения. Основные результаты. Предложены методы и алгоритмы, позволяющие автоматически проверить соответствие программ на языке CIAO заданным требованиям. Обсуждение. Разработанный метод сужает формализм для задания спецификаций до класса регулярных языков, а язык программирования — до языка с простой и предопределенной структурой. Во многих практических случаях этого достаточно для эффективной верификации.

Введение. Современное обучение невозможно без систем автоматизированной проверки знаний. Наиболее прогрессивными в настоящее время являются адаптивные модели тестирования, в которых сложность заданий меняется в зависимости от правильности ответов испытуемого. Представлена разработка интеллектуальной системы адаптивного тестирования с использованием аппарата нечеткой математики. Метод. Разработана интеллектуальная система адаптивного тестирования, в модуле, реализующим экспертную систему, используется продукционная база правил. Входными параметрами при работе экспертной системы являются: процент верных ответов, степень правильности ответа, длительность ответа, число попыток. Выходными — изменение текущего уровня подготовки обучаемого, на основании которого подобраны тестовые вопросы соответствующей сложности. В качестве метода логического вывода применен метод Мамдани, который состоит из шести операционных действий: фаззификации — преобразование точных значений входных переменных в значения лингвистических переменных посредством функций принадлежности; проектирования нечеткой базы правил экспертной системы; агрегирования подусловий — определение истинности условий для каждого лингвистического правила системы нечеткого вывода; активации подзаключений — нахождение степени истинности каждого из подзаключений в лингвистическом правиле; аккумулировании заключений — нахождение функции принадлежности для каждой из выходных лингвистических переменных; дефаззификации — нахождение численного значения для каждой из выходных лингвистических переменных. Основные результаты. Представлена разработанная интеллектуальная система адаптивного тестирования, которая позволяет на основании анализа результатов прохождения тестов определить текущий уровень подготовки обучающегося и адаптировать материал к уровню его подготовки. Система динамически, в режиме реального времени, предоставляет вопросы соответствующей сложности. Обсуждение. При использовании рассмотренной интеллектуальной системы адаптивного тестирования обучающимся будут заданы вопросы соответствующего уровня сложности, что позволит выстроить индивидуальную траекторию обучения. Внедрение предложенной системы обеспечит реализацию персонализированного подхода к организации учебного процесса, повысит точность оценки знаний обучающихся, и, как результат, повысить качество их обучения.

Введение. Визуальное распознавание речи или автоматическое чтение речи по губам все чаще применяется для преобразования речи в текст. Видеоданные доказывают свою необходимость в системах мультимодального распознавания речи, особенно когда использование акустических данных затруднено в виду сильных аудиошумов или недоступно. Основная цель исследования заключается в повышении эффективности распознавания команд водителя путем анализа визуальной информации для снижения тактильного взаимодействия с различными автомобильными системами (мультимедийными и навигационными, телефонными звонками и др.) во время вождения. Метод. Предложен метод автоматического чтения речи водителя по губам в процессе управления транспортным средством на основе глубокой нейронной сети архитектуры 3DResNet18. Выполнен анализ динамической информации о движении губ диктора с помощью 3D-сверточных слоев нейросети. Использование нейросетевой архитектуры с двунаправленной моделью Long Short-Term Memory и механизмом внимания позволяет добиться более высокой точности распознавания при незначительном снижении скорости работы. Основные результаты. Предложены и исследованы два варианта нейросетевых архитектур для визуального распознавания речи. При использовании первой нейросетевой архитектуры результат распознавания голосовых команд водителя составил 77,68 %, что ниже на 5,78 %, по сравнению со второй. Скорость работы системы определена показателем реального времени (Real-Time Factor, RTF), значение которого для первой нейросетевой архитектуры равен 0,076, а второй — 0,183, что выше более чем в два раза. Предложенный метод апробирован на данных дикторов многомодального корпуса RUSAVIC, записанных в автомобиле. Обсуждение. Результаты исследования могут найти применение в системах аудиовизуального распознавания речи. Подобные системы могут быть рекомендованы для применения в сильно зашумленных условиях, например, в процессе управления транспортным средством. Проведенный анализ позволил выбрать оптимальную нейросетевую модель визуального распознавания речи для последующего встраивания в ассистивную систему на базе мобильного устройства.

Прекращение функционирования мозга человека на небольшой промежуток времени приводит к смерти. Лечение нарушений головного мозга должно проводиться на ранней стадии и до появления клинических симптомов. Опухоль головного мозга является одним из самых серьезных заболеваний. Развитие опухоли можно обнаружить с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). В связи с наличием шумов на изображении МРТ опухоль сложно точно и быстро диагностировать. Одно из решений в диагностике опухолей — использование сегментации изображений головного мозга на МРТ. В работе представлена модель томограммы головного мозга обработанная с помощью нелокальных средств (Non-Local Means, NLM) для уменьшения шума от захваченных необработанных данных. Полученное изображение сегментировано с помощью определения областей интереса (ROI) и деформируемой нечеткой системы слияния. Система слияния сочетала в себе метод нечеткой кластеризации C-средних (Fuzzy C-Means, FCM) и деформируемых систем. Выполнен анализ значений пригодности констант α и β сегментированных изображений моделей, объединенных с использованием алгоритма синус-косинуса на основе эхолокации Dolphin-SCA. Интегрированный вывод алгоритма классифицирован с помощью глубокого классификатора (Convolutional Neural Network, CNN). Проведен анализ и сравнение экспериментальных данных созданной модели с текущими методологиями. Значения показателей эффективности предлагаемой модели для селективности, прецизионности, правильности и ошибок составили 0,90, 0,89, 0,88 и 0,10 соответственно. Таким образом, по сравнению с предыдущими стратегиями, предлагаемый подход превосходит ранее применяемые методы.

Введение. Рассмотрена проблема определения оптимального количества и расположения точек отслеживания на теле человека для обеспечения необходимой точности реконструкции кинематических параметров движений человека в виртуальном пространстве. Выполнена оптимизация системы отслеживания человека в виртуальной реальности для снижения объема передаваемой информации, вычислительной нагрузки и стоимости систем захвата движений за счет снижения количества физических датчиков. Метод. Поставлена задача оптимизации количества и расположения точек отслеживания на теле человека, необходимых для реконструкции виртуальной модели тела из ограниченного набора входных точек, с использованием численной аппроксимации функции регрессии. Разработан алгоритм сбора большого количества данных с модели тела человека в виртуальной сцене и с костюма захвата движений в реальном мире. Основные результаты. Получено наименьшее количество точек отслеживания тела человека и их расположение с использованием предложенного алгоритма. Обучены и протестированы различные топологии нейронных сетей, позволяющие аппроксимировать регрессионную зависимость между ограниченным по размеру вектором точек отслеживания (от 3 до 13) и вектором 18 виртуальных точек, используемых для полной реконструкции модели тела человека. Необходимая точность реконструкции кинематических параметров движений человека обеспечено при 5 и 7 входных точках. Обсуждение. Предложенный подход позволил использовать 5 или 7 физических датчиков для построения модели тела человека и восстановления кинетических параметров его движений в виртуальной реальности. Подход может быть применен при решении задач инверсной кинематики с целью снижения количества физических датчиков, размещенных на поверхности исследуемого объекта, для упрощения процессов обработки и передачи информации. За счет объединения данных как с костюма захвата движений, так и с виртуального аватара значительно ускорен процесс сбора информации, расширен объем обучающей выборки и смоделированы различные паттерны движений тел пользователей.

Введение. Представлены результаты исследования погрешности метода гомодинной демодуляции на основе решений функции арктангенса (PGC-ATAN). Метод связан с использованием фильтра низких частот в данном алгоритме демодуляции фазы сигнала. Метод. Исследован метод демодуляции интерференционного сигнала методом PGC-ATAN. Обнаружены и рассмотрены погрешности на этапе фильтрации методом скользящего среднего. Аналитически рассчитаны поправки к сигналу с учетом погрешности, вносимой фильтром низких частот. Основные результаты. Выведены формулы для расчета поправок к сигналам S1(t), S2(t), S3(t), S4(t) полученным с помощью фильтрации исходного сигнала, умноженного на сигнал опорного генератора. Выполнено сравнение результатов расчетов с данными математического моделирования обработки интерференционного сигнала методом PGC-ATAN. Демодуляция сигнала с учетом поправок показала, что влияние на фазу сигнала оказывается небольшим при невысокой скорости нагрева. Замечено, что для высокоскоростных процессов погрешность может приводить к серьезным искажениям искомой фазы сигнала. Обсуждение. Рассчитанные поправки к обрабатываемому интерференционному сигналу позволят улучшить метод демодуляции на основе вычислений функции арктангенса и точнее рассчитывать искомую фазу сигнала.

Введение. Совершенствование технологии изготовления гироскопических приборов, являющихся автономными датчиками выработки параметров движения объектов, имеет стратегическое значение и является приоритетным направлением развития различных отраслей промышленности. Объектом исследования выступают роторы шаровых гироскопов, геометрические параметры которых предопределяют точностные характеристики прибора. В работе представлены результаты моделирования процесса корректировки формы ротора на стадии его изготовления в процессе напыления функционального покрытия. Метод. Предложенная математическая модель процесса напыления основана на размещении между ротором и источником подвижного экрана с отверстием. Ось экрана лежит на динамической оси ротора и обеспечивает нанесение покрытия на поверхность сферического сегмента. Целью для разработки математической модели послужила необходимость управления геометрией напыляемой поверхности. Управление можно выполнить с помощью экрана с отверстием при использовании точечного источника напыляемого материала. Перемещение экрана или ротора вдоль динамической оси ротора в процессе нанесения дополнительного слоя, а также вращение ротора вокруг динамической оси позволяет в широких пределах и с высокой точностью до сотых долей микрометра регулировать кривизну формируемого покрытия. Основные результаты. Разработана аналитическая модель технологического процесса корректировки формы сферических роторов шаровых гироскопов. Приведено математическое описание, управляющие факторы и значимые параметры процесса. Представлены результаты практической апробации разработанных моделей. Обсуждение. Представленная математическая модель позволяет осуществлять корректировку формы роторов при напылении функционального покрытия, расширяя технологические возможности процесса изготовления и обеспечивая повышение точности роторов.

Введение. Исследованы вопросы надежности системы связи с пространственным мультиплексированием. Повышение пропускной способности каналов радиосвязи за счет пространственного мультиплексирования является одним из наиболее востребованных и актуальных направлений современных исследований в области радиосвязи. Решение задачи пространственного мультиплексирования во временной области при многолучевом распространении сопряжено со значительным ростом размерности задачи и избыточными вычислениями. Детектирование во временной области затрудняет учет частотной зависимости амплитуды и фазы принимаемых сигналов, что в свою очередь снижает вероятность верного распознавания сигналов. Метод. При многолучевом распространении предложено решение задачи пространственного мультиплексирования в частотной области путем применения теоремы о свертке. Произведена оценка вероятности ошибки при использовании предлагаемого метода детектирования. Выполнена оценка устойчивости решения в зависимости от обусловленности матрицы амплитудно-фазовых параметров. Выведено математическое выражение для оценки верхней границы вероятности ошибки в субканале в зависимости от числа обусловленности матрицы амплитудно-фазовых параметров и спектральной плотности шума в физических каналах связи. Разработан алгоритм адаптивного формирования матриц амплитудно-фазовых параметров, позволяющий выбирать среди избыточного числа приемных антенн такие антенны, которые дают возможность повысить устойчивость детектирования за счет снижения числа обусловленности матрицы коэффициентов системы линейных уравнений. Основные результаты. Разработана теоретическая основа метода пространственного мультиплексирования в многоантенных системах связи. Предлагаемый метод позволяет повысить эффективность вычислений за счет снижения размерности задачи детектирования по сравнению с решением во временной области. Предложено решать задачи детектирования только на частотах, на которых ожидается прием полезного сигнала, что особенно полезно при узкополосных частотных и фазовых, ортогональных и биортогональных видах модуляции, часто используемых в многоантенных цифровых системах связи. Выведены соотношения, позволяющие дать оценку вероятности ошибки в субканале. Разработан алгоритм адаптивного формирования матриц амплитудно-фазовых параметров, позволяющий повысить устойчивость решения задачи детектирования. Обсуждение. Результаты исследований могут найти применение при разработке многоантенных систем связи с пространственным мультиплексированием.

Введение. Подогрев нефти и нефтепродуктов широко применяется для уменьшения энергопотерь при транспортировке. Течение в межтрубном пространстве теплообменника имеет сложный характер и зависит от многих факторов. Использование тонких трубок в теплообменных аппаратах геликоидного типа приводит к необходимости учета перехода режима течения от ламинарного к турбулентному. Традиционно используемые в численных расчетах полуэмпирические модели турбулентности не учитывают ламинарно-турбулентный переход. Разработан подход к определению эффективной длины теплообменного аппарата и температуры холодного теплоносителя на его выходе в случае сильной зависимости вязкости нефти от температуры с учетом возможности ламинарно-турбулентного перехода. В качестве нагреваемого теплоносителя рассмотрена нефть, а нагревающего компонента — вода. Метод. Новизна разработанного подхода заключается в применении модели турбулентности, учитывающей ламинарно-турбулентный переход, к расчету теплообменных аппаратов геликоидного типа. Для численного моделирования применены осредненные по Рейнольдсу уравнения Навье–Стокса, замкнутые при помощи модели турбулентности γ–Reθt, учитывающей ламинарно-турбулентный переход. Основные результаты. Выполнено сравнение результатов численных расчетов с данными, полученными на основе метода среднелогарифмической разницы температур при постоянной и переменной вязкостях. В случае переменной вязкости нефти обнаружен переход ламинарного режима течения в турбулентный, который оказывает существенное влияние на эффективную длину теплообменного аппарата. Обсуждение. Результаты численных расчетов могут быть полезны при проектировании теплообменных аппаратов геликоидного типа.

Введение. Рассмотрен процесс формирования обобщенных параметров технического состояния сложных технических систем. Данный подход актуален для современных робототехнических комплексов, оснащенных встроенными средствами телеизмерений. Метод. Предложенный подход к формированию обобщенных параметров основан на взвешенном суммировании разнородных телеметрируемых параметров с использованием информации о структурных и функциональных связях в сложной технической системе с последующей цифровой низкочастотной фильтрацией результатов взвешенного суммирования. Такое решение позволяет повысить достоверность оценки технического состояния сложных технических систем по значениям обобщенных параметров во внешнем контуре управления. Основные результаты. Выбрана форма представления обобщенного параметра в виде градаций технического состояния, которое соответствует штатному функционированию, нештатным ситуациям и частично-работоспособному состоянию сложной технической системы. Разработана многоуровневая иерархическая модель формирования обобщенных параметров технического состояния сложной технической системы по данным телеизмерений на основе множества нейросетевых структур, позволяющих учесть нелинейный характер телеметрируемых параметров и взаимное влияние между ними. В модели применены множества цифровых низкочастотных фильтров, снижающих уровень возмущений во временных рядах обобщенных параметров. Возникновение возмущений связано с неопределенностью изменения значений телеметрируемых и обобщенных параметров вблизи границ допусков, задаваемых экспертами при расширенном количестве градаций технического состояния. Сведения о границах допусков характеризуют не только ситуации штатного и нештатного функционирования, но и частично-работоспособное состояние сложных технических систем. Представлены результаты формирования обобщенных параметров технического состояния бортовой системы космического аппарата с использованием многослойных нейронных сетей, полиномов Колмогорова–Габора и методов цифровой фильтрации. Показаны преимущества использования в разработанной модели многослойных нейронных сетей и медианных фильтров. Обсуждение. Использование обобщенных параметров позволит значительным образом снизить информационную нагрузку на каналы передачи телеметрической информации, а также средства ее обработки и анализа во внешнем контуре управления. Предлагаемые решения на основе базовых операций взвешенного суммирования и нелинейного преобразования могут быть эффективно реализованы на перспективных векторно-матричных и тензорных процессорах, поддерживающих их выполнение на аппаратном уровне.

Введение. При движении ракеты в плотных слоях атмосферы Земли классические сопла работают в режиме перерасширения реактивной струи. В этом режиме происходит частичное снижение величины удельного импульса. Вследствие этого увеличивается количество расходуемого ракетным двигателем топлива. Повышение эффективности работы сопел можно достигнуть использованием конструкций широкодиапазонных сопел. В этом случае замена сплошной стенки сопла на перфорированную позволяет компенсировать потери удельного импульса. В работе представлено исследование влияния пористой вставки на режимы работы сопла. Метод. Выполнено численное моделирование в пакете программ Ansys Fluent. На первом этапе исследования создана геометрическая модель расчетной зоны: двумерная модель сопла ракетного двигателя РД-107 и окружающая сопло область, в которой задана внешняя среда (воздушная атмосфера). Произведен расчет истечения продуктов сгорания через построенное сопло при различном давлении атмосферного воздуха. Классическое сопло заменено на сопло с пористой вставкой и проведен расчет при аналогичных значениях атмосферного давления. Выполнено сравнение значений удельного импульса, полученных при расчетах с классическим и пористым соплом. Определено количество топлива, сэкономленного при замене классического сопла на пористое с помощью определения разницы площадей, ограниченных кривыми на графике зависимости удельного импульса от рассматриваемой высоты над уровнем моря. Основные результаты. Результаты сравнения величин удельного импульса сопел с непроницаемой стенкой и пористой вставкой позволили сделать вывод, что до высоты 5,4 км удельный импульс сопла с перфорированной стенкой превышает значения удельного импульса классического сопла. Оценка эффективности применения газопроницаемой вставки в конструкции сопла при его работе в плотных слоях атмосферы Земли показала, что с началом работы на высоте 0 км над уровнем моря и до высоты, на которой сопло работает в расчетном режиме, величина компенсируемого удельного импульса составляет 2,2 %. Обсуждение. Результаты исследования могут быть применены при конструировании сопловых устройств современных ракетных двигателей, работающих в плотных слоях атмосферы.

Введение. Представлено решение задачи отражения ударной волны от стенки, экранированной слоем газовзвеси. Динамика газовзвеси описана в двухскоростной двухтемпературной формулировке. Метод. В отличие от известных приближенных моделей запыленного газа, основанных на применении классических автомодельных решений путем коррекции газодинамических параметров и физических постоянных, получено асимптотически точное решение. Аналитическое решение поставленной задачи построено в виде композиции элементарных распадов разрывов. Неравновесное решение сходится к точному при уменьшении характерных времен динамической и тепловой релаксаций несущего газа и взвешенных частиц произвольной концентрации. Расчеты по неравновесной модели выполнены гибридным методом крупных частиц второго порядка аппроксимации по пространству и времени. Основные результаты. Приведены точные и расчетные по неравновесной модели профили относительных величин давления и плотности смеси, нормированной скорости дисперсной фазы. Изучено влияние интенсивности падающей ударной волны, а также концентрации частиц в слое газовзвеси на параметры воздействия ударно-волнового импульса на стенку. Наличие экранирующего слоя привело к повышению давления отражения от стенки по сравнению с отражением ударной волны в чистом газе. Выполнен анализ влияния релаксационных свойств слоя газовзвеси при изменении размеров частиц от 1 до 8 мкм. Для достаточно мелких частиц 1 мкм и принятых масштабов задачи неравновесное решение хорошо воспроизводит ударно-волновую структуру и соответствует асимптотике. С увеличением размеров дисперсных включений возрастают пространственные зоны релаксации, сглаживающие профили параметров. Погрешность расчета скорости и других параметров для неравновесной газовзвеси с частицами 1 мкм по сравнению с точным решением находится в интервале от 10–7 до 10–5. Обсуждение. Полученные результаты имеют прикладное значение при обосновании влияния примесей инертных частиц на динамическое нагружение конструкций. Аналитическое решение задачи может быть востребовано при тестировании различных численных схем.

Рассмотрена задача оценки неизвестных постоянных параметров нелинейной нестационарной системы в условиях запаздывания в канале измерений. Целью работы является синтез адаптивного наблюдателя для нелинейной нестационарной системы, обеспечивающего асимптотическую сходимость оценок неизвестных постоянных параметров к истинным значениям. Предложен метод оценивания неизвестных постоянных параметров нелинейной нестационарной системы, базирующийся на технологии GPEBO (Generalized Parameter Estimation Based Observer). На основе технологии GPEBO выполнена параметризация исходной динамической системы к виду линейной регрессионной модели с последующей идентификацией неизвестных параметров. Для оценивания неизвестных параметров линейной регрессионной модели применен метод наименьших квадратов с фактором забывания. В рамках работы предложено расширение предыдущих результатов авторского коллектива на случай нелинейных нестационарных систем с запаздыванием в канале измерений. Предложенный алгоритм оценки параметров может использоваться для решения прикладных задач, таких как контроль технического состояния, а также в задачах синтеза систем автоматического управления.

Представлен новый датасет RuLegalNER, разработанный для обучения моделей распознавания именованных юридических сущностей на русском языке. Выполнена оценка способности моделей к обобщению при появлении в тексте ранее не встречавшихся именованных сущностей. Для автоматической разметки юридических текстов и создания набора данных RuLegalNER разработана программа на основе правил. Часть именованных сущностей в датасете была выделена в набор данных для валидации и тестирования и не встречается в обучающем наборе. Экспериментальная проверка датасета основана на базовой архитектуре RuBERT. Исследовано два расширения архитектуры: RuBERT с использованием CRF (Conditional Random Fields) и адаптеров. На основе архитектур выполнено обучение и оценка модели распознавания именованных сущностей на наборе данных RuLegalNER. Предложенный набор данных RuLegalNER может быть использован для создания новых моделей распознавания именованных сущностей в юридических текстах, что позволит автоматизировать контент-анализ юридических документов. Опубликована версия RuLegalNER с подробной статистикой и демонстрацией полезности набора данных RuLegalNER путем оценки на основе современных архитектур.