Статья: ИССЛЕДОВАНИЕ НЕДОСТАТКОВ И СРЕДСТВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ МЕХАНИЗМОВ ЯДРА LINUX (2023)

Разработан новый компактный комплекс спектральной диагностики температуры потока частиц при газотермическом напылении. Кроме того, при регистрации спектров излучения по сравнению предыдущим вариантом комплекса новый комплекс имеет преимущества по апертуре собственных шумов ПЗС-детектора, используемого в спектрометре LR1. Тестирование в имитационных экспериментах подтвердило для математической модели, основанной на свойстве суммируемости (интегрируемости) спектров излучения от отдельных частиц, ее адекватность способу регистрации спектра нового комплекса на основе спектрометра LR1. Для проведения калибровки спектрометра создан прецизионный программируемый источник питания постоянного тока, работающий в двух режимах стабилизации: в режиме стабилизации напряжения на внешнем сопротивлении нагрузки (в диапазоне до 24 В) или в режиме стабилизации тока в цепи нагрузки (в диапазоне до 30 А). Минимальный шаг переустановки значений тока равен 0.001 А, пульсации на нагрузке - не более 0.005 В. Показана возможность использования источника питания совместно с эталонной лампой ТРУ 1100-2350 для калибровки спектрометра LR1. Полученное выражение аппаратной функции искажений оптико-электронного тракта регистратора спектра позволяет корректировать сигналы спектров теплового излучения, регистрируемые спектрометром в различных экспериментах по исследованию спектральных свойств нагретых объектов.

В статье рассматриваются варианты ускорения технологических циклов применения высокоскоростных алгоритмов видеоконтроля, работающих в системах распознавания объектов. Быстродействие алгоритмов осуществляется на основе вариативной апертурной идентификации. В реальных условиях имеет место недостаточная распознаваемость при наличии подвижного характера изображений, наличие источников сетевых помех, которые нарушают условия функционирования радиоэлектронной аппаратуры. Рассмотрены примеры ускорения алгоритмов на основе апертурных методов управления высокоскоростных алгоритмов видеоконтроля, работающих в системах распознавания объектов, показаны возможности оптимизации алгоритмов системы при работе в реальных условиях. Определена оценка реализации высокоскоростных алгоритмов на основе вариативной апертурной идентификации и обеспечения максимальной доли совместных параллельных операций в системах распознавания объектов.

В статье описана разработанная система обучения населения по безопасности от действий киберпреступности с использованием Telegram-бота, предлагающая выбор из трех вариантов обучения: лекционный, действие по образцу и тренинг. Разработанная система обучения была протестирована с участием реальных пользователей. Итоги тестирования показывают, что наиболее эффективным является обучение с действием по образцу. Проведенное тестирование системы обучения показало её перспективность и возможность эффективного обучения населения вопросам кибербезопасности.

Данное исследование направлено на разработку сверхминиатюрного вихретокового преобразователя, предназначенного для анализа электропроводности тонких электропроводящих пленок. Актуальность данной задачи обусловлена необходимостью оценки физических свойств тонких пленок, применяемых в научных исследованиях и промышленности. В работе демонстрируется возможность изучения электропроводности тонких пленок металлов на основе анализа амплитуды сигнала, получаемого с использованием вихретокового преобразователя. Представлен разработанный сверхминиатюрный вихретоковый преобразователь трансформаторного типа, способный эффективно локализовать электромагнитное поле и проводить локальные измерения. В статье подробно описаны методы и подходы по конструированию цифровой системы генерации и усиления сигнала на основе микроконтроллеров Arduino, представлены автоматизированные способы позиционирования датчиков с одновременной подачей сигнала, методы приема сигналов во время работы системы позиционирования и описано программное обеспечение, позволяющее управлять измерительной системой и обеспечивать качественные результаты сканирования в виде наглядных изображений объектов контроля.

Работа посвящена модернизации компрессорной станции в системе пневмотранспорта, которая является типовой для многих мукомольных заводов страны. Решаемая задача относится к задачам автоматизации технологического мукомольного процесса с использованием микроконтроллеров и промышленных компьютеров в системе управления работой компрессоров, используемых в системе пневмотранспорта мукомольного завода. В данной работе в виду сложности и громоздкости реализации задачи модернизации компрессорного узла приведены лишь неформальные описания различных алгоритмов управления комплексом компрессоров (алгоритмы запуска пневмотрасс, рабочего режима в системе пневмотрасс и алгоритма конечного автомата). Приведено краткое описание характеристик PC-совместимого промышленного контроллера, предлагаемого для решения задачи управления в качестве одного из возможных вариантов серийного микроконтроллера. Алгоритм управления компрессорной станцией реализован с учетом минимизации расходов электроэнергии и организации равномерного износа оборудования. Равномерного износа компрессоров удалось добиться на практике только в рамках одного типа компрессоров. Это связано с тем, что регулируемые компрессоры используются чаще в производственном процессе и их количество меньше, чем нерегулируемых. При этом сберегается моторесурс аварийных компрессоров. Система показала хорошую устойчивость к скачкам давления и в течение пары минут она выходит на оптимальный режим работы.

В данной статье рассматриваются различные алгоритмы кластеризации для данных типа «облако точек», полученных с лазерного дальномера. Совокупность этих точек описывает положение границ объектов в пространстве относительно точки съемки. Получаемые таким образом данные широко используются в современной технике. Задачи кластеризации применительно к таким данным - выделение границ объектов, отделение объектов от фона, разделение объектов между собой и т.д. В работе приводится описание принципов работы основных алгоритмов кластеризации, проводится сравнение их эффективности и оценивается возможность их применения к данным типа «облако точек».

Приведены результаты компьютерного моделирования слоистой структуры TiNi-покрытий на подложках двух разновидностей (из титана и стали марки Steel45). Кроме того, на основе результатов моделирования проведен анализ изменчивости функциональных характеристик покрытий (адгезионная прочность и пористость покрытий, шероховатость поверхности покрытий) при варьировании значений ключевых физических параметров напыляемых частиц в определенных диапазонах. Установлено, что при напылении частиц TiNi на титановую подложку (либо на подложку из стали марки Steel45) технологически приемлемым может быть режим, при котором реализуется сценарий растекания частиц на напыляемой поверхности в виде «растекания и одновременного затвердевания капли на твердой основе». При этом, стабильное образованием сплэтов и покрытий происходит для таких наборов ключевых физических параметров (КФП) частиц TiNi, для которых «коэффициент растекания» напыляемых частиц не превосходит значения 4.5. Анализ параметрических зависимостей адгезионной прочности покрытий от КФП показал, что значительный рост адгезионной прочности TiNi-покрытий в большей степени связан с ростом температуры напыляемых частиц и температуры подложки, а также с увеличением диаметра частиц и практически слабо зависит от скорости частиц. В режиме плазменного напыления (APS) пористость покрытий не превосходит традиционных значений (до 7 - 8%), а для высокоскоростных способов напыления (детонационное и HVOF напыления) - менее 1%. Шероховатость TiNi-покрытий достаточно мала и не превосходит 2 мкм. Такие очень плотные покрытия с малой шероховатостью и высокой адгезионной (и когезионной прочностью) востребованы в индустрии материалов.

В работе рассмотрена адаптация реализованного авторами ранее алгоритма определения эффективных электрофизических свойств гетерогенных сред применительно к образцам искусственных сред на примере керна асфальтобетона. Особенностями приведенных в работе образцов дорожного покрытия являются геометрически сложная внутренняя структура и композитный состав вяжущего вещества, выступающего в качестве вмещающей среды. Вяжущий компонент асфальтобетонных смесей состоит из песка и битумных смол, и его свойства требуют предварительного осреднения. Минеральные включения представляют собой хаотично расположенные тетраэдры. Они обладают контрастными по отношению к вмещающей среде свойствами, причем контрастность отмечается одновременно по магнитной проницаемости, диэлектрической проницаемости и электропроводности, что требуется корректно учитывать на уровне математической постановки, на уровне дискретной вариационной постановки, и, как следствие, на уровне сборки матрицы системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). В приведенном алгоритме авторы выделяют шаг, параллельная реализация которого позволяет значительно сократить время вычисления эффективной электрофизической характеристики, которая в работе вводится как симметричный тензор второго ранга.

В данной работе предложен новый метод улучшения качества зашумленных речевых сигналов. В его основе лежит двухэтапная схема, с первым этапом широкополосной обработки аудиосигнала и вторым этапом обработки отдельных частотных полос. Преобразование сигнала осуществлялось над оконным Фурье-разложением обрабатываемого сигнала. На каждом этапе задействованы слои, моделирующие структурированное пространство состояний (S4), хорошо зарекомендовавшие себя при обработке и предсказании длинных временных рядов. За счет их применения уменьшилось число обучаемых параметров нейронной сети без потери качества работы. Длительность процесса обучения в расчете на одну эпоху уменьшилась по сравнению с рекуррентными сетями из-за применения сверточной формы S4-преобразований. Проведена апробация предложенного метода. Нейронная сеть с S4-преобразованиями реализована на языке Python с применением библиотеки глубокого обучения PyTorch. Обучение сети проведено на наборе данных DNS Challenge 2020. Для тестирования работы на основе того же набора данных сгенерирован набор тестовых примеров, включающих в себя различные классы шумовых добавок. Продемонстрировано превосходство предложенного метода в целом по сравнению с аналогичными решениями, основанными на применении слоев рекуррентных преобразований. Проведен анализ того, какие классы шумов более эффективно очищаются из обрабатываемого сигнала.

В статье рассматривается архитектура вычислительного узла конвейерного типа, предназначенная для реализации набора вычислений, соответствующих классам вычислительных задач с подобным набором операций и линейной последовательностью действий, для которой возможна реализация архитектуры с передачей данных между отдельными стадиями конвейера. В качестве типов задач рассматриваются цифровая обработка сигналов, вычисление трансцендентных и хэш-функций, базовые операции с плавающей точкой и операции вычисления выхода нейрона для построения нейроморфных вычислительных структур. Совмещение нескольких типов операций в рамках одного конфигурируемого конвейера позволяет расширить область применения таких вычислительных структур, реализуемых в составе СБИС ускорителей вычислений. Применение конфигурируемых конвейеров позволяет частично сконцентрировать вычислительные ресурсы, уменьшив таким образом возможное многообразие коммутаций между ними, характерное для многоядерных процессоров с архитектурой связей типа «решетка». Кроме того, характерные особенности задач цифровой обработки сигналов в виде большого динамического диапазона коэффициентов фильтра при их реализации в последовательном конвейерном вычислителе позволяют использовать минимально необходимое количество стадий конвейера, динамически адаптируя их к конкретному набору используемых коэффициентов фильтра. Аналогично выполняется операция «обрезки» при реализации нейросетей. Для конвейера предложено двухступенчатое конфигурирование с регистром конфигурации коммутаторов, содержащим несколько программируемых наборов управляющих сигналов, и памятью последовательности включения этих наборов, что позволяет динамически управлять работой конвейера при его реализации в составе СБИС.

В статье рассматривается архитектура вычислительного узла конвейерного типа, предназначенная для реализации набора вычислений, соответствующих классам вычислительных задач с подобным набором операций и линейной последовательностью действий, для которой возможна реализация архитектуры с передачей данных между отдельными стадиями конвейера. В качестве типов задач рассматриваются цифровая обработка сигналов, вычисление трансцендентных и хэш-функций, базовые операции с плавающей точкой и операции вычисления выхода нейрона для построения нейроморфных вычислительных структур. Совмещение нескольких типов операций в рамках одного конфигурируемого конвейера позволяет расширить область применения таких вычислительных структур, реализуемых в составе СБИС ускорителей вычислений. Применение конфигурируемых конвейеров позволяет частично сконцентрировать вычислительные ресурсы, уменьшив таким образом возможное многообразие коммутаций между ними, характерное для многоядерных процессоров с архитектурой связей типа «решетка». Кроме того, характерные особенности задач цифровой обработки сигналов в виде большого динамического диапазона коэффициентов фильтра при их реализации в последовательном конвейерном вычислителе позволяют использовать минимально необходимое количество стадий конвейера, динамически адаптируя их к конкретному набору используемых коэффициентов фильтра. Аналогично выполняется операция «обрезки» при реализации нейросетей. Для конвейера предложено двухступенчатое конфигурирование с регистром конфигурации коммутаторов, содержащим несколько программируемых наборов управляющих сигналов, и памятью последовательности включения этих наборов, что позволяет динамически управлять работой конвейера при его реализации в составе СБИС.