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.
Развитие искусственного интеллекта практически во всех сферах человеческой интеллектуальной деятельности предполагает расширение инструментов инженерного анализа, а также увеличение темпов роста программного обеспечения в области машиностроения. Главным преимуществом этого станет сокращение экономических затрат на разработку машиностроительной продукции, ее физические испытания и отбраковку физических прототипов. В данной статье представлены результаты моделирования растравленного слоя поверхности быстрорежущей стали Р6М5 в результате воздействия на нее электрических факторов процесса резания и электролита. Созданы контактирующие поверхности - модель алмазного зерна как элемент алмазного шлифовального круга и модель обрабатываемой поверхности быстрорежущей стали Р6М5 как элемент металлорежущего инструмента. Для решения задачи контактного взаимодействия при комбинированной электроалмазной обработке двух ювенильных поверхностей была выбрана универсальная программная система конечно-элементного анализа Ansys Workbench. Основное моделирование процесса резания было проведено на трех величинах глубины резания t: 0,01; 0,02 и 0,03 мм/дв.ход. Было учтено влияние на модель обрабатываемой поверхности двух электрических факторов обработки - плотности тока правки iпр = 0,25 А/см2, плотности тока растравливания iтр = 6,25 А/см2 и воздействие электролита. Были учтены результаты сравнительного анализа химического состава передней поверхности быстрорежущих пластин до и после электрохимической обработки. Сделан вывод о том, что характеристики растравленного слоя во время комбинированной электроалмазной обработки уменьшаются в своих свойствах примерно на 10 %, что и вызывает эффект растравливания поверхности. В результате комплексных исследований была решена задача выбора и моделирования такой структуры, которая бы имитировала механические свойства материала растравленного слоя обрабатываемой поверхности быстрорежущей стали при комбинированной электроалмазной обработке. Моделирование показывает, что оптимальная глубина резания t должна находиться в пределах 0,015-0,020 мм/дв.ход. В этом случае происходит менее нагруженный напряжениями процесс резания с полноценным стружкообразованием. Полученные результаты моделирования можно применять для дальнейшего прогнозирования, например, качества обработанной поверхности путем подбора технологических режимов обработки, на которых происходит активация процесса самозатачивания алмазных зерен.
В целях предупреждения возникновения аварийной ситуации на предприятиях нефтяной и газовой промышленности необходимо применять системы регулирования, автоматизации и сигнализации. В этой связи в последнее время все большую популярность набирают технологии искусственного интеллекта. Особенный интерес представляют нейронные сети. Для реализации задачи регулирования, автоматизации и прогнозирования технологических процессов нефтяной промышленности возможно применение нейросетевого моделирования химико-технологических процессов. Приведены примеры использования нейросетевого моделирования на практике. Представлены результаты нейросетевого моделирования установки замедленного коксования одного из действующих предприятий. Смоделирована установка замедленного коксования в программном комплексе UniSim Design, которая позволила получить исходный массив данных для нейронной сети. Нейросеть была построена в программе MatLab, создан код программы. Представлены графики погрешности, регрессии. Приведен анализ результатов, представленных на графиках регрессии и погрешности. В результате тестирования модели было получено минимальное расхождение экспериментальных и предсказанных данных, что говорит об адекватности нейросетевой модели. Также было произведено дополнительное тестирование программы. Представлены результаты обучения и тестирования модели. Полученные результаты в дальнейшем могут быть использованы для создания программ на разных уровнях управления, т. к. модель позволяет оценить количество потерь в период работы установки при определенном расходе питательной воды, подаваемой на установку в качестве турболизатора.
На протяжении последних десятилетий одной из ключевых проблем эксплуатации магистральных нефтепроводов является образование асфальтосмолопарафиновых отложений (АСПО) и их оседание на внутренней стенке трубопроводов при перекачке высокопарафинистой нефти. Данный процесс характерен как для новых месторождений, расположенных в Западной Сибири, так и для находящихся на III стадии разработки месторождений с высокой степенью разведанности и постепенно снижающимся объемом добываемой нефти и ее качеством. Процесс парафинизации труб является негативным фактором как для процессов транспорта нефти, так и последующей диагностики магистральных нефтепроводов, снижая надежность нефтетранспортной системы. На сегодняшний день на практике борьба с АСПО осуществляется по двум направлениям: удаление сформировавшихся отложений путем пропуска внутритрубных очистных устройств и предотвращение их образования путем применения соответствующих ингибиторов. По результатам исследований, проведенных рядом ученых, в том числе авторами статьи, была рассмотрена и подтверждена экономическая обоснованность идеи об эффективности использования формируемого слоя АСПО на внутренней стенке трубопровода как дополнительного внутреннего теплоизоляционного слоя. На данный момент в промышленной эксплуатации отсутствует устройство, конструктив которого позволяет сформировать равномерный слой АСПО.
Проблема распределения и эксплуатации парковочных мест является важной частью исследований в области интеллектуального транспорта. В последние годы в связи с резким увеличением числа автомобилей выразилась проблема ограниченности ресурсов парковочных мест. Эффективное управление парковками требует анализа огромного массива данных и проведения моделирования для оптимизации использования парковочных мест. Внедрение и функционирование умного платного парковочного пространства в г. Владивостоке создает интересную прикладную область для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. В исследовании используются масштабный набор данных об исторических транзакциях по парковке во Владивостоке, включая тип транспортного средства, время, местоположение, продолжительность сессии и другие критерии для создания модели данных, отражающей взаимосвязь между ценами на парковку, спросом и доходами. В статье описывается механизм создания модели данных, включающей в себя все важные аспекты функционирования платных парковок и факторы, влияющие на заполняемость. Использование этой модели позволит проводить машинное обучение, применять модели и оценивать эффективность их применения. Исследование также определяет ключевые факторы, влияющие на спрос на парковку, такие как время суток, день недели, местоположение и др. Модель данных и идеи, полученные в результате этого исследования, могут быть использованы правительствами и собственниками для оптимизации использования платных парковок и улучшения управления дорожным движением в умных городах. Подход, представленный в этой статье, можно применить к другим городам для создания систем ценообразования на основе данных, отвечающих конкретным потребностям и характеристикам каждого города.
В статье приведены результаты применения метода акустической эмиссии (АЭ) и алгоритмов машинного обучения в задаче диагностики дефектов расслоения структуры многослойной печатной платы (МПП). Для решения поставленной задачи применяется комбинация физического и вычислительного экспериментов. Для проведения натурных испытаний в исследовании используется вибростенд для формирования нагрузки на испытуемый объект и получения сигналов акустической эмиссии. Вычислительный эксперимент проводится с помощью математического моделирования в специализированной среде ABAQUS. Для получения наилучшего решения задачи в ходе эксперимента решается оптимизационная задача по определению частоты гармонического сигнала, формируемого вибростендом, для получения максимального отклика исследуемой МПП и однозначной идентификации дефекта расслоения. В численных экспериментах были промоделированы воздействия и реакции (сигналы АЭ) МПП при различных частотах входных вибросигналов, лежащих в диапазоне от 100 до 2000 Гц. Натурные эксперименты проводились в лаборатории контроля и испытаний радиоэлектронных средств кафедры КПРЭС РТУ МИРЭА. Результаты исследования показали, что наиболее эффективной для обнаружения дефекта расслоения является частота вибрационного воздействия, равная 1500 Гц (дефект почти прямоугольной формы размером 30×37 мм). В дальнейшем это было подтверждено корреляционным анализом, позволившим выявить максимальные различия между сигналами акустической эмиссии годного образца МПП и образца с внесенным дефектом расслоения для входного вибровоздействия заданной частоты. Вторая часть исследования посвящена обработке результатов физического и вычислительного экспериментов, установлению степени адекватности полученных математических моделей реальным образцам МПП и процессам, протекающим в них, а также применению алгоритмов машинного обучения для более достоверной диагностики дефектов МПП. В представленном исследовании в качестве алгоритмов машинного обучения применялись методы случайного леса и опорных векторов (SVM). По результатам их выполнения была оценена точность работы двух алгоритмов.
В сложных энергетических системах используется большое количество различных потребителей с нелинейной нагрузкой, в основном являющихся сложными техническими и дорогостоящими устройствами. Из-за нелинейности нагрузки таких потребителей в сети возникают электромагнитные помехи, которые негативно влияют на работу. Вследствие их воздействия зачастую могут значительно снижаться качество сигналов и питания, а также срок службы устройств. Из-за электромагнитных помех, возникающих в слаботочных сигналах управления силовыми элементами, существует вероятность возникновения короткого замыкания в преобразователях частоты, которое приводит к полному выводу устройства из строя. Для снижения влияния электромагнитных помех на приборы зачастую применяют пассивную либо активную фильтрацию. Данная статья посвящена разработке и проектированию экспериментального образца активного фильтра для использования его в слаботочных цепях преобразователей частоты, а также разработке алгоритма работы системы управления активным фильтром. Метод исследования заключался в обзоре существующих решений, чтобы понять, как работают алгоритмы на других устройствах. Система управления, под которую разрабатывался алгоритм, реализована на отладочной платформе STM32F411E-DISCO. Такое решение позволит преодолеть проблемы, возникающие в процессе реализации устройства активного фильтра. Алгоритм работы для данного фильтра разрабатывался в программном комплексе MATLAB, благодаря чему нет необходимости в его дальнейшем переводе в код на языке С++, который загружается в микроконтроллер.
Обеспечение комфортных условий труда на рабочих местах становиться все более актуальным и необходимым. Одной из распространённых плодовых культур Южной Степи Запорожской области является черешня. Получение качественных плодов черешни довольно сильно коррелирует со степенью адаптивности выращиваемых сортов, которая определяется погодно-климатическими факторами региона. В данной работе предложено математическое моделирование соотношения температур окружающей среды со временем завершения биологического покоя черешни. Предложенная модель позволяет на основании входных метеорологических данных установить точку завершения биологического покоя у исследуемого сорта плодовой культуры. Модель использует единицы охлаждения, которые напрямую зависят от температуры. В статье описан программный комплекс, с помощью которого реализован алгоритм математического моделирования. Данный программный комплекс позволяет получить расчетные данные: предельные количественные значения единиц охлаждения CU; продолжительность процесса накопления установленного контрольного уровня охлаждения; дату окончания срока пребывания плодовых культур в состоянии анабиоза
Анализ временных рядов и прогнозирование являются одной из широко исследуемых областей. Идентификация с помощью различных статистических методов, нейронных сетей или математических моделей уже давно используется в различных областях исследований от промышленности, до медицины, социальной сферы, аграрной среды. В статье рассматривается параллельный вариант алгоритма идентификации параметров квазилинейного рекуррентного уравнения для решения задачи регрессионного анализа с взаимозависимыми наблюдаемыми переменными, основанный на обобщенном методе наименьших модулей (GLDM). В отличие от нейронных сетей, широко используемых в настоящее время в различных системах прогнозирования, данный подход позволяет в явном виде получать качественные квазилинейные разностные уравнения, адекватно описывающие рассматриваемый процесс. Это позволяет повысить качество анализа изучаемых процессов. Существенным преимуществом модели, использующей обобщенный метод наименьших модулей, по сравнению с многочисленными нейросетевыми подходами является возможность интерпретации коэффициентов модели с точки зрения задачи исследования и использование полученного уравнения в качестве модели динамического процесса. Проведенные вычислительные эксперименты с использованием временных рядов показывают, что максимальное ускорение алгоритма происходит при использовании количества потоков, равного половине возможных потоков для данного устройства.
Объектом исследования является совместная работа опорной металлической плиты базы колонны с нижерасположенной железобетонной плитой столбчатого фундамента на естественном основании в условиях реконструкции промышленного здания.
Цель работы состоит в получении напряженно-деформированного состояния опорной металлической плиты в базе колонны, железобетонной плиты столбчатого фундамента, а также значения контактных усилий между ними и характера их распределения по контактной плоскости.
Методы. Расчетное обоснование совместной работы опорной металлической плиты базы колонны с нижерасположенной железобетонной плитой столбчатого фундамента выполнено моделированием в программном комплексе Ing+2021 MicroFe с разработкой расчетной конечно-элементной пространственной модели.
Результаты. Получены напряженно-деформированное состояние двух контактных несущих элементов базы металлической колонны и совместная работа их взаимодействия, что позволило разработать рекомендации по восстановлению эксплуатационной пригодности бетона железобетонной плиты столбчатого фундамента в контурной зоне опорной металлической плиты колонн при реконструкции промышленного здания.