SCI Библиотека

In this study, two examples of physical experiment automation using computer vision and deep learning techniques are considered. The first of them involves the use of classical computer vision techniques to detect and track the oblique shock wave on the experimental shadowgraph images. This was achieved using Canny edge detection and Hough transform, which allowed to obtain the line equation corresponding to the oblique shock wave. By automatically calculating the angle of this wave for each frame in the video, the process of extracting quantitative information from flow visualizations was significantly accelerated. In the second example, a convolutional neural network was trained to identify four classes of objects on the shadowgraph images, namely vertical shock waves, bow shocks, plumes, and opaque particles in the flow. The custom object detection model is based on the up-todate YOLOv8 architecture. To realize this task, a dataset of 1493 labeled shadowgraph images was collected. The model showed excellent performance during the learning process, with model precision and mAP50 scores exceeding 0.9. It was successfully applied to detect objects on the shadowgraph images, demonstrating the potential of deep learning techniques for automating the processing of flow visualizations. Overall, this study highlights the significant benefits of combining classical computer vision algorithms with deep learning techniques in the automation of physical experiments. However, classical algorithms demand the writing additional code to extract the required information. The deep neural networks can perform this task automatically, provided that a well-annotated dataset is available. This approach offers a promising avenue for accelerating the analysis of flow visualizations and the extraction of quantitative information in physical experiments.

Образцы монокристаллов получены выращиванием из разработанного расплава-растворителя Li6Gd(BO_3)_3+Gd2O3+Eu2O3 на затравку кристаллика C-Gd2O3 при температуре 1145oС. Наноструктурированый порошковый образец был получен золь-гель методом из водных растворов Gd(NO_3)3 и Eu(NO)3 с осадителем Na(OH) при дисперсном распылении этих прекурсоров. Полученные образцы C-Gd2O3 : Eu3+ исследованы методом рентгеновской дифрактометрии для подтверждения образования кубической фазы C-Gd2O3, для определения размеров нанокристаллитов (59 nm) и их деформационных напряжений (0.06%). Сравнительный анализ спектров фотолюминесценции и диффузного отражения монокристаллического и нанокристаллического образцов показал, что при изменении энергии возбуждения фотолюминесценции (ФЛ) по ряду 250, 280 и 300 nm низкоэнергетические полосы ФЛ 620 и 710 nm уменьшаются по интенсивности относительно основной полосы ФЛ 611 nm для обоих видов образцов. Для низкоэнергетической линии возбуждения ФЛ 300 nm высокоэнергетические полосы ФЛ 595, 550, 480, 470 и 420 nm монокристалла увеличиваются по интенсивности относительно полосы 611 nm. Исследование спектров диффузного отражения показало, что переносы зарядов через энергетическую щель при формировании ФЛ непрямые и осуществляются с участием фононов энергией 0.29 eV для объемной части монокристалла при Eg0=3.97 eV и для его нарушенного поверхностного слоя 0.26 eV при Eg0=3.59 eV. Еще большая энергия фононов 0.49 eV наблюдается для нанокристаллического образца прн Eg0=2.00 eV, что связано с большой удельной площадью границ раздела кристаллитов для нанокристаллического образца.

Цель работы состояла в прямом наблюдении и дальнейшем анализе дефектов (микротрещин), развивающихся в объеме образца природного гетерогенного материала под действием одноосной сжимающей нагрузки. Для детектирования дефектов в объеме использовалась рентгеновская компьютерная микротомография. Особенность экспериментов состоит в том, что выполнялась томографическая съемка образца, находящегося под действием нагрузки. На основе анализа томографических сечений были построены трехмерные модели дефектной структуры и вычислена фрактальная размерность системы микротрещин. С помощью модели дискретных элементов проведены численные эксперименты по разрушению образцов гетерогенных материалов. Исследовано изменение фрактальной размерности очагов разрушения в процессе их роста. Установлено хорошее согласие результатов компьютерного моделирования и лабораторных экспериментов, что позволяет говорить об адекватности предложенной модели.

Проведено численное моделирование влияния внешнего постоянного магнитного поля на плоские релятивистские плазменные колебания. С этой целью построен алгоритм в лагранжевых переменных на основе продолженной системы гиперболических уравнений. Важным свойством численного метода является зависимость его точности только от свойств гладкости решения. Кроме того, для фиксации момента опрокидывания колебаний используется контроль за пересечением электронных траекторий. Аналитически получены достаточные условия для существования и несуществования на первом периоде гладкого решения задачи. Выяснено, что внешнее магнитное поле не может предотвратить опрокидывание колебаний принципиально, даже для случая сколь угодно малого начального отклонения от положения равновесия. Численные эксперименты наглядно иллюстрируют релятивистское опрокидывание верхнегибридных колебаний. Показано, что внешнее магнитное поле может как ускорять, так и замедлять процесс опрокидывания в зависимости от выбора начального условия для поперечной компоненты импульса электронов.

В статье описывается Ответственность за наемничество по уголовному законодательству России (по материалам судебной практики Донецкой и Луганской народных республик)

Проведены измерения поляризации квазиупругого рассеяния света в представителях нового семейства кристаллов антимонитов лантаноидов R3Sb5O12 (R = Gd, Pr, Nd, Er). Установлена связь между степенью деполяризации рассеянного излучения и несовершенствами структуры, новых соединений кубической группы симметрии. Доля деполяризованного излучения непосредственно связана с величиной акустической добротности кристаллов. Найден закон обратной экспоненциальной зависимости между степенью деполяризации рассеянного под прямым углом излучения и добротностью пьезорезонаторов на основе Pr3Sb5O12 и Nb3Sb5O12.

Предложена стратегия построения обучающего набора данных для подавляющей численную дисперсию нейронной сети NDM-net (numerical dispersion mitigation network), заключающаяся в расчете полного набора сейсмограмм методом конечных разностей на грубой сетке и в расчете обучающей выборки с применением более мелкой сетки. Обучающая выборка представляет собой малый набор сейсмограмм с определенным пространственным размещением источников волнового поля. После обучения сеть NDM-net позволяет аппроксимировать низкокачественные сейсмограммы, рассчитанные на грубой сетке, в сейсмограммы с меньшим шагом дискретизации. Оптимизация процесса построения репрезентативной обучающей выборки сейсмограмм основана на минимизации метрики Хаусдорфа между обучающей выборкой и полным набором сейсмограмм. Применение нейронной сети NDM-net позволяет уменьшить временные затраты при расчетах волновых полей на мелкой сетке.

В статье описывается Развитие технологий искусственного интеллекта как перспективное направление цифровой трансформации органов прокуратуры

В работе рассматриваются вопросы численного моделирования двухфазных течений с применением эйлеровой многоскоростной модели типа Баера-Нунциато. Представлено описание математической модели, подробно рассмотрен численный алгоритм решения задачи на основе разрывного метода Галеркина. Представлено описание разработанного программного комплекса, основное назначение которого - математическое моделирование двухфазных течений с прямым разрешением динамики границ раздела фаз. Особенностью предложенных алгоритмов является лимитирование простых и консервативных переменных, гарантирующее как отсутствие нефизичных осцилляций, так и допустимые значения физических полей с применением лимитера WENO-S. Основная цель работы - дать исчерпывающее описание предложенного комплекса алгоритмов для решения задач рассматриваемого класса и пригодного для решения задач в реалистичных постановках. На примере модельной задачи демонстрируется возможность его применения для решения задач на сетках больших размеров.

В работе рассматривается уравнение типа Бюргерса с полиномиальной нелинейностью и нулевыми краевыми условиями. Для интересующего диапазона параметров тождественно нулевое решение задачи является локально неустойчивым, и в его окрестности существует устойчивое многообразие, имеющее конечную коразмерность. Для приближенного построения указанного многообразия предложен комбинированный итерационный алгоритм, начальное условие для которого строится аналитическим методом и имеет квадратичную точность. Численно показано, насколько существенно данная модификация позволяет уменьшить для типичных значений параметров вычислительную сложность проецирования на искомое многообразие по сравнению со стандартным линейным приближением. Полученные результаты допускают обобщение на многомерные диссипативные уравнения широкого класса и могут применяться при решении задач асимптотической стабилизации по начальным данным, краевым условиям и правой части.