SCI Библиотека

Целью данного исследования является определение связи энтропии временных параметров сигналов в робастной системе управления с величиной дискретизации системного времени (в развитие работ trspy 1185, trspy 1274). В качестве примера объекта исследования рассмотрен процесс и его сигналы экстренного торможения высокоскоростного состава при наличии скольжения колёс по рельсам. Решена задача нахождения абсолютной погрешности ступенчатой и линейной интерполяции сигнала управления по равномерным выборкам из него с применением моделей составных гармонических полуволн. Предварительно, при обследовании объекта управления, определяются максимальные величины параметров сигнала и полуволн: скорость, ускорение и резкость. Параметры спектра отсутствуют по причине большой инерционности объектов управления, процессов и сигналов. Для определения величин интервалов равномерной дискретизации времени рассмотрены две группы моделей «гармонических полуволн». Первая группа моделей описывается гармоническими функциями времени, параметры которых согласованы. Вторая группа моделей описывается составными гармоническими функциями времени, тем самым согласуются временные параметры сигналов. Доказано, что при увеличении энтропии максимальных величин параметров сигналов увеличивается величина интервала дискретизации времени без увеличения погрешности интерполяции. Таким образом, величина энтропии параметров сигналов служит индикатором их рассогласованности. Приведены результаты моделирования и графики, полученные в среде математического пакета MathCAD. Результаты предназначены для оптимизации загрузки задачами ввода и первичной обработки информации процессоров в робастных системах автоматики реального времени, например, используемых для управления высокоскоростными поездами при штатном экстренном торможении и экстренном торможении в условиях скольжения или юза.

Непрерывно-временные сети Петри (НВСП), где каждому переходу сети ставится в соответствие временной интервал его срабатывания, используются для моделирования сложных параллельных систем, критичных с точки зрения безопасности. В общем случае, пространство состояний НВСП бесконечно и несчетно и, следовательно, анализ их поведения довольно сложен. ‘Истинно параллельная’ семантика представляет поведение НВСП в виде набора действий, отношение причинной зависимости между которыми моделируется частичным порядком, а отношение параллелизма – отсутствием порядка. Такое представление является более приемлемым для изучения следующих свойств параллельных систем: отсутствие тупиков, ‘справедливость’ (fairness), максимальный параллелизм и т.д. В статье вводятся и исследуются семантики шага (множества параллельных действий) и частичного порядка (множества упорядоченных по причине и параллельных действий) в контексте НВСП, поведение которых определяется слабой временной стратегией (т.е. ход модельного времени не ограничен срабатыванием переходов сети) и устойчиво атомарной техникой сброса часов (т.е. при сбросе часов срабатывание переходов сети рассматривается как атомарное действие).

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.

В статье рассматривается задача планирования работ на многоядерном процессоре с учетом их замедления при совместном выполнении. Предложена постановка задачи и модель частично целочисленного линейного программирования, доказана NP-трудность задачи при числе ядер, ограниченном константой. Результаты планировщика Intel TBB и жадного алгоритма сравниваются с результатами, полученными в соответствии с предложенной моделью с помощью пакета CPLEX. Проведенный эксперимент показал преимущества предложенного подхода по времени завершения всех работ.

В рамках модели Лотки, записанной в форме уравнений Мак Кендрика – фон Ферстера, представлены имеющие вид принципа эволюционной оптимальности необходимые условия устойчивости решений, задающих выжившие популяции, в терминах избыточной смертности и максимальной продолжительности жизни. Разобраны два варианта зависимости индивидуальной смертности от структуры популяции: зависимость от общей и от относительной по отношению к числу новорожденных численностей. Представлены содержательные биологические интерпретации полученных математических результатов. В частности, обсуждаются парадокс бессмертия и необходимость «отрезания по-живому» для максимальной продолжительности жизни.

Данная статья посвящена применению методов машинного обучения для автоматической настройки коэффициентов ПИД-регулятора для обеспечения стабильной работы автономных электронных систем в условиях быстрых изменений температуры. Рассмотрена проблема влияния температурного режима на работу оптоэлектронных устройств и предложен способ её решения. Представлена архитектура нейронной сети, созданной для нелинейной настройки коэффициентов ПИД-регулятора для контроля элемента Пельтье на основе его математической модели. Проведен численный эксперимент для оценки эффективности применения созданного метода настройки и продемонстрировано увеличение точности контроля температуры рабочей поверхности при его использовании.

Модель со случайным оракулом используется для доказательства стойкости криптографических протоколов в случае, когда стандартные предположения об использующейся хеш-функции не позволяют этого сделать. Однако на практике для реализации случайного оракула в конкретном протоколе используется некоторая детерминированная хеш-функция, которая, безусловно, не является случайным оракулом. Следовательно, в реальном мире нарушитель обладает более широкими возможностями, чем предполагалось в доказательстве - он может использовать особенности конструкции конкретной хеш-функции для осуществления угрозы. Если используемая хеш-функция строится на основе некоторого другого примитива (например, блочного шифра), можно рассмотреть нарушителя, который имеет доступ напрямую к этому примитиву, и показать, что даже относительного такого нарушителя используемая хеш-функция ведёт себя как случайный оракул в предположении об идеальности используемого примитива. Таким образом можно доказать стойкость протокола относительно более сильных нарушителей в менее сильных предположениях об использующихся примитивах. Хеш-функции, при использовании которых можно достичь такого результата, называются неразличимыми от случайного оракула. В данной работе показано, что хеш-функция «Стрибог» неразличима от случайного оракула в модели идеального блочного шифра.

Цель исследований состоит в использовании теории странных аттракторов для моделирования сложных этноприродных систем на базе учения Л.Н. Гумилева об этногенезе. Сегодня многие вопросы палеоэкологической истории народов не находят адекватного объяснения в рамках традиционных методов этнологии, антропологии и археологии. Особенно это касается связи человеческих сообществ, их материальной культуры, образа жизни и технологий с изменениями природной среды и климата. Методологически обоснованным представляется изучение палеоэкологических этноприродных моделей в рамках компактной территории на протяжении позднеледниковья и голоцена, т.е. периода, когда ярко проявились адаптивные механизмы этногенеза, четко прослеживается роль пассионариев и динамика пассионарной энергии в этноприродных системах. Большой значение для исследований имеет общий системный синергетический подход. В результате для территории Прибайкалья с помощью некоторых примеров из теории странных аттракторов удалось выявить не только этапы этногенеза или этноприродные модели общественного развития, но и объяснить их функционирование, динамику и эволюцию. Исследования были обеспечены достаточным фактическим материалом по изменениям природной среды и климата, а также материальной и духовной культуры сообществ для Прибайкалья. Это и собственные материалы автора, и обширная опубликованная и фондовая литература. Начатые работы требуют дальнейшего совершенствования, в т.ч. как с привлечением новых методов, так и новых объектов исследований.

На протяжении всей истории государства управлялись и до сих пор управляются традициями, партийными программами и интуитивными идеями. Но сейчас жизнь государств стала настолько сложной, противоречивой и “динамичной”, что даже самые талантливые лидеры вместе с элитой не предотвращают беспорядков и кровопролития. Эта ситуация ухудшается на наших глазах. Переход к научному управлению жизненно необходим. В статье представлено научно-методологическое обеспечение управления государствами. Научное обеспечение включает в себя общую структуру, модель, идентификацию, обоснование и анализ решений, а также синтез государственного управления с учетом традиций, программ, планов, обязательств и других ограничений. Управление реализуется технологией, работающей в непрерывном цикле адаптации к внутренним и внешним изменениям в режиме реального времени и с его опережением. Для конкретного государства (а также крупного административного образования, фирмы и т. д.) предлагаемое научно-методическое обеспечение является ориентиром, определяющим структуру, основные параметры и технологию управления. В результате достигается ранжирование целей, максимизация социально-экономического успеха и, на этой основе, гуманное разрешение имманентных внутренних и внешних конфликтов.