На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2024

Статьи из выпуска № 4 за 2019 год.

Упорядочить результаты по:
Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

1. Алгоритм идентификации параметров устройства для нагрева жидкости [№4 за 2019 год]
Авторы: Льготчиков В.В., Ларькина Т.С.
Просмотров: 5225
В статье рассматривается алгоритмическая идентификация параметров устройства нагрева жидкости для приготовления, пастеризации, консервации сельскохозяйственной продукции. Управляющая часть установки выполняется на базе микроконтроллера, что предполагает наличие новых потребительских свойств – улучшение качества обрабатываемого продукта. Идентификация параметров установки нагрева жидкости выполняется программно. В качестве пара-метров идентификации выбраны активная электрическая мощность, выделяемая во вторичном теле, и теплоемкость жидкой среды. Эти параметры невозможно напрямую измерить с помощью датчиков. Идентификация производится с использованием алгоритма Эйкхоффа, адаптированного к технологическому процессу. Работоспособность алгоритма подтверждается результатами моделирования в среде MATLAB. В модели выделены подсистемы, решающие уравнения электромагнитного и теплового баланса для отдельных элементов устройства, контуры управления системой регулирования температуры и процессом идентификации параметров. Установлено, что математическая модель с сосредоточенными параметрами является достаточной базой для совершенствования алгоритма работы устройства с управляющей частью, она реализована на базе микроконтроллера. Предложенная модификация алгоритма идентификации Эйкхоффа показала хорошую работоспособность в поле разномасштабных идентифицируемых величин. Получены регрессионные зависимости, позволяющие реализовать стратегию настройки программной части. Облегчен выбор коэффициентов контуров усиления сигналов невязки для ненаблюдаемых параметров процесса при известных периодах квантования наблюдаемых сигналов обратных связей.

2. Алгоритм формирования множества вариантов структуры суперкомпьютера в интересах решения военно-прикладных задач [№4 за 2019 год]
Авторы: Гусеница Я.Н., Петрич Д.О.
Просмотров: 3967
В работе обоснована необходимость создания и применения суперкомпьютеров для решения военно-прикладных задач. Дано обоснование разработки качественно нового научно-методического аппарата обоснования архитектур суперкомпьютеров, основанного на принципах унификации, комплексирования и интеграции и обеспечивающего максимальную производительность. Описана архитектура суперкомпьютера с помощью модели коллектива вычислителей, включающей структуру и алгоритм работы коллектива вычислителей. Показано, что структура супер-компьютера должна представлять собой программно-неделимый аппаратный ресурс при организации вычислительного процесса. Поэтому формирование структуры суперкомпьютера целесообразно производить по принципу модульной наращиваемости из однотипных базовых модулей (вычислительных кластеров), которые, с одной стороны, имеют конструктивные ограничения, а с другой, должны формироваться для конкретных военно-прикладных задач. Каждый вычислительный кластер включает некоторое сбалансированное количество элементарных процессоров и блоков памяти, объединенных с помощью полнодоступной системы быстрых каналов и способных реализовать базовые наборы раз-личных задач. Представлен алгоритм, который, в отличие от существующих, основан на использовании спектра графа при генерации множества структур связей между вычислительными кластерами, а также элементарными процессорами в составе вычислительных кластеров. Это позволяет значительно уменьшить вычислительную сложность формирования множества вариантов структуры супер-компьютера. Предлагаемый алгоритм может быть использован для обоснования архитектурных решений при создании новых суперкомпьютеров и выделения вычислительных ресурсов под решение военно-прикладных задач на существующих суперкомпьютерах.

3. Верификация моделей систем на базе эквациональной характеристики формул CTL [№4 за 2019 год]
Авторы: Кораблин Ю.П., Шипов А.А.
Просмотров: 5165
В статье предложена и рассмотрена RTL-нотация, основанная на системах рекурсивных уравнений и привычных семантических определениях логики линейного времени LTL и логики ветвящегося времени CTL. В предыдущих работах авторов, когда данная нотация еще называлась RLTL-нотацией, было показано, что с ее помощью можно легко формулировать и верифицировать свойства логики линейного времени, в том числе и относительно моделей систем, заданных с по-мощью той же нотации. Затем были расширены возможности RLTL-нотации, благодаря чему с ее помощью стало возможным формулировать выражения не только логики LTL, но и логики ветвя-щегося времени. В результате этого появилась первая версия RTL-нотации. В данной статье представлена вторая версия RTL как результат доработки и упрощения семантических определений нотации, позволивших повысить наглядность и читаемость ее выражений. Целью статьи является демонстрация возможности использования RTL-нотации в качестве инструмента для формулировки и верификации свойств, задаваемых формулами обеих логик, на базе единых аксиом и правил. Это дает возможность RTL выступать в роли единой универсальной нотации данных логик. При этом за счет незначительных дополнений ее базовых определений нотация способна включать в себя выразительные особенности и других временных логик, что в перспективе позволит RTL стать полноценной универсальной временной логикой, обладающей всеми необходимыми инструментами и средствами для реализации всех этапов верификации.

4. Визуализация земной поверхности в имитационных системах [№4 за 2019 год]
Авторы: Гиацинтов А.М., Мамросенко К.А., Баженов П.С.
Просмотров: 4322
Визуализация планет применяется во многих отраслях – при разработке геоинформационных систем, мультимедийных и имитационных систем, тренажеров. В данной статье описаны подходы к отображению поверхности Земли, обеспечивающие визуализацию в режиме реального времени. Названы проблемы, которые возникают при визуализации протяженных ландшафтов, связанные с производительностью, преобразованием систем координат, точностью визуализации. В работе представлен подход к визуализации поверхности Земли, основанный на применении текстурных выборок (clipmap). Он позволяет упростить подготовку данных для различных частей земной поверхности, а также сократить количество наборов подготавливаемых данных как подстилающей поверхности, так и текстур с данными высот. Для реализации предлагаемого подхода была разработана архитектура компонента генерации и визуализации земной поверхности, встраиваемого в существующие системы визуализации. Преимуществами такой архитектуры являются отсутствие необходимости в разработке собственной специализированной системы визуализации с нуля и возможность использования существующих как открытых, так и проприетарных систем визуализации. Вычислительная нагрузка распределяется по доступным потокам в пуле потоков. Одним из примеров многопоточной обработки является создание вызовов прорисовки, которые будут отправлены в систему визуализации. Алгоритм обработки поступающих вызовов про-рисовки зависит от реализации интеграционного слоя с конкретной системой визуализации. Архитектурой компонента предусмотрена возможность задания времени, в течение которого будет производиться обработка данных внутри компонента. После выполнения каждой операции подсчитывается время, затраченное на выполнение операции, и определяется возможность продолжения обработки других задач. При превышении временного бюджета обработка задач будет прекращена до следующего вызова обновления компонента.

5. Интеллектуальный сбор информации из распределенных источников [№4 за 2019 год]
Автор: Ефимова М.С.
Просмотров: 6646
В статье рассмотрена задача сбора данных из распределенных источников на примере анализа разнородной распределенной финансовой информации, сделаны анализ и сравнение существующих подходов к сбору информации. Большинство из них для решения проблемы предполагают сбор данных в единое хранилище с последующим их анализом, однако это вызывает задержку от момента генерации данных до момента применения к ним методов анализа, связанную с необходимостью передачи от источника к месту хранения. В результате существенно снижается оперативность принятия решений и увеличивается трафик в сети. Кроме того, сбор данных от всех источников может привести к значительным расходам в случае, если доступ к некоторым из них платный или ограничен тарифным планом. Рассмотренные подходы предполагают включение хранилищ данных, средств ETL (излечения, трансформации и загрузки), лямбда-архитектуры, облачных вычислений, туманных вычислений, а также анализ распределенных данных на основе модели акторов. Однако выявлено, что они не учитывают стоимость и приоритеты источников данных и не позволяют обращаться к ним динамически, следовательно, не удовлетворяют всем условиям поставленной задачи. В статье предложен и описан метод интеллектуального сбора информации с динамическим обращением к источникам данных в зависимости от текущей необходимости, стоимости и приоритета источников. Разработанный метод позволяет сократить трафик в сети, ускорить процесс анализа данных и снизить стоимость обращения к источникам данных.

6. Исследование оптимального количества процессорных ядер для алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров на суперкомпьютерных вычислительных системах [№4 за 2019 год]
Авторы: Лапшина С.Ю., Сотников А.Н., Логинова В.Е., Юдинцев К.Ю.
Просмотров: 5668
Статья посвящена выбору оптимального количества запрашиваемых процессорных ядер для запуска алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров. Работа выполнена в ходе проведения имитационных экспериментов задачи мультиагентного моделирования процессов распространения массовых эпидемий на современных суперкомпьютерных системах, установ-ленных в Межведомственном суперкомпьютерном центре РАН. Алгоритм может быть использован в любой области в качестве инструмента дифференцирования кластеров решетки большого размера, так как ему на вход подаются данные в формате, не за-висящем от приложения. В МСЦ РАН этот инструмент использовался для изучения задачи распространения эпидемий, для чего была разработана соответствующая мультиагентная модель. В модели рассматривается абстрактное заболевание, передаваемое контактным путем. В ходе моделирования определяется пороговое значение вероятности инфицирования (то есть сама вероятность инфицирования является изменяемым параметром), при котором возникает эффект перко-ляции на решетке распространения заболевания. Если это значение близко к индексу контагиозности конкретного заболевания, то следует ожидать распространения эпидемии в планетарном масштабе. В процессе имитационных экспериментов применялся усовершенствованный для многопроцессорной системы вариант алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров Хошена–Копельмана, связанный с механизмом линковки меток, который также может быть использован в любой области в качестве инструмента дифференцирования кластеров решетки большого размера. В статье дана оценка времени выполнения алгоритма многократной маркировки перколяционных кластеров Хошена–Копельмана при различных значениях входных параметров на четырех основных высокопроизводительных вычислительных системах, установленных в Межведомственном суперкомпьютерном центре РАН: суперкомпьютерах МВС-10П МП2 KNL, МВС-10П ОП, МВС 10П Торнадо, МВС-100К.

7. Компонент для интеграции исполняемых программ на языке программирования Kotlin в интернет-ресурсы [№4 за 2019 год]
Авторы: Прендота А.В., Балакшин П.В.
Просмотров: 3297
Статья представляет собой обзор задач, методов и средств как обучения, так и работы с языком программирования Kotlin. Данный язык был создан как альтернатива другим популярным языкам программирования, работающим на базе JVM (Java Virtual Machine), а также применяемым при написании различных Android- и iOS-приложений. В силу нивелирования неудобств конкурентных языков программирования с 2017 года Kotlin стал официальным инструментом для операционной системы Android. Показана важность создания и поддержки онлайн-среды программирования в качестве полно-ценного обучающего ресурса. Использование онлайн-среды в обучающих курсах дает возможность создавать примеры программ для изучения стилистических особенностей языка в виде кода, исполняемого непосредственно в браузере. Такой подход позволяет привлечь новых пользователей, а также обеспечить разработку новых проектов даже при отсутствии полноценной среды раз-работки на вычислительной машине программиста-разработчика, в том числе за счет наличия подсветки синтаксиса и автодополнения кода. Представлен краткий анализ существующих онлайн-сред, выделены их недостатки, связанные с проблемами интеграции на сторонние сайты, малым количеством наглядных примеров, а также отсутствием подсветки синтаксиса и автодополнения кода. Кроме того, в статье предоставлена информация о способах решения ряда проблем, связанных с написанием и исполнением кода на языке Kotlin. Рассмотрены использование библиотеки Kotlin Playground, которая преобразует HTML-блоки в определенные редакторы кода, что дает возможность исполнять созданные редак-торы непосредственно в браузере, а также такие функциональности библиотеки Kotlin Playgroud, как исполнение и компиляция кода под различные платформы, возможности разметки, автодополнения кода и подсветки, создание и исполнение тестовых сценариев, работа с API. Данный функционал позволяет пользователю адаптировать каждый компонент онлайн-среды под свои нужды и осуществлять грамотную интеграцию полученной среды в интернет-ресурсы. Представлены примеры работы функций библиотеки Kotlin Playground, ее синтаксис, правила установки и дальнейшей загрузки с помощью Node Package Manager, а также использования дан-ной библиотеки. В заключении статьи приведена ссылка на документацию и обозначены распространенные российские и международные образовательные онлайн-платформы, на которых уже реализованы или реализуются обучающие курсы по Kotlin c использованием библиотеки Kotlin Playground.

8. Метод автоматического синтеза нечетких регуляторов [№4 за 2019 год]
Авторы: Игнатьев В.В., Соловьев В.В., Воротова А.А.
Просмотров: 6241
В статье рассматривается метод автоматического синтеза нечетких регуляторов на основе из-меренных данных. При разработке нечетких регуляторов для систем управления техническими объектами возни-кают проблемы, связанные с выбором количества термов лингвистических переменных, определением вида функций принадлежности и созданием базы правил. Данные проблемы решаются с привлечением экспертов, но этот процесс довольно трудоемкий. Одним из способов решения может быть автоматическое создание нечетких регуляторов на основе измеренных данных, которые могут быть сняты с реальной системы управления или с имитационной модели. Авторами разработаны структурная схема системы управления в среде MatLab Simulink, позволяющая снимать входные и выходные сигналы регулятора в процессе моделирования и сохранять их в файл в виде массива, а также подход к анализу массивов данных с целью определения параметров входных и выходных переменных нечеткого регулятора и механизм кластеризации данных, позволяющий составить базу нечетких правил. После анализа массивов данных правила в базе могут либо полностью дублироваться, либо иметь одинаковые антецеденты и разные консеквенты, что приводит к неопределенности. В связи с этим предложен алгоритм исключения полностью дублирующих правил из базы и усреднения правил с разными консеквентами. Разработано ПО в среде MatLab, позволяющее снимать исходные данные с системы управления техническим объектом с ПИ-законом управления, выполнять процедуру кластеризации и параметризации входных и выходных сигналов, создавать базу правил и редуцировать ее. Предлагаемый метод автоматического синтеза нечетких регуляторов может быть использован для создания регуляторов, предназначенных для замены традиционных законов управления интеллектуальными.

9. Метод и программные средства интеллектуальной поддержки принятия логистических решений [№4 за 2019 год]
Авторы: Борисов В.В., Рязанов А.В.
Просмотров: 3126
В статье предложен метод интеллектуальной поддержки принятия логистических решений, позволяющий комплексно решать следующие задачи: определение требуемых ресурсов при распределении заказов по территориальным зонам, разбиение территории логистического обслуживания на зоны на основе генетической кластеризации, распределение заказов по зонам с учетом их назначений, нечеткое оценивание и назначение логистических средств для выполнения заказов на основе модифицированного метода Г. Куна. Разработана совокупность способов для реализации этапов метода интеллектуальной поддержки принятия логистических решений, а именно: способы разбиения территории обслуживания на зоны на основе генетической кластеризации, определения требуемого количества логистических средств (ресурсов) при распределении заказов по зонам на основе скользящего временно-го окна, распределения заказов по зонам и назначения логистических средств для выполнения заказов на основе модифицированного метода Г. Куна. Оценка распределения заказов по зонам и назначение логистических средств базируются на обоснованном в статье интегральном показателе степени соответствия логистических средств и заказов, для определения которого разработана каскадная нечеткая продукционная модель, поз-воляющая учитывать разнокачественные характеристики логистических средств и различные стратегии распределения заказов. Разработаны алгоритмы и программные средства, реализующие предложенный метод интел-лектуальной поддержки логистических решений. Программные средства включают в себя, во-первых, подсистему зонального разбиения территории, состоящую из программных модулей генетической кластеризации и зонального разбиения, во-вторых, подсистему распределения заказов и назначения логистических средств, состоящую из программных модулей определения требуемого количества логистических средств для зон, оценки соответствия между логистическими средствами и заказами, назначения логистических средств. Выполнена сравнительная оценка, подтверждающая повышение качества принимаемых логистических решений за счет использования предлагаемого метода и программных средств.

10. Метод идентификации технического состояния радиотехнических средств с применением технологий искусственных нейронных сетей [№4 за 2019 год]
Авторы: Допира Р.В., Шведун А.А., Ягольников Д.В., Яночкин И.Е.
Просмотров: 5202
Современные радиотехнические средства военного назначения функционально и технологически усложняются, поэтому возрастает актуальность задачи создания систем функционального контроля и идентификации технического состояния радиотехнических средств. Эффективные и полностью автоматические системы идентификации технического состояния радиотехнических средств различных типов пока еще не построены. Одним из путей решения задачи является создание систем идентификации технического состояния радиотехнических средств, основанных на принципах машинного обучения. Отличительной особенностью применения обученных искусственных нейронных сетей для решения задачи идентификации технического состояния радиотехнических средств можно считать выработку прототипа наблюдаемых ситуаций, обобщений по преобладанию и подобию на множестве однотипных радиотехнических средств, а также высокую оперативность и достоверность решения данной задачи. В статье представлен метод идентификации технического состояния радиотехнических средств с использованием прецедентных принципов машинного обучения искусственных нейронных сетей. С его помощью в реальном масштабе времени решается задача идентификации текущих классов технического состояния радиотехнических средств на основе результатов измерений контролируемых параметров их основных систем. С учетом специфики решаемой задачи обоснован выбор многослойной нейронной сети прямого распространения, включающей три скрытых слоя. Количество нейронов входного слоя определяется количеством контролируемых параметров технического состояния основных систем ра-диотехнических средств конкретного типа, а нейронов выходного слоя – количеством возможных классов технического состояния радиотехнических средств. Элементарные преобразователи данной сети имеют функцию активации сигмоидального вида. Для обучения искусственной нейронной сети применяется эвристическая модификация алгоритма Левенберга–Марквардта.

| 1 | 2 | 3 | Следующая →