Авторитетность издания
ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
№3
Ожидается:
13 Сентября 2024
Статьи журнала №2 2024
11. Обеспечение полноты и актуальности пространственной информации в распределенных вычислительных системах больших организаций [№2 за 2024 год]Авторы: Трубин В.Д. (trubin.vd@ugatu.su) - Уфимский университет науки и технологий (УУНиТ) (ассистент кафедры), Аспирант ; Павлов С.В. (psvgis@mail.ru) - Уфимский государственный авиационный технический университет (профессор), доктор технических наук; Христодуло О.И. (o-hristodulo@mail.ru ) - Уфимский государственный авиационный технический университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Применение информационных технологий для сбора, управления и обработки больших объемов разнородной информации об организациях с целью управления ими давно стало естественной практикой. Поиск эффективных методов хранения и обработки информации о вычислительной инфраструктуре организации остается актуальной задачей и сегодня. В данной работе авторы исследуют использование геоинформационных технологий для обработки пространственной и атрибутивной информации об объектах вычислительной инфраструктуры организации на примере университета как сложной распределенной структуры. Одной из важнейших задач является централизованное хранение полных и актуальных пространственных данных с разграничением доступа пользователей из разных подразделений к различным частям БД для обеспечения безопасности данных. Результатом работы стал механизм формирования распределенной пространственной структуры данных, предназначенной для хранения геоданных с учетом пространственного распределения отдельных подразделений организации. Приведена схема взаимодействия различных подразделений организации с базой геоданных. Результаты исследований могут найти применение при разработке структуры хранения геоданных об объектах компьютерной инфраструктуры, а также в любой другой сфере деятельности организации. Разработанная для геоинформационной системы университета подсистема автоматизированного обеспечения достоверности и актуальности пространственных данных позволяет ускорить обработку пространственной информации в БД, исключить дублирование устаревших данных и тиражирование актуальных, оставляя при этом различные формы представления этой информации для каждой из подсистем в рамках одной геоинформационной системы.
Abstract: Nowadays, it is a matter of course to use information technologies for collecting, managing and processing large volumes of heterogeneous information about organizations to manage them. The search for effective methods of storing and processing information on an organization computing infrastructure in order to manage that infrastructure more effectively remain an urgent task, as system administrators take an individual approach to each system. This paper investigates the use of GIS technologies to process spatial and attributive information about organization computing infrastructure objects on the example of a university as a complex distributed structure. One of the most important tasks is centralized storage of full and actual spatial data with access rights differentiation for users from different departments to different parts of a database to ensure data security. The result is a mechanism for forming a distributed spatial data structure designed to store geodata, taking into account the spatial distribution of organization individual subdivisions. The paper presents a diagram of interaction between different divisions of an organization with a geodatabase. The resulted research can be used for developing a storage structure of geodata about computer infrastructure objects, and any other area of organization activity. The subsystem of automated ensuring spatial data reliability and relevance that was developed for university GIS allows accelerating the processing of spatial information in a database eliminating outdated data duplication and current data replication, while leaving different forms of presenting this information for each GIS subsystem.
Ключевые слова: методы хранения и обработки данных, вычислительная инфраструктура, сложная распределенная система, атрибутивная БД, пространственная бд, геоинформационная системаKeywords: data storage and processing methods, computing infrastructure, complex distributed system, attributive database, distributed database, geoinformation system
Просмотров: 472
12. Безопасный обмен файлами на основе сетей доверия и сертификатов открытых ключей с помощью разработанного приложения [№2 за 2024 год]
Авторы: Хорев П.Б. (pbkh@yandex.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт» (профессор), кандидат технических наук; Лосев Д.А. (lda-1028@mail.ru) - Национальный исследовательский университет «Московский энергетический институт», (Магистрант);
Аннотация: статье анализируются существующие программные средства обмена файлами (в том числе облачные хранилища, программы-мессенджеры, электронная почта), выделены их недостатки. Для устранения этих недостатков авторами разработан проект клиент-серверного приложения, основанного на построении сети доверия с помощью сертификатов открытых ключей ее участников. В проекте использованы алгоритмы симметричной и асимметричной криптографии, методы построения сетей доверия и применения сертификатов открытых ключей для обеспечения подлинности, конфиденциальности и целостности данных. Реализованы серверная часть и клиентское мобильное приложение, позволяющие пользователям обмениваться файлами внутри одного конкретного файлового хранилища. Загружаемые файлы имеют электронные подписи их создателей и хранятся на сервере в зашифрованном виде. При разработке приложения использовалась технология, облегчающая его перенос на другие операционные платформы. Клиентское приложение создано и протестировано на устройствах под управлением операционной системы Android. Оно обладает необходимой для файлообменника функциональностью и обеспечивает подлинность, целостность и конфиденциальность передаваемых файлов. Это позволяет использовать разработанное приложение как группами частных пользователей, так и в корпоративных информационных системах.
Abstract: The paper analyzes the shortcomings of existing software tools for file sharing (including cloud storage, messenger programs, e-mail). To eliminate the shortcomings, the authors of the paper have developed a project of a client-server application based on building a trust network using public key certificates of its participants. The project uses symmetric and asymmetric cryptography algorithms, methods for building trust networks and using public key certificates to ensure the authenticity, confidentiality and integrity of data. The implemented server part and the client mobile application allow users to exchange files with each other within one specific file storage. Uploaded files have electronic signatures of their creators and are stored on the server in encrypted form. When developing the application, the authors used the technology that facilitates its portability to other operating platforms. The client application is built and tested on devices running the Android operating system. The developed application has the functionality necessary for file hosting and ensures the authenticity, integrity and confidentiality of transferred files. This allows it to be used both by groups of private users and in corporate information systems.
Ключевые слова: безопасный обмен файлами, сеть доверия, сертификаты открытых ключей, клиент-серверное приложениеKeywords: secure files sharing, trust network, public key certificates, client-server application
Просмотров: 315
13. Исследование эффективности алгоритма саранчи в задачах сегментации изображений [№2 за 2024 год]
Авторы: Запорожец Д.Ю. (duzaporozhets@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук; Кравченко Ю.А. (yakravchenko@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (профессор), доктор технических наук; Кулиева Н.В. (holopova@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (ассистент); Семенова М.М. (msemenova@sfedu.ru) - Южный федеральный университет, Аспирант ; Кулиев Э.В. (ekuliev@sfedu.ru) - Южный федеральный университет (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: Современные методы обработки изображений играют ключевую роль во множестве приложений, включая медицинскую диагностику, робототехнику и компьютерное зрение. Важной задачей является сегментация изображений, то есть выделение на них объектов и областей. В данной статье проведен анализ применения для решения этой задачи трех биоинспирированных алгоритмов: пчелиной колонии, светлячкового и алгоритма саранчи. Сделан обзор существующих методов сегментации изображений, описаны их ограничения в контексте современных требований высокой точности и эффективности. Особое внимание уделено описанию механизмов и принципов работы алгоритмов пчелиной и светлячковой колоний, их характеристикам, преимуществам и недостаткам при решении задач сегментации. Проведен анализ применения алгоритма саранчи в данных задачах, включая его адаптацию и экспериментальное исследование на разнообразных изображениях. Адаптация алгоритма включает внедрение специализированных механизмов для улучшения точности и эффективности поиска оптимального решения, что позволяет преодолеть ограничения существующих методов. Представлены экспериментальные исследования, которые подтверждают превосходство алгоритма саранчи над другими биоинспирированными подходами и демонстрируют его эффективность на изображении. Преимущество предложенного алгоритма саранчи состоит в сегментации изображений и открывает новые перспективы для его применения в различных областях обработки данных. Особое внимание уделено таким аспектам алгоритма саранчи, как гибкость, масштабируемость и способность адаптироваться к сложным задачам сегментации. Это делает его особенно ценным для применения в различных областях, требующих высокой точности и эффективности обработки изображений.
Abstract: Modern image processing techniques play a key role in a variety of applications, including medical diagnostics, robotics and computer vision. Image segmentation (selecting objects and areas in images) is an important task. The paper analyzes the application of three bioinspired algorithms: the bee colony algorithm, the firefly algorithm and the locust algorithm for the image segmentation problem. It presents a review of existing image segmentation methods, describes their limitations in terms of modern requirements for high accuracy and efficiency. Particular attention is paid to describing the mechanisms and operating principles of the bee colony and firefly colony algorithms, including their characteristics, advantages and disadvantages when solving segmentation problems. The authors of the paper have carried out an analysis of the locust algorithm regarding the image segmentation problem, including algorithm adaptation and experimental study using a variety of images. Algorithm adaptation involves introducing application-specific mechanisms to improve the accuracy and efficiency of finding an optimal solution that overcomes the limitations of existing methods. The paper presents experimental studies that confirm the locust algorithm superiority over other bioinspired approaches and demonstrates its effectiveness on a wide range of images. The advantages of the proposed locust algorithm are in image segmentation; it also opens new prospects when applied in various data processing fields. The paper focuses on such aspects of the locust algorithm as its flexibility, scalability, and the ability to adapt to complex segmentation problems. It makes the algorithm particularly valuable for applying in various fields requiring high accuracy and efficiency of image processing.
Ключевые слова: моделирование поведения саранчи, светлячковый алгоритм, пчелиный алгоритм, алгоритм саранчи, биоинспирированный алгоритм, сегментация изображенийKeywords: locust behavior modeling, bee algorithm, bee colony optimization, locust algorithm, bioinspired algorithm, image segmentation
Просмотров: 452
14. Разработка программного обеспечения технологического процесса электронно-лучевой сварки тонкостенных изделий [№2 за 2024 год]
Авторы: Курашкин С.О. (scorpion_ser@mail.ru) - Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева, кафедра информационно-управляющих систем (аспирант); Бухтояров В.В. (vladber@list.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, кандидат технических наук; Тынченко В.С. (vadimond@mail.ru) - Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва (доцент), кандидат технических наук; Шуткина Е.В. (elizaveta-shutkina@mail.ru) - Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М.Ф. Решетнева, кафедра информационно-управляющих систем (студент);
Аннотация: Целью данного исследования является повышение эффективности электронно-лучевой сварки (ЭЛС) тонкостенных конструкций. Для этого предлагается разработать и реализовать программные методы автоматизированного планирования и контроля процесса ЭЛС, включая статистическую и интеллектуальную обработку данных и математическую модель для расчета распределения температуры. На данный момент существует несколько решений для моделирования и управления процессом ЭЛС, но они имеют недостатки, такие как длительность моделирования в MATLAB при оптимизации параметров и коммерческое программное обеспечение, ориентированное на конкретное оборудование заказчика. Авторы предлагают автоматизированную систему управления ЭЛС (АСУ ЭЛС) тонкостенных деталей, разработанную на основе математической модели для расчета температурного распределения на поверхности свариваемых деталей. Эта система позволит моделировать процесс для разных сплавов с учетом геометрии и теплофизических параметров, планировать и прогнозировать, а также управлять им. Данные функции представлены в виде модулей, которые предоставляют настройку управляемых и регистрируемых параметров, целевых значений и допустимых диапазонов, что позволяет отслеживать и контролировать процесс и его отклонения. Система также может интегрироваться с различным электронно-лучевым оборудованием. Применение разработанной АСУ ЭЛС позволяет оптимизировать параметры, минимизировать дефекты сварных соединений и получать соединения требуемых размеров. Предметом исследования являются данные измерений параметров процесса ЭЛС, которые используются для контроля, оценки устойчивости и прогнозирования. АСУ ЭЛС может найти применение на предприятиях, занимающихся ЭЛС.
Abstract: The purpose of the study is to increase the efficiency of electron-beam welding (EBW) of thin-walled structures. To this end, the authors of the paper propose developing and implementing software methods for EBW process automated planning and control, including statistical and data processing and a mathematical model for calculating temperature distribution. At the moment, there are several solutions for modeling and management of the EBW process, but they have drawbacks, such as the modeling time in MATLAB in parameter optimization and commercial software focused on specific customer hardware. The authors propose to develop an automated control system for EBW thin-walled parts (ACS EBW) based on a mathematical model for calculating the temperature distribution on the surface of welded parts. This system will allow to simulate the EBW process for different alloys taking into account their geometry and thermophysical parameters, as well as to control, plan and predict the EBW process. These functions are presented in the form of modules that provide the setting of managed and recorded parameters, target values and acceptable ranges, which allows you to monitor and control the process and its deviations. The system can also be integrated with various electron beam equipment. The application of the EBW developed by the ACS makes it possible to optimize parameters, minimize defects in welded joints and obtain joints of the required dimensions. The subject of the study is data of measurements of parameters of the EBW process, which are used for monitoring, evaluation of stability and forecasting. ACS EBW can be used at enterprises engaged in electron-beam welding.
Ключевые слова: аэрокосмические конструкции, технологический процесс, электронно-лучевая сварка, моделирование, автоматизированное управлениеKeywords: aerospace structures, technological process, electron beam welding, modeling, automated management
Просмотров: 476
15. Построение модели предиктивной аналитики неисправностей промышленного оборудования [№2 за 2024 год]
Авторы: Чернухин А.В. (chernukhin.a.v@muctr.ru) - Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева, Аспирант ; Богданова Е.А. (eabogdanova.bioinf@gmail.com) - Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Аспирант ; Савицкая Т.В. (savitsk@muctr.ru) - Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: В статье описаны новые подходы к построению модели предиктивной аналитики неисправностей промышленного оборудования. Актуальность исследования обусловлена необходимостью заблаговременно идентифицировать неисправности, приводящие к снижению эффективности работы или простоям крупных производственных линий промышленного предприятия. В рамках исследования были изучены современные подходы, использующие машинное обучение для решения схожих задач, подробно описаны их достоинства и недостатки. Данные для обучения моделей включают сведения о показаниях датчиков, измеряющих токи, температуры, давления и вибрации, для шести эксгаустеров за три года. Для обучения и тестирования были отобраны только техместа с наличием неисправностей за анализируемый период. В связи со сложной взаимосвязью между показаниями датчиков и состоянием эксгаустера было принято решение о создании предсказательной модели, основанной на мягком голосовании между тремя алгоритмами, имеющими различные подходы к классификации: сверточная нейронная сеть, логистическая регрессия и метод опорных векторов. Предложенный подход реализован с помощью высокоуровневого языка программирования Python c использованием дистрибутива Anaconda. Описан порядок выполнения исследования, представлены блок-схемы разработанных алгоритмов и их подробное описание. Про-ведено всестороннее тестирование разработанного программного обеспечения, реализующего модель прогнозирования неисправностей. Результаты исследования подтверждают работоспособность предлагаемой модели прогнозирования неисправности технических узлов оборудования, которая может быть адаптирована для предиктивной аналитики неисправностей большого числа типов промышленного оборудования крупных предприятий металлургической, химической и других отраслей промышленности.
Abstract: The paper describes new approaches to building a model for predictive analytics of industrial equipment failures. The relevance of the study is due to the need to identify failures that lead to a decrease in operating efficiency or downtime of large production lines at an industrial enterprise in advance. The study examines modern approaches, which use machine learning to solve similar problems, and describes their advantages and disadvantages in detail. Data for training models was obtained from PJSC Severstal and include information on sensor readings measuring currents, temperatures, pressure and vibrations for six exhausters over three years. Training and testing involved only technical locations with faults during the analyzed period. Due to the complex relationship between sensor readings and exhauster condition, it was decided to create a predictive model based on “soft voting” between three algorithms with different classification approaches: a convolutional neural network, logistic regression and a support vector machine. The proposed approach is based on the high-level Python programming language using the Anaconda distribution. The paper describes the procedure for performing the research, presents block diagrams of the developed algorithms and their detailed description. The authors carried out comprehensive testing of the developed software that implements the fault prediction model. The study results confirm the performance of the proposed model for predicting failures of equipment technical components, which can be adapted for predictive analytics of failures of a large number of types of industrial equipment at large enterprises in metallurgical, chemical and other industries.
Ключевые слова: прогнозирование неисправностей, промышленное оборудование, нейронные сети, машинное обучение, предиктивная аналитика, интеллектуальный анализ данных, математическое моделированиеKeywords: fault prediction, industrial equipment, neural network, machine learning, predictive analytics, data intelligent analysis, mathematical and computer modeling
Просмотров: 561
16. Распознавание траекторий струй огнетушащего вещества из пожарного ствола на основе цифровых изображений [№2 за 2024 год]
Авторы: Пожаркова И.Н. (pozharkova@mail.ru) - Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, Сибирский федеральный университет (профессор, доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: Статья посвящена разработке технологии высокоточного распознавания траекторий струй огнетушащего вещества из пожарного ствола на основе их цифровых изображений, полученных по результатам натурного эксперимента. Целью исследования является повышение эффективности сбора описывающих эти траектории эмпирических данных. Основу предлагаемой методики составляет выделение границ потока огнетушащего вещества с геометрической привязкой соответствующих точек. В работе представлены основные операции созданной технологии: коррекция геометрических искажений (в том числе перспективных), предварительная обработка изображений с выделением потока огнетушащего вещества, распознавание границ струи с учетом геометрической при-вязки, постобработка результатов распознавания. Кроме того, описан метод выделения первичного контура траектории на основе сечений в полярной системе координат. Для демонстрации эффективности предлагаемой технологии в статье приведены результаты использования ее программной реализации на базе разработанных модулей. Распознавались верхняя и нижняя границы струи воды из пожарного лафетного ствола на изображении, полученном в сложных с точки зрения выделения траектории условиях. Практическая значимость представленной методики заключается в сборе эмпирических данных в объеме, необходимом для решения различных задач, связанных, в частности, с построением и отладкой алгоритмов программного управления пожарными роботами. При этом технология позволяет использовать полученные цифровые изображения, которые могут иметь геометрические искажения и зашумление внешними объектами, характерными для струй значительных линейных размеров на открытых и закрытых пространствах. Научная новизна исследования заключается в разработке метода первичного выделения границ струи на основе сечений в полярных координатах, позволяющего повысить пространственное разрешение распознавания, а также технологии формирования существенного скачка яркостей на границах струи на основе адаптации для решения соответствующей задачи и последовательного применения существующих общих методик обработки цифровых изображений.
Abstract: The paper focuses on developing a technology for high-precision recognition of fire monitor jet trajectories based on their digital images obtained from a full-scale experiment. The purpose of the study is to increase the efficiency of collecting empirical data describing jet trajectories of a fire extinguishing agent from fire monitors based on the recognizing digital images. The proposed method is based on identification of boundaries of a fire-extinguishing agent jet with geometrical reference of corresponding points. The work presents main operations of the developed procedure: correction of geometric distortions including promising ones, preliminary image processing with detecting a fire extinguishing agent jet, recognition of jet boundaries taking into account geometric binding, post-processing of recognition results. In addition, the paper describes a method for selecting a primary trajectory contour based on sections in a polar coordinate system. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed technology, the paper presents the results of using its software implementation based on the developed modules. The upper and lower boundaries of the fire monitor water jets were recognized in the image obtained in difficult conditions in terms of identifying a trajectory. The practical significance of the presented technique consists in collecting empirical data in the amount necessary for solving various problems related, in particular, to constructing and debugging software control algorithms for fire robots. At the same time, the developed technology allows using digital images obtained as a result of observation or experiment, which can have geometric distortion and noise due to external objects characteristic of large-scale jets in open and closed spaces. The scientific novelty of the research is in developing a primary jet boundary allocation method based on sections in polar coordinates, which increases the spatial resolution of recognition, and a technology of forming significant brightness jump on jet boundaries based on adaptation for solving the corresponding task and for consecutive application of the existing common techniques for digital images processing.
Ключевые слова: пожарные стволы, траектория струи, машинное обучение, сечение в полярных координатах, цифровое изображение, распознавание образовKeywords: fire monitor, jet trajectory, machine learning, section in polar coordinates, digital image, pattern recognition
Просмотров: 455
17. Компьютерное моделирование химического состава стали для оптимизации ее производства за счет комбинирования плавок [№2 за 2024 год]
Авторы: Карачунов А.Г. (pmkarachunov@mail.ru) - Череповецкий государственный университет, Аспирант ; Ершов Е.В. (eve@chsu.ru) - Череповецкий государственный университет (профессор), доктор технических наук;
Аннотация: Целью работы является программная реализация поиска оптимального химического состава стали на основе объединения нескольких плавок в рамках оперативного производственного плана. В настоящее время в распоряжении предприятий черной металлургии применяется ряд программных инструментов для составления производственного расписания, в том числе позволяющих произвести расчет объема ферросплавов, необходимых для реализации заданного химического состава стали, а также выборочной проверки химических составов на комбинируемость между собой. Недостаток указанных решений заключается в отсутствии возможности подбора для выполнения конкретной производственной задачи в рамках оперативного планирования химического состава, удовлетворяющего критериям минимального расхода ферросплавов и обеспечивающего минимальный объем перепроизводства полупродукта при фиксированном объеме плавки. В работе описываются программное обеспечение модели увеличения комбинируемости химических составов стали при корректировке содержания химических элементов «Калькулятор комбинируемости химических составов стали» и лежащие в его основе алгоритмы. Разработка основана на свойстве унификации (комбинирования) нескольких химических составов стали для различных заказов таким образом, чтобы сформированный на их основе химический состав удовлетворял требованиям стандартов на производство соответствующих заказам марок стали и имел возможность реализации в производстве. Внедрение в производство описанного решения позволит оптимизировать производственный план в части излишков, обеспечить снижение количества отказных заказов, одиночных плавок, объемов нереализованной продукции, а также повысить серийность разливаемой стали за счет внедрения новых химических составов.
Abstract: The purpose of the work is software implementation of the algorithm for searching an optimal steel chemical composition based on combining several melts within the framework of an operational production plan. Nowadays, ferrous metallurgy enterprises use a number of software tools for drawing up a production schedule, including those for calculating the volume of ferroalloys required to implement a given steel chemical composition, as well as selective testing of chemical compositions for compatibility with each other. The disadvantage of these solutions is the lack of a possibility of selecting a chemical composition for solving a specific production problem in terms of operational planning that satisfies the criteria of ferroalloy minimum consumption and ensures a minimum volume of semi-product overproduction at a fixed volume of melting. The paper describes a software model for increasing the combinability of steel chemical compositions when adjusting the content of chemical elements “Calculator of combinability of steel chemical compositions” and the underlying algorithms. The development is based on the property of unifying (combining) several chemical compositions of steel for various orders in such a way that the chemical composition formed on their basis meets the requirements of standards for the production of steel grades corresponding to orders and can be implemented in production. The implementation of the described solution into production will allow optimizing a production plan in terms of surplus, ensuring a reduction in the number of rejected orders, single melts, unsold product volumes, and also increasing the serial production of cast steel due to introducing new chemical compositions.
Ключевые слова: химический состав стали, программное обеспечение, алгоритмы, модель, оптимизация, комбинированиеKeywords: steel chemical composition, the software, algorithms, mathematical model, optimisation, combination
Просмотров: 446
18. Повышение уровня автоматизации и объективности принятия решений в процессе транспортировки жидкого чугуна на производстве [№2 за 2024 год]
Авторы: Емельянов В.А. (v.yemelyanov@gmail.com) - Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (профессор), доктор технических наук; Черный С.Г. (sergiiblack@gmail.com) - Керченский государственный морской технологический университет (доцент), кандидат технических наук; Емельянова Н.Ю. (n.yemelianova@gmail.com) - Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (доцент), кандидат технических наук;
Аннотация: Статья посвящена прикладной задаче разработки системы поддержки принятия решений для процесса транспортировки жидкого чугуна. Ее актуальность обусловлена необходимостью повышения уровня автоматизации и объективности принятия решений в данном процессе на производстве. При проектировании функциональной архитектуры системы использован язык моделирования ArchiMate. Для моделирования вариантов ее использования применены объектно-ориентированный подход (включая объектно-ориентированный анализ, объектно-ориентированное проектирование и программирование) и унифицированный язык моделирования UML. В ходе работы построена модель функциональной архитектуры системы поддержки принятия решений для процесса транспортировки жидкого чугуна. Выполнен анализ функционала и проведено объектно-ориентированное проектирование статической структуры системы. Разработано программное обеспечение, позволяющее вычислять вес чугуна на основе первичных данных с датчиков и осуществляющее поддержку принятия решений относительно ремонта и эксплуатации ковшей (чугуновозов). Предложенная модель функциональной архитектуры системы позволила разработать специализированное программное обеспечение для автоматизации процесса принятия решений относительно ремонта и эксплуатации ковшей. Разработанное программное обеспечение протестировано на данных об эксплуатации ковшей на металлургическом комбинате.
Abstract: The study solves the current applied problem of developing a decision support system for a liquid cast iron transporting process. The relevance of the work is due to the need to increase the level of automation and objectivity of decision-making when transporting liquid cast iron in production. The study uses the ArchiMate architecture modeling language to design the functional architecture of a decision support system for the process of transporting liquid cast iron. The authors used an object-oriented approach (including object-oriented analysis, object-oriented design and programming) and a unified modeling language UML to model use cases of a decision support system in the liquid iron transporting process. The study involves designing a model of the functional architecture of a decision support system for the process of transporting liquid cast iron. It also involves a functional analysis and an object-oriented design of the static structure of the decision support system. A decision support system software has been developed for transporting liquid cast iron; it allows calculating the weight of cast iron based on primary data from sensors and supporting decision-making regarding ladle repair and operation. The proposed functional model of the decision support system architecture made it possible to develop specialized software to automate the decision-making process regarding ladles repair and operation. The developed decision support system software was tested on ladle operation data at an iron and steel works.
Ключевые слова: ковш, транспортировка чугуна, архитектура, программное обеспечение, система поддержки принятия решенийKeywords: ladle, cast iron transportation, architecture, the software, decision support system
Просмотров: 502
19. Разработка нейросетевого метода и программного инструмента оценки потерь электроэнергии [№2 за 2024 год]
Авторы: Пичугин В.Н. (vladimir_iii@mail.ru ) - Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова (доцент), кандидат технических наук; Солдатов А.А. (aa.soldatov@bk.ru) - Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова (доцент), кандидат технических наук; Тюрюшова Е.Р. (evgenia.kleopatra@yandex.ru) - Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова (студент);
Аннотация: Предприятия электроэнергетики сталкиваются с большими экономическими потерями из-за недостоверного учета электроэнергии. Предметом рассмотрения в статье является процесс сбора удаленных данных учета электроэнергии, например, цифровых подстанций предприятий и сетевых компаний, занимающихся ее передачей. Цель исследования – реализация программного инструмента обработки и предсказания данных, полученных с помощью радиоприемного цифрового модуля для обнаружения, идентификации и удаленной передачи данных на базе фрактальных антенн. Программный инструмент разработан в интегрированной среде Visual Studio 2019 с использованием оригинальных библиотек на платформе Windows. Все свойства объектов доступны для изменения, интерфейсная форма и визуальные компоненты создаются в процессе как проектирования, так и компиляции. Для программной оценки недоучета электрической энергии по показаниям использованы статистический метод и метод искусственной нейронной сети многослойного персептрона. Подобные методы исследования больших данных, основанные на анализе показаний счетчиков электроэнергии, которые формируются в результате ежемесячного сбора, позволяют судить о их несоответствиях нормам, характеристике и типе недоучета, размерах потерь и т.д. Основным результатом является новый нейросетевой метод выявления данных о потерях электроэнергии, позволяющий обнаруживать неправильные коммерческие данные показаний электросчетчиков. Разработанный программный инструмент применяется для цифрового модуля передачи показаний приборов энергопотребления и использует умные алгоритмы метода для учета несоответствий данных о передаваемой электроэнергии на цифровых подстанциях.
Abstract: Electric power companies face the problems of large economic losses due to unreliable electricity metering. The paper considers the process of collecting remote electricity metering data, for example, digital substations of enterprises and network companies engaged in electricity transmission. For this purpose, a digital module is placed at a remote substation that allows scanning electricity meter readings. The purpose of the study is to implement a software tool for processing and predicting data obtained using a digital radio receiver module for detection, identification and remote data transmission based on fractal antennas. The software tool was developed in the Visual Studio 2019 integrated environment using original libraries on the Windows platform. All object properties are available for modification, the interface form and visual components are created both during the design process and during compilation. A statistical method and the method of an artificial neural network of a multilayer perceptron were used to programmatically assess misreporting of electrical energy according to indications. Such methods of big data research based on analyzing electric energy meter readings, which are formed due to monthly collection, allow assuming their inconsistencies with standards, characteristics and a non-accounting type, the amount of losses, etc. The main result of the study is a new neural network method for detecting power loss data, which allows identifying incorrect commercial data of electric meter readings. The main practical result is developing a software tool for a digital module for transmitting readings of energy consumption devices. The module uses smart algorithms of the method to account inconsistencies in data on transmitted electricity at digital substations of PJSC ROSSETI.
Ключевые слова: недостоверный учет электроэнергии, статистический метод, программная оценка, цифровые подстанции сетевой компании, нейросетевой методKeywords: unreliable electricity metering, incorrect commercial data of electricity meter readings, , digital substations of a network company, neural network method
Просмотров: 329
◄ ← Предыдущая | 1 | 2
