Архив рубрики: Технические системы

БИФУРКАЦИИ ПЕРИОДИЧЕСКИХ ДВИЖЕНИЙ С УДАРАМИ ДВУХМАССОВОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

УДК 531.391

О. В. Любимцев, О. Л. Любимцева


Проблемы динамики и устойчивости виброударных систем сегодня составляет самостоятельный раздел прикладной теории колебаний. Интерес к этим проблемам обусловлен в первую очередь широким использованием в практике машин и технологий, использующих систематические ударные взаимодействия в качестве основы рабочих процессов. Вибромолоты, виброударный инструмент, демпферы ударного действия, дисковые тормоза, машины для виброударных испытаний, устройства вибротранспорта штучных и массовых грузов, вибросепарации, объемной виброобработки ‒ вот далеко не полный перечень, который дает представление о многообразии технологических использований виброударных систем и о круге вопросов, требующих применения теории этих систем. Виброударные системы по сравнению с обычными колебательными системами имеют дополнительные параметры, характеризующие для одномерных систем зазоры в ударных парах и коэффициенты восстановления скорости при ударе. Ранее одним из авторов были найдены условия существования и устойчивости периодических движений тела, двигающегося горизонтально с помощью ленточного механизма за счет силы сухого трения, расположенного внутри контейнера, который совершает прямолинейные гармонические колебания. Указанная модель и ее частные случаи отражают динамику как систем с ударными взаимодействиями, так и систем с трением. Отметим так же, что таким неавтономным системам с одной степенью свободы присущи и некоторые свойства многомерных систем. В данной работе исследуется эволюция периодических движений с ударами в зависимости от одного из параметров (остальные параметры считаем фиксированными) и проводится общий анализ бифуркации удвоения периода для периодических движений с двумя ударами.

Ключевые слова: динамическая система, точечное отображение, периодическое движение, устойчивость, бифуркация.

Полный текст статьи:
LubimzevLubimzeva_4_18_1.pdf

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ДИНАМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА КОДА ДЛЯ СОЗДАНИЯ САМОАДАПТИВНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

УДК 004.4

А.М. Бершадский, А.С.Бождай , Ю.И. Евсеева,А.А. Гудков


В статье рассмотрены вопросы разработки методов динамического анализа кода для создания самоадаптивных программных систем. На сегодняшний день предпринято не так много попыток создания универсального теоретического аппарата синтеза самоадаптивных приложений, в то время как само направление исследований актуально: свойство самоадаптации позволит повысить качество разрабатываемого программного обеспечения и сократить временные и трудовые затраты на его разработку. Предлагаемый в работе подход развивает концепцию рефлексивной самоадаптации, предложенной в более ранних работах авторов. Центральной идеей нового подхода является разработка нового универсального метода самоадаптации программных систем, основанного на совместном использовании технологии динамического анализа кода и элементов теории трансляторов. На протяжении жизненного цикла программы осуществляется протоколирование вызовов основных функций, а затем на основе записанных вызовов строится множество динамических графов вызовов. Это множество становится основой более сложной структуры данных, используемой для анализа поведения системы. В такой структуре каждая вершина графа вызовов, представляющая собой функцию, имеет привязку к абстрактному синтаксическому дереву, которое является описанием действий, производимых функцией. Путем дальнейшего исследования полученной структуры данных находятся переменные, влияющие на результат выполнения программы. Дальнейший процесс самоадаптации заключается в варьировании значений данных переменных. Реализация полученных теоретических результатов может найти широкое применение в разработке самоадаптивных систем широкого круга, но в особенности, адаптивных тренажеров и обучающих приложений.

Ключевые слова: динамический анализ кода, граф вызовов, абстрактное синтаксическое дерево, интеллектуальный анализ данных, программная инженерия, самоадаптивные программные системы.

Полный текст статьи:
BershadskySoavtori_4_18_1.pdf

АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ МНОГОМЕРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ С УЧЕТОМ ОТСРОЧЕННОГО ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

УДК 681.3

И.Н. Крючкова, Е.Е. Красновский , Е.В. Болнокина, О.Я. Кравец


Исследованы модели и методы нейросетевого моделирования динамики на основе анализа многомерных временных рядов с учетом отсроченного влияния значимых факторов. В связи с невозможностью одновременного определения оптимального временного лага и обучения сети необходимо рассматривать нахождение многомерного лага как отдельную оптимизационную задачу. Изложена математическая постановка задачи построения нейросети для ненулевого запаздывания, приведено описание особенностей оптимизации величины запаздывания для одной независимой переменной (входа), конкретизирована информационная база моделирования и прогнозирования и нейросетевые алгоритмы обработки данных, проведена алгоритмизация множественного регрессионного анализа с оптимизацией вектора запаздываний для значимых факторов. Принципиальная возможность применения анализа чувствительности для нахождения оптимального многомерного временного лага была подтверждена в ходе вычислительного эксперимента. Анализ чувствительности проводился на тестовых данных, полученных расчетом значений наборов функций нескольких переменных с известным запаздыванием по некоторым переменным. Анализ ошибок обучения, обобщения и прогнозирования на исходных и смещенных рядах позволил сделать вывод о существенном снижении ошибки обучения и ошибки прогнозирования на смещенных рядах при практически неизменной ошибке обобщения, что свидетельствует об эффективности предложенного алгоритма и отсутствии структурных эффектов в изменении качества прогноза.

Ключевые слова: математическое моделирование, нейронные сети, запаздывание, прогноз.

Полный текст статьи:
KryuchkovaSoavtori_4_18_1.pdf

МОДЕЛЬ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ПЛОСКОСЛОИСТЫХ СРЕД МЕТОДОМ ПОВЕРХНОСТНОГО ОТРАЖЕНИЯ ПРИ ПОСАДКЕ ВОЗДУШНОГО СУДНА ВЕРТОЛЕТНОГО ТИПА

УДК [621.396.96+53.082.74]

В.Г. Машков , В.А. Малышев


Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания радиолокационной системы посадки воздушного судна вертолетного типа на неподготовленную площадку с возможностью зондирования подстилающей поверхности (места посадки), определения параметров и характеристик плоскослоистых сред и выдачи информации летному составу о возможности производства посадки либо отсутствия таковой. Вариант использования метода средней точки относящегося к бистатическому методу диагностики, базируется на измерениях временной задержки между прямой волной и отраженной от основания подповерхностного слоя, которая является функцией его толщины. Полученные данные, при определенных условиях, позволяют восстановить геометрические и электрофизические параметры слоистой структуры. Однако существует ряд факторов при диагностике плоскослоистых сред бистатическими методами, которые вносят весомый вклад в суммарную погрешность, особенно за счет незначительной продольной неоднородности, либо слабой дисперсии даже одного из слоев структуры, которые не могут быть учтены при моделировании. Тогда при диагностике реальных плоскослоистых структур на основе бистатических данных погрешность определения толщины слоев и электрофизических параметров увеличивается. Вариант использования метода поверхностного отражения, относящегося к моностатическому способу обзора слоистых сред менее чувствителен к горизонтальным изменениям электрофизических и геометрических параметров, и является самым экономичным с точки зрения приема, накопления и обработки данных радарами подповерхностного зондирования.

Ключевые слова: плоскослоистая среда, подповерхностное зондирования, посадка вертолета, место посадки, неподготовленная площадка.

Полный текст статьи:
MashkovSoavors_4_18_1.pdf

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ГЛАЗКОВОЙ ДИАГРАММЫ ПО ПЕРЕХОДНОЙ И АМПЛИТУДНО-ЧАСТОТНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКАМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

УДК 621.396

А.В. Смирнов


Исследована возможность оценки ширины и высоты глазка глазковой диаграммы (ГД) с применением искусственных нейронных сетей (ИНС). С этой целью выполнено моделирование более 750 примеров каналов связи с различными передаточными функциями. Для каждого примера сформирована ГД путем свертки случайной последовательности импульсов с импульсной характеристикой канала и измерены ее параметры. Полученные результаты использованы для обучения ИНС, входными переменными которых являются параметры переходной характеристики: длительность задержки, длительность фронта, величина выброса и длительность колебательного процесса, а также значение АЧХ на частоте, равной половине тактовой частоты. Для каждого оцениваемого параметра отобрано несколько ИНС для разных поддиапазонов входных переменных. Среднеквадратическая погрешность оценки искомых параметров ГД с помощью этих ИНС составляет 2 — 4%. Коэффициент корреляции оценок и известных значений более 0,98. При этом достигается значительный выигрыш в затратах времени на расчет по сравнению с получением значений ширины и высоты глазка путем моделирования ГД. Изложенный метод может использоваться в процессе оптимизации характеристик канала связи в случаях, когда параметры ГД входят в целевую функцию.

Ключевые слова: глазковая диаграмма, переходная характеристика, амплитудно-частотная характеристика, нейронная сеть, аппроксимация.

Полный текст статьи:
Smirnov_3_18_1.pdf

ВОЗМОЖНОСТИ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ВНУТРИ ПОМЕЩЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ BLUETOOTH УСТРОЙСТВ

УДК 004.8

В.М. Гриняк, А.С. Девятисильный, В.И. Люлько, П.А. Цыбанов


Работа посвящена проблеме навигации в условиях недоступности сигнала спутниковых средств (GPS, Глонасс). В этом случае для определения местоположения объектов используются альтернативные источники навигационной информации, например, Bluetooth устройства, имеющие целый ряд преимуществ. Это возможность построения инфраструктуры на базе недорогого и распространённого оборудования, не требующего специальных профессиональных навыков персонала и возможность практически произвольного конфигурирования датчиков на стенах помещения в силу их малого размера и автономности. Передаваемые Bluetooth устройством данные содержат довольно ёмкую информацию о его работе. Для решения задачи навигации наиболее важными элементами данных являются уникальный идентификатор наблюдаемого устройства и относительный уровень мощности принимаемого от него сигнала. Уровень принимаемого сигнала связан с дальностью «объект-датчик» известным логарифмическим соотношением. Особенности программной реализации рассматриваемой задачи с возможностью накопления и совместной обработки данных измерений за некоторый период времени делают возможным её сведение к методу наименьших квадратов. Такое представление позволяет априорно оценить характерную точность определения координат объекта при различных конфигурациях системы датчиков, используемых для навигации внутри помещения, что особенно важно на этапе проектирования соответствующей информационно-навигационной системы. Работа сопровождается результатами вычислительных и натурных экспериментов.

Ключевые слова: информационная система, навигация внутри помещений, маячная система, Bluetooth, координаты, скорость, метод наименьших квадратов.

Полный текст статьи:
GrinyakSoavtori_2_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

УДК 519.97, 519.6, 007.681.5

Е.А. Андреева,В.М. Цирулева


В настоящее время важной технической и теоретической задачей является разработка методов и способов управления сложными динамическими объектами, использующими как традиционные способы управления динамическими системами (принцип максимума Понтрягина, метод синтеза управления Беллмана, теорию автоматического регулирования), так и методы, основанные на обучении искусственных нейронных сетей, такие как методы с эталонной моделью, прогнозирующее нейроуправление, метод обратного распространения ошибки и др. Нейроуправление можно использовать в управлении истребителями, асинхронными электроприводами и компьютерами. Для разработки интеллектуальных систем управления методы искусственного интеллекта могут быть объединены с достижениями классической теории оптимального управления. В статье показана возможность объединения классических методов оптимального управления и методов оптимизации, таких как принцип максимума Понтрягина для систем с запаздывающим аргументом, методы динамического программирования и др., с методами, использующими искусственные нейронные сети. Использование технологий нейроуправления вызвано существованием неконтролируемых шумов и помех. Преимущество нейронных сетей заключается в возможности их обучения, при этом необходим правильный выбор функции активации, учет запаздывания при передаче сигнала между нейронами и формирование входного сигнала. Целью статьи является разработка и построение обобщенной математической модели управления сложной динамической системой автоматического управления с помощью методов математической теории оптимального управления, методов оптимизации и нейронных сетей; разработка общего гибридного алгоритма для получения оптимальных значений управляющих функций и весовых коэффициентов нейронной сети, оптимизирующих заданный функционал. Созданная модель может быть использована для различных функций активации, с учетом запаздывания и ограничений на управляющие параметры. Разработан алгоритм построения численного решения в зависимости от значений параметров модели, метода и вида функций активации. В завершении статьи приведены результаты вычислительного эксперимента.

Ключевые слова: оптимальное управление, многослойная искусственная нейронная сеть, ансамбль нейронов, функция активации, математическая модель, система дифференциальных уравнений с запаздывающим аргументом, многокритериальная задача, принцип максимума с запаздывающим аргументом, дискретная задача оптимального управления.

Полный текст статьи:
AndreevaZiruleva_2_18_1.pdf

ОТБОР ИНФОРМАТИВНЫХ РЕГРЕССОРОВ С УЧЕТОМ
МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТИ МЕЖДУ НИМИ В РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЯХ КАК ЗАДАЧА ЧАСТИЧНО-БУЛЕВОГО ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ

УДК 519.862.6

М. П. Базилевский


Статья посвящена проблеме отбора информативных регрессоров в линейной регрессионной модели, точное решение которой может быть гарантировано либо полным перебором всех возможных вариантов регрессий, либо решением специальным образом сформулированной задачи математического программирования с булевыми переменными. Часто задача отбора информативных регрессоров решается с использованием лишь одного критерия адекватности, например, минимизируются только ошибки модели. Но в случае оценивания регрессии с помощью метода наименьших квадратов необходимо стремиться не только к увеличению качества аппроксимации, но и к соблюдению условий теоремы Гаусса – Маркова, одним из которых является отсутствие линейной зависимости между объясняющими переменными. Если это условие не выполняется, то говорят, что имеет место мультиколлинеарность. Таким образом, при отборе информативных регрессоров целесообразно решать двухкритериальную задачу – стремиться максимизировать качество аппроксимации и одновременно минимизировать мультиколлинеарность между объясняющими переменными. Поскольку точных количественных критериев для определения наличия / отсутствия мультиколлинеарности не существует, в данной работе на основе известной рекомендации сформулирован критерий верхней границы мультиколлинеарности. С использованием этого критерия предложены четыре возможные постановки задачи отбора информативных регрессоров, каждая из которых сведена к задаче частично-булевого линейного программирования. Для демонстрации предложенного математического аппарата разработана пробная версия специализированного программного комплекса, с помощью которого решена задача моделирования грузооборота Красноярской железной дороги.

Ключевые слова: регрессионная модель, метод наименьших квадратов, мультиколлинеарность, отбор информативных регрессоров, задача частично-булевого линейного программирования.

Полный текст статьи:
Bazilevskiy_2_18_1.pdf

ЧЕЛОВЕЧЕСКИЕ ЦЕННОСТИ В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ

УДК 330.16

А.М. Фактор, С.Г. Камолов, А.А.Никандрова


Человеческие ценности и системы таких ценностей играют важную роль в жизни человека и общества. Индивидуальная система ценностей всегда связана с ценностями, присущими обществу. В статье обсуждаются понятия ценностей с точки зрения разных исследователей. Показано, что экономическое развитие, культурные и политические сдвиги взаимосвязаны и идут рука об руку с преобразованием человеческого восприятия, человеческих норм и ценностей. В современных постиндустриальных обществах традиционным ценностям противопоставлены светско-рациональные ценности. Люди с такими ценностями уделяют меньше внимания религии и традиционным семейным ценностям. Цифровая эпоха, в которой мы живем, отличается от других исторических периодов. Показано, что массовая цифровизация нашей жизни заставляет людей адаптироваться к новой реальности. В рамках исследования авторами был проведен интерактивный опрос по современным ценностям в цифровую эпоху. В начале опроса было предложено выбрать пять ценностей, которые отвечающие считают наиболее важными. Далее отвечающим было предложено ответить на вопрос, важно ли коллегам иметь схожие ценности. Затем отвечающим было предложено выбрать между политическим и экономическим состоянием страны как наиболее существенным фактором, влияющим на человеческие ценности. В конце опроса отвечающим было предложено выбрать пять ценностей, которые они могли бы назвать типичными для цифровой эпохи. Интересным результатом стало то, что, хотя опрошенные считают семью одной из самых важных ценностей, они не верят, что эта ценность будет так же важна в цифровую эпоху. Таким образом, была сделана оценка того, останутся ли классические ценности неизменными или станут недоступными для человека в цифровую эпоху.

Ключевые слова: информационное сообщество, цифровая эпоха, человеческие ценности, управление, цифровизация ценностей, инновации.

Полный текст статьи:
FactorSoavtors_2_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ «СЛЕДЯЩИЙ ЭЛЕКТРОПРИВОД»

УДК 004.942

И.С. Максютов, А.Б. Мигранов


Данная статья описывает получение математической модели следящего электропривода, который предназначен для управления углом поворота пневматической пушки, которая является частью системы автоматического пожаротушения с применением искусственного интеллекта. Данная тема очень актуальна, поскольку тема пожаротушения является одной из самых проблемных, в том числе, в полевых условиях. На данный момент ни одна из существующих автоматических установок пожаротушения не обеспечивает быструю и эффективную ликвидацию пожара с минимальными потерями. Полученная математическая модель позволит системе пожаротушения быстрее реагировать на показания датчиков температуры, которые определяют ядро пламени для того чтобы повернуть дуло пневмопушки по направлению к пламени. Для получения итоговой математической модели составлены дифференциальные уравнения и передаточные функции, характеризующие поведение каждого входящего в систему звена. Дифференциальное уравнение для двигателя постоянного тока с регулированием напряжения в цепи якоря выводится с учетом момента инерции (Jн) и момента сопротивления нагрузки (Мн), которые приводятся к валу двигателя. В качестве результатов работы проведен эксперимент при помощи программного обеспечения MATLAB и получены кривые переходного процесса, показывающие быстродействие системы.

Ключевые слова: пневмопушка, следящий электропривод, угол поворота, передаточная функция, математическая модель, быстродействие системы.

Полный текст статьи:
MaksutovMigranov_2_18_1.pdf