Информатика, вычислительная техника и управление. Рубрика в журнале - Известия Самарского научного центра Российской академии наук
Статья научная
В работе обосновывается необходимость перехода от разрозненных стадий жизненного цикла изделия (ЖЦИ; НИР, ОКР, производство, эксплуатация) к единому проекту, реализуемому в новой парадигме проектирования систем, основанной на программно-методическом инструментарии (ПМИ) модельно-ориентированного системного инжиниринга (МОСИ; Model-Based Systems Engineering). Имеющийся на рынке РФ зарубежный ПМИ МОСИ для проектирования систем (включая спутниковую аппаратуру (СА)) - дорогой и сложный. В работе формулируется и рассматривается вопрос: «Можно ли использование ПМИ МОСИ удешевить и упростить средствами, доступными широкой аудитории пользователей?». Для ответа на этот вопрос, авторы проанализировали: язык «SysML» (Systems Modelling Language)), методику «СФК» (Структурирование функции качества (Quality Function Deployment)), метод «ДК» (Дом качества (House of Quality)) и программное обеспечение (ПО) для их применения. В результате анализа литературных источников доказан рост актуальности применения рассматриваемых инструментов при проектировании и разработке (ПиР) аппаратно-программных систем. Определено ПО для использования SysML, СФК и ДК широкой аудиторией потенциальных пользователей РФ. Выявлено 13 недостатков SysML, СФК и ДК, а также ПО, препятствующих их применению. Для преодоления выявленных недостатков разработан ПМИ МОСИ, основанный на конкретизации, модернизации и синтезе SysML, СФК, ДК и ПО для автоматизации проектных работ. Разработанный ПМИ МОСИ позволяет широкой аудитории пользователей ПиР системы в соответствии с подходом МОСИ (СФК, ДК, SysML), идентифицировать критически важные требования разных элементов разработки, автоматизированно разрабатывать (за несколько часов вместо нескольких дней) и обновлять SysML-модели требований, сокращать трудозатраты на реализацию этапов ЖЦ ПиР будущих изделий-аналогов на 5-10%. В результате валидации SysML-моделей доказано, что их повторное использование сокращает сроки планирования этапов ЖЦ изделий-аналогов до 60%, повышает соответствие отчетной документации этапов ЖЦИ требованиям нормативно-технических документов (НТД) на 10%.
Бесплатно
Применение ансамблевых методов машинного обучения для прогнозирования технического состояния объекта
Статья научная
Для обеспечения надёжного функционирования технического объекта необходимо прогнозирование его состояния на предстоящий интервал времени. Пусть техническое состояние объекта характеризуется в определённый момент времени набором параметров, установленных технической документацией на объект. Предполагается, что при определённых значениях этих параметров объект может находиться в исправном или неисправном состоянии. Требуется по значениям этих параметров оценить, в каком состоянии будет находиться объект в предстоящий интервал времени. Для решения этой задачи могут быть применены методы машинного обучения с учителем. Однако для получения хороших результатов прогнозирования состояния объекта необходимо правильно выбрать модель обучения. Одним из недостатков моделей машинного обучения является высокое смещение и слишком большой разброс. В данной работе для уменьшения разброса модели предлагается применение ансамблевых методов машинного обучения, а именно процедуры бэггинга. Основная идея ансамбля методов состоит в том, что при правильном сочетании слабых моделей можно получить более точные и устойчивые модели. Целью бэггинга является создание ансамблевой модели, которая является более надёжной, чем отдельные модели, её составляющие. Одним из больших преимуществ бэггинга является его параллелизм, поскольку различные модели ансамбля обучаются независимо друг от друга. Эффективность предлагаемого подхода показана на примере прогнозирования технического состояния объекта по восьми параметрам его функционирования. Для оценки эффективности применения ансамблевых методов машинного обучения для прогнозирования технического состояния объекта используются критерии качества бинарной классификации: точность, полнота и F-мера. Показано, что применение ансамблевых методов машинного обучения позволяет повысить точность прогнозирования состояния технического объекта на 4%-9% по сравнению с базовыми методами машинного обучения. Данный подход может быть использован специалистами для прогнозирования технического состояния объектов во многих технических приложениях, в частности, в авиации.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассматривается процесс оптимизации наивного байесовского классификатора. Рассмотрен механизм расчета вероятности и процесс построения обучающей таблицы для практического решения задачи классификации SMS сообщений наивным байесовским классификатором. В качестве экспериментальной выборки было взято множество SMS сообщений, которое используется специалистами в области классификации электронных сообщений (обучающее и тестовое множество). Качество классификации SMS сообщений у оптимизированного метода оказалось выше, чем у обычного наивного байесовского классификатора.
Бесплатно
Применение высокоточных измерительных систем в условиях пониженного давления
Статья научная
Рассмотрен процесс подготовки к проведению высокоточных измерений РКТ в условиях пониженного давления. Определена измерительная система и необходимые средства технологического оснащения. Получены и проанализированы средовые параметры условий работы высокоточной измерительной системы.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассматривается решение задачи обработки облаков точек, чей размер превышает доступные объемы оперативной памяти, при помощи библиотеки Point Cloud Library (PCL). Проблема нехватки оперативной памяти решается за счет механизма динамической аллокации на отображаемой памяти. Произведен анализ способов внедрения подобного механизма в библиотеку PCL, а также проведена оценка производительности обработки облаков точек и объема потребляемой памяти с использованием оперативной или отображаемой (внешней) памяти.
Бесплатно
Статья научная
В работе рассматривается возможность применения методов искусственного интеллекта для компьютерного моделирования фрактальных поверхностей. Фракталы выступают в качестве математической модели для создания случайного рельефа поверхности. Построение случайного профиля происходит с помощью метода случайных смещений, представляющего собой алгоритм генерации случайных функций со спектром. Поверхности задаются с помощью массивов данных, которые проходят проверку по условию самоподобия. На основе заданных массивов строятся модели с помощью функции Вейерштрасса. Алгоритм построения поверхностей был доработан и улучшен с помощью машинного обучения нейросетевой генеративной моделью. Таким образом, вместо простого создания фрактальной поверхности с использованием случайных функций, генератор создает фрактальные поверхности на основе распределения, изученного в процессе обучения. Критерием проверки является алгоритм, в основе которого заложен, в общем случае, математический метод Монте-Карло. Полученные результаты показывают реалистичность построенных фрактальных поверхностей с использованием нейронных сетей. Модели полученных рельефов поверхностей могут быть использованы при моделировании контактной механики, механики деформируемого твердого тела.
Бесплатно
Применение модели EMMSP для прогнозирования доступных вычислительных ресурсов в кластерных системах
Статья научная
Выбор окружения для проведения вычислений может быть довольно сложной задачей, если требуется оценить, в каком из доступных окружений вычисления будут завершены раньше. Решению этой и нескольких смежных задач посвящены многие исследования, направленные на оптимизацию использования вычислительных ресурсов. В этой работе описывается модель прогнозирования EMMSP, позволяющая эффективно решать задачу прогнозирования доступных вычислительных ресурсов. Ранее эта модель хорошо зарекомендовала себя в задаче прогнозирования цен на электроэнергию. Цель этой работы - исследовать слабые и сильные стороны модели применительно к задаче прогноза доступных вычислительных ресурсов, а также возможности комбинации ее с другими моделями. В анализе применимости акцент делается на интерпретируемости результатов и возможности принятия на их основе управленческих решений. Модель прогнозирования EMMSP интегрирована в подсистему аналитики облачного сервиса TempletWeb, разработанного в Самарском университете для автоматизации научных вычислений на базе вычислительного кластера «Сергей Королёв». Подсистема аналитики выполняет непрерывное прогнозирование загрузки кластера и предоставляет данные прогнозирования в табличном и графическом виде пользователям сервиса. Основная задача подсистемы - прогноз количества доступных ресурсов различных типов на 12 часов вперед, по одному значению прогноза на час. Кроме непосредственного прогнозирования подсистема аналитики ищет и анализирует шаблоны во временных рядах загрузки ресурсов кластера для проведения ретроспективного анализа. Для оценки применимости и ошибок прогнозирования модели использованы данные статистики загрузки кластера «Сергей Королёв», собранные в период с ноября 2013 года по май 2016. Чтобы показать возможность комбинации модели с другими моделями прогнозирования, демонстрируется улучшение результатов прогнозирования модели EMMSP при использовании ее в адаптивной комбинации с моделью наивного прогноза сдвигом данных временного ряда, получившаяся адаптивная модель дает меньшие ошибки прогнозирования, чем каждая из составляющих ее моделей по отдельности. Результаты прогнозирования доступных ресурсов кластера с использованием модели EMMSP могут применяться для решения задач планирования, таких как: построение плана размещения компонентов распределенного приложения, оптимизация параметров запуска и объемов входных данных, снижение энергопотребления кластеров и планирование периодов обслуживания вычислительных узлов.
Бесплатно
Статья научная
В работе представлены теоретические основы использования машинного обучения, а точнее обучаемых нейронных сетей с целью оптимизации процессов моделирования при создании научно-образовательных центров мирового уровня в РФ. Авторы провели анализ процесса машинного обучения: системы когнитивного распознавания, когнитивной системы принятия решений, когнитивной информатики, когнитивную робототехнику. Были определены варианты применения методов машинного обучения в процессе решения задачи оптимизации организационной структуры стимулирования и развития инновационной деятельности целого региона. Кроме того, в статье рассмотрены некоторые подходы принятия решений при создании научно-образовательного центра регионального по базированию и опорным участникам, ставящего задачи выхода на мировой уровень. Результаты проведенного анализа показали потенциал Самарско-Тольяттинской агломерации для создания научно-образовательного центра, определили основные направления деятельности. В результате исследования был определен механизм вывода технологий и разработок на мировые рынки, построена структура и определён процесс развития экосреды научно-образовательного центра. В качестве основы развития научно-образовательного центра авторы выделили опыт и наработки научных школ, при этом подразделив их на три уровня: региональный, федеральный и мировой. Результаты исследования подтверждены утвержденными нормативно-правовыми актами.
Бесплатно
Статья научная
В статье приводятся результаты классификации объектов по их акустическим излучениям с использованием двух методов: нейросетевого подхода, а также метода на основе теории случайных функций. В качестве информативного признака выступают отсчеты оценки спектральной плотности мощности.
Бесплатно
Статья научная
В статье рассматривается построение диагностической модели системы хранения данных с использованием аппарата онтологического моделирования и методов машинного обучения и её применение для анализа системных журналов вычислительных узлов системы с целью обнаружения неисправностей. Для описания неочевидных или тяжело формализуемых связей между параметрами и состояниями компонентов систем хранения данных, предлагается механизм, основанный на использовании внешних объектов, таких как предварительно обученные алгоритмы машинного обучения. В качестве примера реализации такого типа связей описывается применение алгоритма классификации текстов для определения неисправностей на основании результатов анализа журналов программного обеспечения.
Бесплатно
Применение предметных языков и акторной модели для автоматизации высокопроизводительных вычислений
Статья научная
В данной работе рассматривается сочетание предметных языков и языков общего назначения для автоматизации высокопроизводительных научных вычислений на базе облачного сервиса Templet Web. Автоматизация программирования при составлении задачи в системе Templet Web основана на концепциях скелетного программирования, предметных языков и использовании специализированных визуальных редакторов предметных языков в составе интегрированной среды разработки. Для предметного языка, использующего акторную модель, был разработан пример тестовой программы. Пример подобран таким образом, чтобы быть достаточно простым (проверка выполнения тригонометрического тождества для заданного значения) и в тоже время использовать все возможности предметного языка. Высокоуровневое описание задачи на предметном языке преобразуется в код, который использует систему времени выполнения. Для рассматриваемой системы времени выполнения, основанной на акторной модели, приводится заключение о степени автоматизации предлагаемого метода программирования на основании анализа относительных размеров библиотечного, сгенерированного и рукописного кода. В качестве критерия сложности и степени автоматизации рассматриваются относительные размеры кода разных частей программы. Код примера размещен на сервисе GitHub по адресу: https://github.com/templet-language/newtemplet. Высокая степень автоматизации достигается благодаря простоте используемой модели акторов, а также способу сопряжения библиотеки времени выполнения с программой пользователя: код сопряжения строится автоматически по описанию на предметном языке. В текущей версии системы Templet Web, развернутой по адресу http://templet.ssau.ru/app на базе вычислительного кластера «Сергей Королёв» Самарского университета, в настоящее время поддерживаются предметный язык, использующий акторную модель вычислений Templet, и скелеты программ «портфель задач», «конвейер». Данная технология показала свою эффективность для решения прикладных задач анализа многомерных динамических систем и процессов при исследовании гироскопических систем ориентации космических аппаратов, а также при обучении студентов принципам работы на суперкомпьютере.
Бесплатно
Применение средств вычислительной газодинамики для математического моделирования
Статья научная
В данной статье рассматриваются программные средства подготовки сетки конечных элементов для проведения математического моделирования внешнего обтекания различных зондовых средств восприятия воздушных давлений, а также приведены результаты экспериментальных исследований и математического моделирования.
Бесплатно
Применение численных методов в разработке зондовых средств восприятия воздушных давлений
Статья научная
В статье представлены результаты применения численных методов, основанных на методе конечных объемов, в процессе разработки зондовых средств восприятия воздушных давлений. Представлена методика математического моделирования приемников воздушных давлений, которая позволяет получать результаты моделирования с заранее прогнозируемой погрешностью. Используя данную методику, была получена оценка влияния модели турбулентности на результат моделирования, а также проведены исследования возможности компенсации статического давления и разработан способ компенсации.
Бесплатно
Статья научная
Для сокращения времени на ликвидацию критических ситуаций в работе технического объекта необходимо своевременное реагирование на нарушения процесса его функционирования. Отсюда возникает задача прогнозирования состояния объекта и возможных нарушений в процессе его работы по результатам исследования набора контролируемых параметров объекта. В этом исследовании поставленная задача решается на основе нейросетевых моделей. Однако при построении модели нейронной сети необходимо тщательно подбирать архитектуру модели для обеспечения наилучшей точности прогнозирования состояния объектов. В данной работе для автоматического проектирования моделей нейронных сетей предложена новая методика, которая заключается в последовательном использовании трех эволюционных алгоритмов: алгоритма декартова генетического программирования (CGP) для первичной инициализации, многокритериального эволюционного алгоритма NSGA-II для настройки архитектур нейронных сетей и эволюционного алгоритма CMA-ES для уточнения параметров архитектур. Для оценки качества прогнозирования по моделям нейронных сетей используется среднеабсолютная ошибка (MAE) и коэффициент детерминации (R2). Для исключения возможности подгонки модели под оптимальные прогнозные характеристики используется кросс-валидация. Она позволяет получать несмещенные оценки метрик качества. Для реализации этих методов и моделей на языке программирования Python при использовании библиотек tensorflow и keras была написана специальная программа. В качестве объектов исследования выступили турбореактивный двигатель, литий-ионный аккумулятор и подшипники. Для сравнения эффективности предлагаемой методики была использована библиотека AutoKeras. Исследование показало, что использование предлагаемого подхода значительно улучшает метрики качества моделей нейронных сетей для всех технических объектов по сравнению с моделями, найденными с помощью библиотеки AutoKeras: значение функции ошибки MAE для всех наборов данных при прогнозировании уменьшается в среднем в 4 раза, а значение коэффициента детерминации увеличивается в 1,9 раза. Данный подход может быть применен специалистами для прогнозирования технического состояния объектов в разных отраслях техники, особенно в авиации.
Бесплатно
Статья научная
В статье исследуются вопрос формирования принципов построения алгоритмического обеспечения интеллектуализированной системы контроля при управлении космическим полетом. Кратко проанализированы особенности применение «классических» стохастических моделей для космических аппаратов (КА). Компенсировать указанные недостатки предлагается осуществить внедрением интеллектуализированной системы контроля. На основе современных подходов предлагается использование цифровых интеллектуальных моделей функционирования КА на основе технологических знаний, в качестве которых выступает телеметрическая информация. Изложен подход, основанный на разработке и комплексировании методов сочетающих интеллектуальную идентификацию отдельных составных частей КА с помощью различных алгоритмов анализа для имитационного моделирование функционирования КА в целом. Сформулированы основные требования к интеллектуализированным системам контроля и решаемые задачи, с учетом особенностей процесса управления космическим полетом. Укрупнено представлен принцип методики контроля с использованием цифрового двойника созданного на основе реальных данных функционирования КА.
Бесплатно
Проблемы дефектоскопического контроля токопроводящего покрытия топливных баков летательных аппаратов
Статья научная
В материалах статьи рассматриваются основные проблемы, связанные с контролем целостности токопроводящих покрытий (ТПП) топливных баков летательных аппаратов. Анализируются различные виды дефектов и выявляются основные проблемы, возникающие при их обнаружении. Приводится конструкция емкостного устройства контроля целостности ТПП с контролем величины воздушного зазора, позволяющая повысить точности известных технических решений.
Бесплатно
Проблемы и направления развития цифровизации системы менеджмента качества автосборочного предприятия
Статья научная
В статье представлены исследования проблемы цифровизации системы менеджмента качества автосборочного предприятия. Предложены направления развития процессов информатизации и цифровизации системы управления качеством в производстве.
Бесплатно
Проблемы обеспечения геометрической корректности компьютерных CAD моделей в системе NX
Статья научная
Рассмотрена проблема выявления, методы и средства устранения топологических погрешностей CAD моделей с целью их дальнейшей конвертации и использования в CAE системах конечно-элементного моделирования. Задача редактирования и перестроения нелинейной поверхности, используемой в качестве теории для построения геометрии деталей типа сложной оболочки, решается в среде NX с анализом сопряжений сегментов поверхности и получением оценок погрешностей построения. Эффективность рассмотренной методики иллюстрируется путем сопоставления конечно-элементных разбиений геометрии до и после выполненного редактирования CAD модели.
Бесплатно
Проведение инженерного расчета теплового воздействия элементов электронных плат
Статья научная
В статье проводится работа, целью которой является проведение инженерного анализа в области расчета тепловых показателей электронных плат модуля коммутации с учетом заданных для каждого радиокомпонента мощности. В ходе выполнения работы использовались методы компьютерного моделирования в программном продукте Siemens NX, программные комплексы для проведения инженерных расчетов Ansys Workbench и IcePak, метод конечных элементов. Проведены исследования работы электронных плат в различных температурных условиях. Результатами работы являются температурные показатели на электронных платах, температурные показатели на отдельных радиоэлементах, а также поведение теплового потока внутри и снаружи модуля коммутации.
Бесплатно
Прогнозирование индексов вегетативности с использованием спутниковых снимков
Статья научная
В настоящей работе представлено решение задачи прогнозирования вегетативности на основе моделей временных рядов. При этом особое внимание уделяется разработке фильтра изображений с повышенной облачностью. Получена точность классификации искаженных снимков на выше 95% на базе сверточных нейронных сетей. Ошибка прогнозирования NDVI с использованием ансамбля нейронных сетей меньше 0,1. Показано, как можно использовать разработанные алгоритмы для дифференцированного внесения удобрений. Представлены выражения для расчета NDVI и методики для сглаживания индексов в случае пропуска данных и фильтрации облачных снимков. Полученные в работе результаты могут быть полезны специалистам, занимающимся обработкой данных дистанционного зондирования Земли из космоса, а алгоритмы фильтрации облачных снимков могут быть использованы и при решении других прикладных задач, как, например, мониторинг пожаров.
Бесплатно
