Информатика, вычислительная техника и управление. Рубрика в журнале - Сибирский аэрокосмический журнал
Упруго-пластическое кручение двухслойного стержня
Статья научная
Изучается упруго-пластическое кручение двухслойного стержня под действием крутящего момента. Предполагается, что стержень состоит из двух слоев. Каждый слой обладает своими упругими свойствами, но пластические свойства у обоих слоев одинаковые. Граница контакта слоев расположена вдоль оси ох. Боковая граница стержня свободна от напряжений, на границе раздела непрерывны перемещения и напряжения. Компоненты тензора напряжений в точке вычисляется с помощью контурных интегралов, полученных из законов сохранения, вычисленных по боковой границе. Далее второй инвариант тензора напряжений сравнивается с пределом текучести. В тех точках, где достигается предел текучести реализуется пластическое состояние, в остальных - упругое. Это позволяет построить границу между пластической и упругой областями. Данная методика дает способ вычислить упруго-пластические границы для основных прокатных профилей стержней. Это предполагается сделать в последующих работах. Напоминаем, что ранее с помощью законов сохранения решены основные краевые задачи для пластической двумерном среды, упруго-пластического кручения изотропных стержней и упругих сред для тел конечных размеров.
Бесплатно
Упругопластическая задача в случае неоднородной пластичности в условиях сложного сдвига
Статья научная
В работе решена плоская упругопластическая задача о напряженном состоянии в условиях сложного сдвига в теле, ослабленном отверстием, которое ограничено кусочно гладким контуром. Напряженное состояние сложного сдвига возникает в цилиндрическом теле бесконечной длины под действием нагрузок, направленных по образующим цилиндра и постоянным вдоль образующих. При этом при достаточно большой нагрузке в теле возникают как упругие, так и пластические зоны. Как и в любой задаче подобного рода, возникает необходимость в нахождении заранее неизвестной границы, разделяющей упругую и пластическую зоны. Отыскание такой границы непростая задача, но специфика упругопластических задач о сложном сдвиге состоит в том, что решение подобных задач проще, чем решение аналогичных упругих задач. По-видимому, впервые этот факт отметил Г. П. Черепанов. Упругопластическим задачам о сложном сдвиге в случае однородной и изотропной пластичности посвящена обширная литература. Во всех статьях, в которых решаются задачи о сложном сдвиге, существенно используют представление напряжений и смещений в упругой зоне в комплексном виде. В предлагаемой работе решены задачи о сложном сдвиге с помощью законов сохранения. При этом предполагается, что предел текучести является функцией от координат точки, в которой исследуется напряженное состояние. Известно, что упругие свойства конструкционных материалов могут быть однородными и изотропными, а при этом их предел текучести и прочности - неоднородным. Такая ситуация наблюдается, например, при нейтронной бомбардировке конструкционных материалов. В данной статье будет изучена именно такая ситуация. В статье приведены законы сохранения для уравнений, описывающих сложный сдвиг. При этом предполагалось, что компоненты сохраняющегося тока зависят от компонент тензора напряжений и координат. Компоненты тензора напряжений входят в них линейно. Задача о нахождении компонент сохраняющегося тока свелась к системе Коши-Римана. Решение этой системы позволило свести вычисления компонент тензора напряжений к криволинейному интегралу по контуру отверстия и тем самым найти границу между упругой и пластической областями. (Русскоязычная версия представлена по адресу https://vestnik.sibsau.ru/articles/?id=677)
Бесплатно
Статья научная
В космической технике применяются тонкие пластины, которые предварительно растягиваются с помощью сил в ее плоскости и прикрепляются к жестким ребрам. В пожарной технике спасения разрабатываются конструкции пластин, представляющие натяжное полотно, поддерживаемое дронами, для гашения энергии падающего с высоты человека при его эвакуации как с высотного объекта, так и в других исключительных случаях. Пластины тонкие, обычно состоят из композиционного материала. В качестве нагрузок превалируют поперечные силы; для уменьшения прогиба полотно предварительно натягивается на жесткий контур. В работе получены уравнения Б. Сен-Венана и Т. Кармана для ортотропной пластины с учетом приращения температуры. Первые представляют собой уравнения равновесия в перемещениях с начальными усилиями, а вторые - систему нелинейных уравнений неразрывности деформаций и нелинейных уравнений равновесия. Форма представления моделей дифференциальная. Рассмотрены примеры расчета пластины на действие сосредоточенной силы и предварительного растяжения. Континуум пластины заменен дискретной областью; дифференциальные соотношения заменены конечно-разностными аналогами. Нелинейные уравнения решались итерациями. Расчет тонкой пластинки на действие сосредоточенной силы показал, что получаемые продольные силы настолько велики, что напряжения на два-три порядка превышают напряжения, допускаемые для рассматриваемого ортотропного материала. Для уменьшения напряжений, пластину предварительно растягивают. Изгибаемая поверхность становится более монотонной, прогиб уменьшается, это влечет к понижению уровня напряжений. Сравнение расчетов от действия сосредоточенной силы и изменения температуры показало, что в данной гибкой пластинке малой толщины эффект температурного воздействия незначителен. Аппарат теории Кармана относительно сложен в численной реализации. Смешанная форма модели в напряжениях и перемещениях требует дополнительных исследований сходимости решений. Модель деформирования Сен-Венана как модель гибкой пластины небольшого прогиба позволяет решать задачи обеспечения жесткости и прочности сложного продольно-поперечного изгиба ортотропных пластин.
Бесплатно
Статья научная
Построение детализированного учета, позволяющего генерировать сложную, аналитическую отчетность, является непреложным требованием современной финансовой системы. Для предприятий госкорпорации «Роскосмос» с позаказным и мелкосерийным производством, работающих в условиях 275 ФЗ, отличающихся большим количеством НИОКР и высокой степенью неопределенности в процессе создания продукции, эта задача является системообразующей. Отчетность должна содержать согласованные непротиворечивые данные на любом участке управленческого и бухгалтерского учета на любой момент времени. Наряду с этим, система должна обеспечивать гибкость, надежность и быстродействие, присущие транзакционным базам данных. Для построения информационной поддержки, удовлетворяющей указанным условиям, требуется либо разделять OLTP и OLAP схемы данных, либо применять специализированные решения, основанные на использовании структур и методик, оптимизированных для выполнения OLAP операций в традиционных РСУБД. В данной статье рассматривается подход к формированию многомерных данных в автоматизированной системе управления финансово-экономическими задачами как эффективная альтернатива сложным и дорогостоящим BI-решениям. В отличие от многих коммерческих решений, описываемая система не хранит избыточные данные (например, регистры оперативного учета в платформе «1С: Предприятие»), необходимые для построения аналитического учета. Лежащие в ее основе структуры данных и методы их обработки позволяют осуществлять все виды учета и иметь мощные инструменты построения аналитической отчетности. В статье предлагаются алгоритмы работы системы на примере построения простых OLAP кубов, применяемых в реальных задачах автоматизации финансово-экономической деятельности в АО «ИСС» для одной из подсистем «Покупки». Проведена формализация этих задач, рассмотрен математический аппарат построения многомерных моделей данных на основе информации из фиксированного набора нормализованных таблиц реляционной БД. Представлены примеры SQL запросов и выходных данных. Обобщены преимущества применения системы в оперативном, управленческом и бухгалтерском учете на предприятии, повышающие ее эксплуатационную эффективность.
Бесплатно
Статья научная
Рассматривается задача анализа потоковых данных низкой интенсивности (одно измерение в сутки) для выявления скрытых аномалий в поведении сложных объектов на примере фискальных данных налогоплательщиков, получаемых с контрольно-кассовой техники. Предложена методология построения многомерного признакового пространства, включающая статистические, структурные и динамические характеристики временных рядов. В основе методологии лежит система из пяти явно сформулированных рабочих гипотез: о смене стационарного режима функционирования объекта, концентрации суммарного объема показателя на малом количестве временных отсчетов, бинарной (двухрежимной) структуре распределения значений, наличии длительных периодов бездействия, повышенной вариативности показателей. Каждая гипотеза формализована в виде набора количественных признаков с приведением математических выражений. Детально описаны методы отбора признаков: корреляционный анализ с целевой переменной (порог |r| - 0,2), непараметрический тест Колмогорова – Смирнова (p < 0,05), однофакторный дисперсионный анализ ANOVA (p < 0,01), удаление мультиколлинеарных признаков (|r| - 0,8), а также комбинированный подход. Проведен сравнительный анализ восьми моделей классификации на фискальных данных (2200 объектов, 365 дней). Комбинированный отбор признаков позволил сократить размерность с 96 до 28 при повышении ROC-AUC с 0,85 до 0,94. Валидация на независимой выборке подтвердила эффективность подхода: доля подтверждённых аномалий составила 84 %. Предложенная методология может быть масштабирована на другие задачи обнаружения аномалий в технических и экономических системах с низкоинтенсивными потоками данных.
Бесплатно
Статья научная
Современные и перспективные динамические системы комплексов авиационного вооружения Воздушно-космических сил (далее - системы) характеризуются усложнением структуры и повышением требований к надежности и эффективности функционирования. Более того, системы поколения 4++ и 5 достаточно уникальны и (или) малосерийны, а составляющие их элементы в своей основе миниатюрны и дороги, поэтому необходимым условием при выполнении требований контролепригодности к системам и составляющим элементам является максимально возможное сохранение качества исходного базиса при неизбежной новой трактовке дополнительной информации. Дальнейшее внедрение в практику решения задач технической диагностики (ТД) технологий искусственного интеллекта позволяет получать адекватные результаты практически с любой точностью. Достоверность результатов будет определяться исключительно пунктуальностью задания данных и полнотой математического описания систем, процессов и событий рассматриваемой предметной области. Поэтому следует ожидать, что дальнейшее развитие теории и практики ТД будет идти по пути более глубокого изучения физических процессов, происходящих в системах, и более точного математического задания процедур поиска места отказа систем. Целью работы установлена разработка взаимосвязанной совокупности математических и логических блок-схем получения и применения диагностических знаний в программно-математическом обеспечении современных и перспективных бортовых средств контроля технического состояния (ТС) систем. Приоритетным направлением в подобных исследованиях является дифференцированная селекция апробированных методов ТД с выбором соответствующего математического и алгоритмического аппарата прямого вероятностного моделирования систем. Представлена блоксхема и рассмотрен вариант практического приложения разработанного алгоритма последовательного распознавания отказов систем (далее - алгоритм, если из контекста изложения материала ясно, что речь идет именно о разработанном алгоритме). С применением алгоритма отсутствует необходимость в декомпозиции систем, а потенциал многократных повторений результатов случайного процесса смены ТС систем предопределяет возможность получения больших выборок с высокой точностью программной компиляции.
Бесплатно
Эволюции эвристик для синтеза селекции в генетическом алгоритме
Статья научная
Предлагается метод автоматического проектирования операторов селекции для генетического алгоритма, основанный на подходе Evolution of Heuristics (EoH), который объединяет возможности больших языковых моделей (LLM) и эволюционного поиска. Проектирование селекции проводилось на трех задачах псевдобулевой оптимизации, а тестирование на 17 функциях из набора IOHprofiler. Проводились два эксперимента с явным знанием о типе решаемой задачи и без него. В качестве языковой модели использовалась DeepSeek-Coder-V2, которая была локально развернута с помощью фреймворка Ollama. Качество спроектированных эвристик определялось на основании сравнения с результатами стандартной ранговой селекции. Проведено сравнение качества полученных решений с классическими схемами селекции (турнирной, пропорциональной, ранговой), а также с методом FunSearch, ранее применявшимся для генерации новых реализаций ранговой селекции. Сравнение различных эвристик проводилось по множеству запусков на каждой из 17 задач с помощью непараметрического статистического теста Манна – Уитни. Было показано, что автоматически спроектированные эвристики обладают уникальными свойствами, причем отсутствие информации о типе и структуре решаемой задачи привело к большему разнообразию сгенерированных решений. А именно в одном из запусков спроектированный код без информации о типе задачи выбирает особей, чья приспособленность отличается от максимальной менее чем на половину расстояния от максимальной приспособленности до медианной. Иными словами, это вариант турнирной селекции с адаптивным размером турнира, основанным на распределении качества. Наличие информации о типе решаемой задачи приводило к тому, что языковая модель генерировала типовые известные решения, в частности варианты простой турнирной селекции. Предложенный подход может быть применен и для других задач автоматического проектирования алгоритмов целиком или в виде компонентов алгоритмов.
Бесплатно
Эволюционный алгоритм с механизмом снижения размерности на основе автоэнкодеров
Статья научная
Многие современные прикладные задачи оптимизации формулируются как модели «чёрного ящика», для которых характерно отсутствие аналитической информации о целевой функции и её свойствах. Эволюционные алгоритмы стали популярным инструментом для решения подобных задач, однако их эффективность существенно снижается в задачах высокой размерности со сложной топологией пространства поиска. Вместе с тем, для эффективной работы такие алгоритмы требуют генерацию большого числа пробных решений, что может быть недостижимо в приложениях с дорогостоящей оценкой целевой функции. Для преодоления этих ограничений в работе представлен новый подход к эволюционной оптимизации. Его ядром является адаптивная процедура снижения размерности на основе автоэнкодера, который динамически обучается на основе данных популяций, полученных в ходе оптимизации. Стратегия основана на параллельной работе двух алгоритмов оптимизации: один исследует исходное пространство, а другой – латентное пространство, строящееся автоэнкодером как компактное нелинейное отображение текущей популяции. Такой подход позволяет алгоритму гибко подстраиваться под структуру конкретной задачи. Проведён анализ эффективности предложенного метода на наборе эталонных задач, исследованы сходимость алгоритма на разных стадиях эволюционного процесса и зависимость от выбора размерности сжатого пространства. Полученные результаты обработаны с помощью статистического критерия Манна – Уитни – Уилкоксона. В качестве метода оптимизации субпопуляций использован алгоритм L-SRTDE. В результате численных экспериментов было установлено, что предложенный алгоритм стимулирует более эффективное исследование пространства поиска на начальных этапах оптимизации, но в среднем незначительно уступает в эффективности базовому алгоритму.
Бесплатно
