В статье представлена методология построения систем деформационного мониторинга критических инфраструктурных объектов на основе интеграции разнородных геопространственных данных, которая включает в себя полный жизненный цикл, начиная со стратегического проектирования, сбора данных от спутниковых, наземных, воздушных и геотехнических источников, до интеллектуальной обработки, анализа и поддержки принятия решений. Особое внимание уделяется принципам семантической, пространственно-временной и взвешенной интеграции данных, а также применению методов машинного обучения для выявления аномалий и прогнозирования. Методология направлена на повышение безопасности, надежности и эффективности эксплуатации критически важных объектов. Цель работы заключается в разработке методологии интеграции разнородных геопространственных данных для решения задач деформационного мониторинга объектов критической инфраструктуры. Методы исследования включали комплексный анализ и систематизацию научной литературы, которые позволили обобщить знания и разработать эффективную методологию интеграции разнородных геопространственных данных. Результаты работы видятся в эффективно разработанной методологии интеграции данных, позволяющей создать систему деформационного мониторинга объектов критической инфраструктуры, с возможностью принятия решений на основе комплексного анализа информации из различных источников.
The article presents a methodology for constructing deformation monitoring systems for critical infrastructure objects based on the integration of heterogeneous geospatial data. The complete lifecycle of the system is considered, starting from strategic design, data collection from satellite, terrestrial, airborne, and geotechnical sources, to intelligent processing, analysis, and decision support. Particular attention is paid to the principles of semantic, spatio-temporal, and weighted data integration, as well as the application of machine learning methods for anomaly detection and forecasting. The methodology aims to enhance the safety, reliability, and operational efficiency of critical facilities. The objective of the work is to develop a methodology for integrating heterogeneous geospatial data to solve the problems of deformation monitoring of critical infrastructure objects. Research methods included a comprehensive analysis and systematization of scientific literature, which made it possible to synthesize knowledge and develop an effective methodology for heterogeneous geospatial data. The results of the work demonstrated the effectiveness of the developed data integration methodology, which enabled the creation of a deformation monitoring system for critical infrastructure objects with the capability for decision-making based on a comprehensive analysis of information from various sources.
Эксплуатационные характеристики машин и механизмов, имеющих узлы трения, напрямую зависят от используемых смазочных материалов, поэтому улучшение их трибологических свойств является актуальной задачей. Наноалмазы детонационного синтеза являются одним из перспективных наноматериалов для присадок для смазочных композиций из-за уникальных механических, физических и химических свойств. В данной работе приводятся результаты длительных натурных испытаний двух одинаковых воздушных компрессоров поршневого типа максимальной мощностью 3.6 кВт и рабочим давлением до 10 бар с использованием смазочного масла, содержащего и не содержащего присадку на основе модифицированных наноалмазов детонационного синтеза. Исследования проводились при комнатной температуре на стенде, оборудованным устройствами для автоматического задания цикла нагружения и регистрации потребляемой электроэнергии, температуры масла и времени, необходимого для достижения заданного уровня давления. Компрессоры непрерывно функционировали при идентичном режиме циклической эксплуатации в течение 576 часов. Полученные результаты свидетельствуют, что добавление 0,01 мас.% модифицированных детонационных наноалмазов в смазочное масло ведет к улучшению эксплуатационных характеристик компрессора, уменьшая потребляемую мощность и время, необходимое для достижения заданного уровня давления, а также снижая рабочую температуру масла.
А. Е. Буров, А. П. Пузырь· Ползуновский вестник· 0 citations
В данной статье анализируется процесс медицинской диагностики с точки зрения данных и описывается подход к формальному представлению смешанного пространства признаков, описывающего состояние пациента. Анализируется формирование медицинских данных из различных источников, таких как клинические наблюдения, лабораторные анализы, инструментальные исследования, медицинские изображения, генетические данные и анамнез, а также их шкалы измерения, уровни достоверности и изменяющиеся во времени свойства. Подчеркивается влияние различения номинальных и числовых признаков, учета пропущенных значений на основе масок достоверности, дисбаланса классов и учета зависящих от времени признаков на качество диагностической модели. Также анализируется информативность медицинских признаков, критерии их выбора и принципы сохранения клинической семантики.
О.Б. Рузибаев· Международный Журнал Теорети...· 0 citations
Проблема автоматизации переработки полимерных отходов для последующего аддитивного производства остается недостаточно решенной, особенно в условиях мобильного применения. Целью исследования является концептуальная разработка архитектуры интеллектуального фабрикатора – мобильного программно-аппаратного комплекса, объединяющего рециклинг материалов и трехмерную печать методом наплавления с применением систем искусственного интеллекта. В работе использованы общенаучные методы: анализ существующих аналогов, синтез технических решений, моделирование модульной архитектуры и сравнительный анализ возможных программных и аппаратных реализаций. В результате исследования определена трехмодульная структура системы искусственного интеллекта, включающая сенсорный анализатор для распознавания материалов и трехмерных моделей, технологический планировщик для оптимизации циклов переработки и печати, а также диагност-диспетчер для обеспечения безопасности, прогнозирования отказов и взаимодействия с пользователем. Обосновано, что такая архитектура позволяет интегрировать существующие нейросетевые фреймворки и контроллеры для управления манипуляторами и параметрами печати. В обсуждении выявлены ключевые инженерные ограничения, связанные с унификацией узлов, самоочисткой, калибровкой и миниатюризацией устройства. Заключение подчеркивает экологическую, логистическую и оборонную значимость разработки: снижение нагрузки на свалки, автономное производство в труднодоступных регионах и в военных условиях, а также потенциал для дальнейших научных исследований и создания опытных образцов.
Е.В. Ненашев, Евгений Андреевич Дергунов· Современные наукоемкие техно...· 0 citations
В настоящем исследовании разработана инновационная методология многокритериальной оптимизации проектных параметров морских судов снабжения буровых платформ, предназначенных для эксплуатации в акватории Японского (Восточного) моря Кореи. В основе методологии лежит гибридный подход, интегрирующий искусственные нейронные сети (ИНС) и генетические алгоритмы (ГА). В отличие от традиционных методов статистической регрессии, для моделирования высоконелинейных зависимостей между проектными переменными и ключевыми показателями эффективности использована ИНС, обученная на данных модельных испытаний и характеристиках существующих судов. В качестве входных параметров нейросети задавались водоизмещение и длина судна, а выходными являлись основные проектные характеристики. С целью решения многокритериальной задачи, направленной на одновременное повышение остойчивости и топливной эффективности, ИНС была встроена в целевую функцию оптимизационной структуры на основе ГА. Генетический алгоритм применялся для глобального поиска Парето-оптимальных решений в заданном пространстве переменных. Результаты демонстрируют, что предложенная гибридная схема позволяет осуществлять точное прогнозирование и эффективную оптимизацию даже при ограниченном объёме исходных данных. Практическая значимость работы заключается в возможности существенного сокращения временных и финансовых затрат на этапе предварительного проектирования судов.
This study develops an innovative methodology for multi-criteria optimization of the design parameters of offshore supply vessels for drilling platforms intended for operation in the Sea of Japan (East Sea) and Korea. The methodology is based on a hybrid approach integrating artificial neural networks (ANNs) and genetic algorithms (GAs). Unlike traditional statistical regression methods, an ANN trained on model test data and the characteristics of existing vessels was used to model highly nonlinear relationships between design variables and key performance indicators. The vessel's displacement and length were specified as input parameters for the neural network, and the key design characteristics were output. To solve a multi-criteria problem aimed at simultaneously improving stability and fuel efficiency, the ANN was embedded in the objective function of a GA-based optimization framework. A genetic algorithm was used to globally search for Pareto-optimal solutions in a given variable space. The results demonstrate that the proposed hybrid scheme enables accurate forecasting and effective optimization even with limited initial data. The practical significance of this work lies in the potential for significant reductions in time and cost during the preliminary design phase of ships.
Гван Хёк Ри, В.Г. Бугаев, Киль Сон Ким· Вестник Инженерной школы ДВФ...· 0 citations
Целью данного исследования является детальный анализ взаимосвязи количественных и качественных параметров функционирования системы смазки дизельного двигателя и закономерностей их изменения в течение эксплуатационного периода. Понимание этой динамики критически важно для повышения надежности и долговечности дизельных агрегатов.
Методология работы включала комплексное расчетно-аналитическое и экспериментальное исследование с использованием методов физико-химического анализа проб моторного масла и мониторинга эксплуатационных показателей двигателя.
Установлено, что текущие изменения физико-химического состава моторного масла являются ключевым фактором, определяющим динамику всех количественных и качественных показателей системы смазки. Развитие процесса старения масла (включая его полимеризацию) напрямую влияет на скорость деградации компонентов, существенно сокращая его полезный ресурс и требуя строгого соблюдения регламента замены.
В работе также выявлен риск: изменение технического состояния системы смазки может привести к попаданию масляных фракций в топливную систему. Это является серьезным нарушением эксплуатационных норм, вызывая нерасчетные режимы работы и многократно повышая риск преждевременного износа и отказа двигателя.
Таким образом, динамика изменения показателей смазочной системы является сложной, многофакторной зависимостью, которую можно представить графической моделью. Практическая ценность исследования состоит в разработке базы для оптимизации стратегий обслуживания и повышения эксплуатационной эффективности дизельных двигателей.
Абзал Биниязов, Аманжол Табинбаев, Куралай Джолдасова et al.· Eurasian Journal of Applied...· 0 citations
Вакцинация – тема, порождающая постоянные споры. Всегда и везде находятся противники прививок, считающие их опасными и предпочитающие обходиться без них. Несмотря на неоспоримые медицинские и исторические доказательства их пользы, дискуссии не прекращаются. Выбор в пользу вакцинации детей – это прерогатива родителей. Тем не менее, врачи-педиатры единогласно поддерживают и рекомендуют прививки в соответствии с Национальным календарем, утвержденным Министерством здравоохранения России. Вакцинация представляет собой надежный барьер против опасных инфекционных заболеваний. Она помогает детскому организму выработать защиту от распространенных инфекций, таких как корь, полиомиелит, дифтерия и коклюш, тем самым минимизируют риск серьезных осложнений и летальных исходов. Современные вакцины проходят строгие испытания и считаются безопасными. Отказ от прививок, к сожалению, может привести к увеличению числа инфекционных заболеваний и повышению вероятности эпидемий. Эффективность современных вакцин впечатляет – до 98%, что позволяет либо полностью предотвратить заражение, либо значительно облегчить течение болезни. Для детей с хроническими заболеваниями вакцинация от опасных инфекций является обязательной мерой, поскольку они находятся в группе повышенного риска.
Татьяна Алексеевна Жигулина, Н.Р. Мурзагалиева, К.В. Степанова· Международный студенческий н...· 0 citations