Найти

Результаты поиска

• ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДВИЖНОСТИ МОБИЛЬНЫХ РОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ МЕТОДОМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

  В.А. Горелов, И. В. Рубцов, А.А. Стадухин

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Обосновывается необходимость применения имитационного компьютерного моде-лирования для дальнейшего совершенствования подвижности мобильных робототехниче-ских комплексов. Рассматривается такое направление работ, как исследование шасси с адаптируемой конфигурацией гусеничного обвода с применением программного комплекса автоматизированного анализа динамики систем тел. Данный подход позиционируется как наиболее подходящий для оценки профильной проходимости и выбора потребных характе-ристик приводов машин с нетрадиционным движителем. Также в статье рассмотрены достижения МГТУ им. Н.Э. Баумана по созданию комплекса натурно-математическогомоделирования, предназначенного для исследования динамики мобильных робототехниче-ских комплексов и дистанционно управляемых машин. Комплекс основан на математиче-ской модели движения машины, адаптированной для проведения расчетов в режиме «ре-ального времени». В работе приведена краткая характеристика модели и основные диф-ференциальные уравнения, лежащие в её основе. Помимо это необходимой составляющей комплекса натурно-математического моделирования является программное обеспечение, позволяющее осуществлять синтез трасс по известным заранее заданным статистически-ми характеристиками. Таким образом, разработанный комплекс натурно-математического моделирования позволяет решать следующий ряд основных задач: исследование быстроход-ности машин и получение нагрузочных характеристик тягового привода, а также отладка алгоритмов управления и изучение взаимодействия водителя-оператора с машиной и внешней средой в условиях задержки управляющего сигнала и помех. Метод имитационного моделирования также имеет важное применение в области совершенствования моторно-трансмиссионных установок робототехнических комплексов и дистанционно управляемых машин. В связи с тем, что на данный момент наиболее распространённой схемой трансмиссии таких машин является индивидуальный привод ведущих колёс, повышение скоростей движения мобильных роботов требует применения более мощных, а значит более дорогостоящих и тяжёлых электродвигателей. Так, в статье предложен подход, основывающийся на имитационном и натурно-математическом моделировании, который позволяет осуществлять сбор необходимых статистических данных о режимах нагружения машин и определять требуемые характеристики электродвигателей в кратковременном и длительном режимах работы, а также желаемую область с максимальным коэффициентом полезного действия.

• СТОХАСТИЧЕСКАЯ ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПОДВОДНОЙ БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ, ОСНОВАННАЯ НА ЛУВЕНСКОМ АЛГОРИТМЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

  А.М. Маевский , В.А. Рыжов , Т. А. Федорова , И. В. Кожемякин , Н.М. Буров

  62-81

  2025-07-24

  Аннотация ▼

  Подводные беспроводные сенсорные сети (ПБСС) играют важную роль в мониторинге океанических процессов, подводной навигации, экологическом контроле и обеспечении безопасности. Однако особенности подводной среды, такие как высокая затухаемость сигналов, ограниченные ресурсы энергии и изменяющаяся топология сети, создают значительные сложности в организации эффективной передачи данных. Для оптимизации работы сети и продления ее срока службы используется метод кластеризации, позволяющий группировать узлы, снижать нагрузку на коммуникационные каналы и повышать энергоэффективность. Однако в условиях выхода из строя узлов сети статическая кластеризация становится неэффективной, что требует внедрения динамической рекластеризации. Процедура перераспределения ролей узлов и перестройки топологии сети позволяет сохранять устойчивость связи и минимизировать потери данных, учитывая энергетически баланс всей сети в целом. В данной работе исследуются современные подходы к кластеризации и рекластеризации в ПБСС с учетом энергетического баланса, вероятности отказов узлов и помех в среде передачи. Развитие адаптивных методов управления ПБСС является актуальной задачей, направленной на повышение надежности, энергоэффективности и долговечности подводных сетей связи. В статье представлена стохастическая кроссуровневая модель для динамических трехмерных ПБСС произвольной топологии. Модель использует: новую технику кластеризации/рекластеризации базирующуюся на лувенском алгоритме, протокол маршрутизации, построенный на методе Дейкстра и метод управления доступом к среде на основе расписания передач (TDMA). Предложенная модель функционирования ПБСС положена в основу разработанного имитационного комплекса, позволяющего проводить оценку эффективности и надежности сети с учетом нарушения связности и уязвимостей для ПБСС различного масштаба и назначения. В рамках исследований выполнен параметрический анализ систематических расчетов функциональных характеристик ПБСС. Результаты анализа показали, что предложенная имитационная модель обеспечивает увеличение времени автономной работы сети и снижение числа потерянных сообщений по сравнению с моделями других авторов.

• ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАГРЕВА МОЛОКА ЭНЕРГИЕЙ СВЧ ПОЛЯ

  Н. Н. Кисель , А. А. Ваганова, И. А. Ваганов

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Термообработка диэлектрических материалов и пищевых продуктов является одним
  из важных направлений развития производства различной продукции. Использование энер-
  гии электромагнитного поля сверхвысоких частот для сушки, нагрева, размораживания и
  пастеризации пищевых продуктов является перспективным, поскольку такие технологии
  подходят обработки различных диэлектрических материалов и при этом являются эф-
  фективными и экологически чистыми. Несмотря на наличие множества разработок в сфе-
  ре обработки материалов с помощью СВЧ, создание универсального устройства, подходя-
  щего для тепловой обработки любых материалов, затруднительно из-за разнообразия их
  форм и размеров, а также существенного различия электрофизических свойств диэлек-
  триков. Поэтому в каждом конкретном случае требуется создавать оптимальную конст-
  рукцию устройства и выбирать вариант возбуждения электромагнитного поля. Данная
  работа посвящена моделированию поглощения энергии электромагнитного поля СВЧ в
  устройстве для пастеризации молока. С применением САПР FEKO построена 3D модель
  устройства и выполнено моделирование его работы. Проведено исследование влияние угла
  наклона кварцевых трубок на распределение электромагнитного поля в волноводе. Получен-
  ные результаты показывают, что большая часть мощности поглощается ближе к началу
  волновода, причем при увеличении угла наклона трубок это явление имеет более выражен-
  ный характер. На основании проведенных расчетов установлен оптимальный угол наклона
  трубок. Также рассмотрено влияние диаметра и материала трубок. Получены распределе-
  ния электрического поля и удельной мощности, поглощенной на кг диэлектрика в волноводе.Выполнена оценка точности результатов. Возможными модификациями предлагаемой
  конструкции устройства пастеризации могут быть другие варианты расположения тру-
  бок с жидкостью. Также влияние на поглощаемую мощность может оказывать толщина
  стенок трубки. Кроме того, состав молока изменяет его электрофизические свойства, и
  соответственно также может повлиять на уровень поглощаемой мощности. Однако эти
  вопросы требуют дальнейшего исследования.

• ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НАГРЕВА ЗЕРНА ЭНЕРГИЕЙ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО СВЧ ПОЛЯ

  Н. Н. Кисель , А. А. Ваганова , А. Н. Савицкий

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Высокая скорость и эффективность нагрева диэлектриков микроволновым излучени-
  ем позволяют использовать электромагнитное поле для нагревания и высушивания прак-
  тически любых содержащих влагу материалов. Одним из перспективных направлений ис-
  пользования СВЧ-энергии является интенсификация процесса сушки зерна. Для обеспечения
  быстрого прототипирования и снижения возможности потерь, обусловленных ошибками
  на различных стадиях разработки и внедрения оборудования, особую значимость приобре-
  тает разработка моделей. Цель данной работы состоит в выполнении имитационного
  моделирования волноводно-щелевой решетки для сушки зерна. Основная задача, котораястоит при моделировании, обеспечить равномерное распределение мощности каждой ще-
  лью. В качестве среды моделирования используется специализированный программный
  комплекс FEKO. Для описания модели используется точный метод расчета – метод мо-
  ментов. Получено распределение электрического поля и удельной поглощаемой мощности в
  слое зерна, подвергающегося СВЧ облучению. Модели были верифицированы путем сравне-
  ния результатов, полученных при различном мешировании элементов поверхности. Моде-
  лирование распределения напряженности электрического поля показало, что отдаление
  волноводов от кюветы с зерном приводит к выравниванию неравномерностей поля, однако
  в этом случае некоторая часть излучаемой мощности рассеивается в пространство.
  При этом увеличение расстояния между волноводами и кюветой с зерном не влияет на
  КСВ антенн. Следует отметить, что в реальной обстановке волновой характер поля
  сглаживается за счет теплопереноса, и это явление не может быть учтено в процессе
  электромагнитного моделирования. Кроме того, следует исследовать весь спектр воз-
  можного изменения диэлектрических параметров зерна, чтобы проанализировать процесс
  распространения волны при высокой влажности зерна. Целесообразно также рассмот-
  реть другие модификации волноводно-щелевых антенн, которые смогут обеспечить более
  равномерный нагрев внутри кюветы с зерном.

• БИОИНСПИРИРОВАННЫЙ МЕТОД ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ДИСПЕТЧЕРИЗАЦИИ ПОТОКОВ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ЗАЯВОК В GRID- СИСТЕМАХ

  Д. Ю. Кравченко, Ю. А. Кравченко, В. В. Курейчик, А.Э. Саак

  2020-07-20

  Аннотация ▼

  Статья посвящена решению задачи диспетчеризации потоков параллельных заявок в
  пространственно-распределённых вычислительных системах. Актуальность задачи обос-
  нована значительным ростом востребованности парадигмы распределенных вычислений в
  условиях информационного переполнения и неопределенности. В статье рассмотрены про-
  блемы диспетчирования заявок пользователей, требующих для своего обслуживания не-
  сколько процессоров одновременно, что выходит за рамки классической теории расписа-
  ний. Проанализированы аспекты эффективности применения эвристических алгоритмов
  диспетчирования планарными ресурсами. Определены причины их недостаточности как по
  результативности, так и по эмпиричности подходов. Предложено решать задачу диспет-
  черизации параллельных заявок на основе комплексного применения коалиции интеллекту-
  альных агентов и событийной имитационной модели. Классификацию поступающих на
  вход заявок предлагается проводить на основе применения модифицированного биоинспи-
  рированного метода оптимизации поиском кукушки. Совместное использование коалиции
  интеллектуальных агентов и биоинспирированного метода позволит обеспечить беспреце-
  дентный параллелизм вычислений, а последующее определение путей обработки классифи-
  цированных заявок на основе имитационной модели сформирует наборы альтернативных
  решений, позволяющих ускорить решение задач и оптимизировать распределение имею-
  щихся вычислительных ресурсов в зависимости от наборов поступающих заявок. Для оцен-
  ки эффективности предложенного подхода разработан программный продукт и проведе-
  ны эксперименты с разным количеством поступающих на вход заявок. Каждая поступаю-
  щая на вход заявка имеет определенный набор атрибутов, являющийся вектором призна-
  ков заявки. Степень сходства вектора признаков заявки и эталонного вектора признаков
  вершины в распределяющей имитационной модели является критерием классификации
  заявки. Для повышения качества процесса диспетчеризации введены новые процедуры дуб-
  лирования неклассифицированных заявок, позволяющие интенсифицировать поиск совпаде-
  ний в векторах признаков. Также предусмотрены резервные траектории диспетчеризации
  необходимые для обработки прецедентов появления на входах заявок с абсолютным при-
  оритетом. Полученные количественные оценки демонстрируют экономию времени при
  решении задач относительно большой размерности (от 500000 вершин) не менее 10 %.
  Временная сложность в рассмотренных примерах составила . Описанные исследова-
  ния имеют высокий уровень теоретической и практической значимости и напрямую связа-
  ны с решением классических задач искусственного интеллекта, направленных на поиск
  скрытых зависимостей и закономерностей на множестве больших данных.