Том 5 Номер 1

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Подводная лодка «Наутилус», и новые образовательные технологии

В. Ф. Очков, Ю. С. Федоров, Е. С. Воронова, А. Д. Моисеева
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Аннотация. В статье на примере решений задач из научно-фантастического романа показана работа встроенных операторов и функций математических пакетов Mathcad и Maple. Описана символьная и численная математика, плоская и объемная графика, анимация, оптимизация, решение алгебраических и дифференциальных уравнений и их систем, программирование, работа с физическими величинами, ссылка на облачные функции и др. Показано, как на примере решения задач можно вести учебный процесс в школе и вузе, опираясь на современную образовательную технологию под названием STEM Education (Science, Technology, Engineering и Mathematic), когда на одном занятии затрагиваются разные учебные дисциплины — литература, изобразительное искусство, история, математика, информатика, физика, инженерное дело, инженерная графика, статистика, политология и даже теология (религиоведение). Найдена и проанализирована одна типичная ошибка символьной математики пакетов Mathcad, Maple и Mathematica. На примере использования метода наименьших квадратов поднята и проанализирована одна нерешенная проблема теории размерных величин.

Специальные процедуры для работы с объектами со сложной внутренней структурой по стеку КТ-сканов

Э. П. Шурина*,**,***, Д. В. Добролюбова*,**,***, Е. И. Штанько*,***
*ФГБУН Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука Сибирского отделения Российской академии наук
**ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный технический университет»
***ФГАОУ ВО «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет»
Аннотация. В работе предлагается алгоритм построения специальной иерархической структуры представления данных КТ- или МРТ-сканирования для искусственных или нативных сред со множеством сложных внутренних границ. Выполняется конвертация стека послойных изображений в градациях серого в сеточное разбиение, состоящее на верхнем уровне иерархии из полиэдральных (полигональных для 2D случаев) макроэлементов, а на микроуровне — из тетраэдров (треугольников для 2D). Полученные разбиения ориентированы на приложение в конечноэлементном многомасштабном моделировании и могут быть применены для решения широкого круга многофизичных задач.

Моделирование сборочных единиц и создание их чертежей в среде программы Autodesk Inventor

О. М. Корягина*, С. В. Корягин**
*Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
**Московский технологический университет (МИРЭА)
Аннотация. Создание конструкторской документации основано на использовании современных систем автоматизированного проектирования трехмерных моделей изделий. Для студентов и инженеров машиностроительных специальностей будут полезны представленные средства выбора элементов моделей изделий, режимы наложения сборочных зависимостей и приведенные сведения по оформлению сборочных чертежей в соответствии со стандартами Единой Системы Конструкторской Документации. Рассмотренный в статье алгоритм построения модели сборочной единицы в среде программы Autodesk Inventor позволяет ускорить процесс выполнения сборочного чертежа и исключает нарушение проекционной связи изображений.

ПРОГРАММНЫЕ СИСТЕМЫ

Наиболее общая модификация нормальных алгоритмов Маркова

А. В. Пруцков
Рязанский государственный радиотехнический университет
Аннотация. Рассмотрены модификации нормальных алгоритмов Маркова. Предложены способы сведения нормальных схем самомодифицируемых алгоритмов и линейных нормальных алгоритмов к обобщениям Н. М. Нагорного. Предложены нормальные схемы обобщений Н. М. Нагорного, которые не могут сведены к самомодифицируемым и линейным нормальным алгоритмам. На основании этого сделан вывод о том, что обобщения Н. М. Нагорного являются наиболее общей модификацией из числа рассмотренных в статье.

Программно-математические средства рефакторинга UML-диаграмм классов с учетом заданных критериев качества

О. А. Дерюгина
Московский технологический университет (МИРЭА)
Аннотация. Статья посвящена задаче рефакторинга UML-диаграмм классов, на основе которых проектируется платформо-независимая модель объектно-ориентированной архитектуры программного обеспечения в рамках модельно ориентированного подхода, предложенного организацией OMG. В статье сформулирована формальная постановка задачи рефакторинга UML-диаграмм классов, предложены математические методы задания функции структурной семантики UML-диаграммы классов и описания семантически эквивалентных трансформаций. Также предложены алгоритмы трансформации UML-диаграмм классов и рефакторинга, расчета объектно-ориентированных метрик. В работе представлено программное средство UML Refactoring, позволяющее проводить рефакторинг UML-диаграмм классов, представленных в формате XMI. В заключение разработана методика рефакторинга UML-диаграмм классов при помощи программного средства UML Refactoring.

Из опыта автоматизации Word на языке C# на примере создания оглавления

А. Н. Вильданов
Нефтекамский филиал ФГБОУ ВО «Башкирский государственный университет»
Аннотация. Описан алгоритм создания содержания документа в формате MS Word на языке C# в среде Microsoft Visual Studio 2010 Express (на примере сборника трудов конференции). Программно встраиваемое содержание имеет возможность автоматического обновления нумерации страниц. Исследованы возможности C# по форматированию текста вордовского документа, сохранению в формат PDF и т. п. Приведены основные команды по работе с документом Word на языке C#. Разработанное в статье приложение показывает, что с помощью C# можно достаточно эффективно решать широкий круг задач, связанных с автоматизацией рутинных действий с документами Microsoft Word. Рассмотренные в статье приемы и методы могут оказаться полезными при разработке подобных десктопных приложений.

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Решение задач идентификации математических моделей объектов и процессов методом символьной регрессии

Данг Тхи Фук*, А. И. Дивеев*,**, Е. А. Софронова**
*Российский университет дружбы народов **Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Аннотация. Представлен обзор аналитических и численных методов для решения задачи идентификации математических моделей объектов и процессов по экспериментальным данным. Показано, что методы символьной регрессии, относящиеся к классу численных методов, при решении задачи идентификации позволяют искать не только значения параметров, но и структуры математических моделей. Приведены практические примеры использования одного из методов символьной регрессии, метода сетевого оператора, для решения прикладных задач идентификации, модели мобильного робота и модели химической реакции.

Методы управления движением шагающих внутритрубных роботов

С. И. Савин, Л. Ю. Ворочаева
ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет»
Аннотация. В качестве объектов исследования в данной статье рассматриваются шагающие внутритрубные роботы с наиболее распространенными конструктивными плоскими и пространственной схемами. Для них обобщенно рассмотрены подходы к управлению движением, целью которых является реализация заданного перемещения ног и корпуса устройств с учетом геометрии трубы. Представлен обзор методов генерации последовательности шагов робота по трубе, методов задания траектории и ориентации корпуса устройства, подходов к решению обратной задачи кинематики, а также обзор регуляторов системы управления, позволяющих учитывать особенности контактного взаимодействия робота с внутренней поверхностью трубы, и их сравнительный анализ.

ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Роль методов интеллектуального анализа текста в автоматизации прогнозирования рынка ценных бумаг

Е. Г. Андрианова, О. А. Новикова
Московский технологический университет (МИРЭА)
Аннотация. В статье выполнен анализ работ по прогнозированию изменений рынка ценных бумаг на основе методов интеллектуального анализа текста. Рассмотрена роль методов интеллектуального анализа текста в автоматизации исследований на основе традиционных методологий прогнозирования: техническом и фундаментальном анализе. Сделан вывод об актуальности и необходимости расширения традиционных методов средствами интеллектуального анализа текстовых и новостных данных, повышающего эффективность прогноза котировок рынка ценных бумаг. Обоснована необходимость учета данных, извлекаемых из новостных и текстовых сообщений, характеризующих эмоциональную окраску событий, влияющих на изменения рынка (поведенческая экономика, эмоциональный анализ). Сделан обзор применения методов анализа и прогнозирования изменений рынка ценных бумаг, основанных на таких моделях, как машинное обучение, нейронные сети, нечеткая логика, метод опорных векторов регрессии, генетического программирования сетевых приложений и др.