В данной статье проанализирована эффективность использования нейронной сети для определения маневров расхождения двух судов. Дано краткое описание алгоритма и скрипта MATLAB, позволяющего находить изменения курсов для предотвращения столкновений пар судов. Описывается процесс создания обучающей выборки с помощью ранее разработанного скрипта, включающий предварительную обработку данных для устранения нереалистичных сценариев сближения пар судов, а также ситуаций, в которых отсутствует опасность столкновения. Обучение нейронных сетей выполнялось с помощью алгоритмов оптимизации Левенберга - Марквардта и Adam. В ходе исследования было обучено одиннадцать нейронных сетей с различными параметрами, из которых выбрана сеть, позволяющая прогнозировать изменения курсов для расхождения на безопасной дистанции для пар судов с точностью 94,8 % (точность прогнозов нейронной сети в данном исследовании определена как количество пар изначально опасно сближающихся судов, дистанция кратчайшего сближения которых после обработки нейронной сетью находилась в пределах 0,8-1,2 мили, поделенной на общее количество пар судов). В исследовании выполнено сравнение времени, затраченного на вычисление маневров расхождения с использованием алгоритма и нейронной сети. Исследование показало, что при увеличении количества опасно сближающихся судов до четырех и выше нейронная сеть затрачивает на прогнозирование маневра расхождения в пять раз меньше времени, чем алгоритм. С увеличением числа опасно сближающихся судов разрыв во времени обработки данных между нейронной сетью и алгоритмом увеличивается, что подтверждает целесообразность применения нейронных сетей в обработке больших массивов данных с парами опасно сближающихся судов. В дальнейших исследованиях планируется создать алгоритм для решения задачи безопасного расхождения группы судов, осуществляемого на основе попарного анализа опасности столкновений.
Рассматривается применение электронных образовательных ресурсов, в частности компьютерного моделирования в Matlab/Simulink в инженерном образовании. Рассматриваются основные принципы работы с Simulink, его интеграция со средой Matlab. Приводятся примеры применения среды Matlab/Simulink в анализе механических систем на примере маятника Фуко. Оцениваются преимущества использования компьютерного моделирования в исследовании динамики нелинейных систем для обучения студентов технических направленностей.
Актуальность. Весьма низкая мощность полезных информационных сигналов глобальных спутниковых навигационных систем вблизи поверхности Земли вместе с происходящим в последние годы заметным увеличением количества доступных и эффективных портативных средств постановки заградительных широкополосных энергетических помех делают задачу повышения помехоустойчивости радионавигационных спутниковых устройств особенно актуальной как с практической, так и с исследовательской точек зрения.
В этой связи целью данного исследования явилось повышение помехоустойчивости глобальных спутниковых навигационных систем посредством обработки входных сигналов соответствующей принимающей аппаратуры специальными пространственными фильтрами. Для достижения цели работы была решена научная задача по исследованию увеличения помехоустойчивости радионавигационной аппаратуры с использованием в ней пространственной обработки входных сигналов в частотной области. Используемые методы. В ходе исследования были рассмотрены различные алгоритмы пространственной обработки сигналов, среди которых были как функционирующие в условиях отсутствия какой-либо информации о внешней относительно принимающей радионавигационной системы помеховой обстановке, так и задействующие сведения о количестве и относительном расположении источников помех. Дополнительно были исследованы различные методы нахождения числа источников помех и угловых направлений на них, а также современные алгоритмы оптимизации целевых функций, используемых для определения местоположения источников сигналов.
Научная новизна работы заключается в применении при решении поставленной задачи новых алгоритмов, реализующих отдельные этапы сигнальной обработки и обеспечивающих получение алгоритмами фильтрации информации, необходимой для их работы, а также в комбинировании известных методов с новыми подходами к их воплощению.
Результаты. В ходе решения научной задачи было проведено сравнение характеристик качества работы всех рассмотренных алгоритмов, выполненное с применением метода компьютерного моделирования, при котором использовались записи реальных спутниковых навигационных сигналов с добавлением разного количества источников некоррелированных энергетических помех. В результате моделирования были получены значения показателей качества работы всех исследуемых алгоритмов и проведен их сравнительный анализ, по итогам которого выделены методы с наилучшими характеристиками. Значимость результатов работы состоит в возможности использовать рассмотренные алгоритмы при разработке реальных устройств помехозащищенной спутниковой навигации.
Статья посвящена построению математической модели углеродного цикла и её численному исследованию при различных значениях параметров.
В работе представлено описание практического метода вычисления интегральных топологических характеристик снимков поверхности Земли в среде Matlab.
В результате моделирования достигнута максимальная пропускная способность канала, что позволяет говорить о том, что в час наибольшей нагрузки (ЧНН) ресурсов сети недостаточно для полного обеспечения качественным радиосигналом всем абонентам сети
В работе построены сферические изображения кубических поверхностей вращения. Написана программа на языке MatLab, которая визуализирует процесс построения сферического образа.
Цель исследования. При проектировании новых и модернизации существующих систем управления процессом вытягивания полимеров важную роль играет решение задач создания математических или имитационных моделей и синтеза алгоритмов управления, обеспечивающих снижение доли ручного труда. В статье приведен обзор подходов к разработке и моделированию систем автоматизированного управления экструзионными технологическими линиями производства изделий из полимеров. Рассмотрена возможность разработки и моделирования многомерной системы управления процессом вытягивания вспененного полистирола на основе пакета математического анализа Matlab. Актуальность темы исследования связана с тенденцией роста рынка потребления и реализации управления в условиях создания более сложных форм упаковки из полимеров.
Методы. Для разработки системы управления и ее анализа применены основы теории многомерных систем в задачах управления, теории переработки пластических масс, методы компьютерного моделирования систем управления.
Результаты. В статье представлен алгоритм управления процессом формования и его реализация в среде Simulink. Приведены и проанализированы графики изменения скорости вытягивания и скорости намотки, изменения толщины и натяжения полотна во времени. Представлена схема автоматизации технологической линии на основе разработанного алгоритма.
Заключение. Результаты тестирования модели показывают, что применение математического моделирования системы управления вытягиванием полотна пенополистирола возможно для решения вопроса повышения эффективности производства на действующем оборудовании, что и позволит приблизить их характеристики к новым технологическим линиям, оставив механическую часть без изменений. Значимость работы обусловлена тем, что применение современных систем управления позволяет улучшить качество изготавливаемой продукции, снизить расход сырья. Материалы и методики исследования могут быть применены при разработке проектов для других установок, например при производстве оптического полотна.
Рассмотрены вопросы проектирования автоматизированных систем управления на основе математического моделирования и многокритериальной оптимизации с использованием генетических алгоритмов. Приведены задания для самостоятельного выполнения с применением программ, реализованных в среде MATLAB. Издание предназначено для студентов, обучающихся по специальности 09.05.01 «Применение и эксплуатация автоматизированных систем специального назначения» и направлению 05.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств», а также аспирантов, обучающихся по научной специальности 2.3.1 «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика». Может быть полезно специалистам в области проектирования программно-технических комплексов автоматизированных систем управления технологическими процессами.
В настоящее время MatLab является самым мощным в мире компьютерным пакетом моделирования и программирования научных, экономических и технических задач. Он содержит инструменты, позволяющие автоматизировать разработку любых проектов и научных проблем, начиная от стадии накопления данных и завершая подготовкой документации. Однако в отечественной литературе крайне мало учебников по пакету MatLab, особенно по различным прикладным библиотекам. В частности, подробного описания библиотеки «Статистика» (Statistic toolbox) вообще нет. Данное пособие восполняет этот пробел. Пособие может быть использовано в курсах «Специальные разделы информатики» и «Прикладная информатика» и тд.