Аннотация: Рассмотрена задача формирования структур данных информационных моделей систем диспетчеризации в условиях цифровизации, показана необходимость их оптимизации по критерию минимизации числа тегов. Указаны возможные подходы к решению этой задачи: агрегирование данных, сжатие или кодирование данных, использование трансферных (буферных) блоков (модулей). Подробно проанализированы преимущества и ограничения метода трансферных (буферных) блоков (модулей). Приведены примеры реальных реализованных проектов.

Аннотация: Приведён обзор существующих подходов, позволяющих адаптировать образовательные программы к требованиям рынка труда, а также современных NLP-моделей, применимых для автоматизированного сопоставления компетенций выпускников и требований вакансий. Рассмотрена методика выполнения сравнительного анализа эффективности различных моделей NLP (TF-IDF, Word2Vec, FastText, BERT и RuBERT) на задаче семантического соответствия. Обоснован выбор модели RuBERT как наиболее эффективной для русскоязычных данных. Сделан вывод, что система поддержки принятия решений на основе RuBERT позволит выявлять пробелы в образовательных программах и формулировать рекомендации по их обновлению.

Аннотация: Платформы дополненной реальности (AR) всё чаще внедряются в образовательных и профессиональных контекстах. Однако использование таких систем подвергает образовательную учебную среду критическим уязвимостям, в частности атакам с внедрением SQL (SQLi), которые угрожают целостности данных и конфиденциальности пользователей. Традиционные меры безопасности часто не справляются с развивающимися шаблонами атак, оставляя конфиденциальные данные уязвимыми для эксплуатации и подрывая доверие к платформам. В связи с этим предлагается разработать инструмент на основе глубокого обучения для эффективной классификации атак SQLi в средах AR. Для идентификации вредоносных SQL-запросов в AR-платформах предложена модель одномерной свёрточной нейронной сети (1D-CNN). Модель обучалась и оценивалась на модифицированном наборе данных, содержащем как легитимные, так и вредоносные SQL-запросы. Внедрение инструмента детектирования SQLi представляет собой важный шаг в повышении безопасности AR за счёт проактивного выявления сложных атак, защиты данных пользователей и обеспечения надёжности платформ.

Аннотация: Представлена методика создания параметрируемой многомассовой модели грузового автомобиля, основанная на представлении его в виде совокупности соединенных друг с другом однородных элементов. Ее отличительной особенностью является итерационная процедура последовательного упрощения состава и геометрии элементов модели с последующей верификацией получаемых результатов. Подробно описано содержание основных этапов указанной процедуры и сформулированы условия ее завершения, позволяющие обеспечить оптимальное сочетание точности и вычислительной эффективности. Приведен пример практического использования предложенной методики для создания параметрируемой многомассовой модели грузового автомобиля КАМАЗ поколения К5. Установлена минимальная степень детализации модели, достаточная для проведения виртуальных испытаний на вибропрочность и долговечность. Приведены результаты сравнительного анализа расчетных и экспериментальных данных, подтверждающие работоспособность и эффективность предложенной методики.

Аннотация: Рассматривается задача диагностики обрыва стержней ротора в асинхронном двигателе на основе сигналов тока в условиях ограниченного набора данных. Существующая методика обнаружения неисправности основана на фильтрации тока в области седьмой гармоники частоты питающего напряжения, и последующем получении огибающей, по которой строятся скалограммы. В данной работе вместо скалограмм предлагается использование вычислительно эффективных рекуррентных графиков. Также в работе представлено моделирование нехватки дефектных данных, что характерно для реальных промышленных условий. Показано, что модель сверточной нейронной сети CNN, обученная на нормальных данных, полученных при разных режимах работы двигателя, и дефектных данных, полученных при одном рабочем режиме, плохо выявляет дефект в случае изменения рабочего режима. Причина этого заключается в изменении характерных дефектных частот в зависимости от режима работы. Для решения этой проблемы предлагается метод аугментации данных на основе перестройки спектра. Мы перестраиваем спектр реального дефектного сигнала с учетом его структуры и создаем синтетические данные, имитирующие отсутствующие дефектные сигналы для других условий работы. Экспериментальная проверка показала, что метод аугментации данных на основе перестройки спектров значительно улучшает производительность модели CNN при недостаточном объеме дефектных обучающих данных.

Аннотация: Показано применение генеративного дизайна для металлической 3D-печати методом SLM c целью снижения времени печати и материалозатрат. В рамках исследования был отобран корпус из 30 единиц 3D-моделей традиционного дизайна, к которым был применен генеративный дизайн и изменена топология изделий. Полученные результаты свидетельствуют о значительном снижении времени 3D-печати (среднее значение 28,5%) и массы используемого порошкового металла (среднее значение 31,09%). В рамках исследования было зафиксировано увеличение потребности в поддерживающем материале, необходимом для обеспечения эффективной 3D-печати, среднее значение роста – 38%, что является ожидаемым следствием из-за особенностей формирования генеративных моделей. Несмотря на положительные результаты, для эффективного внедрения технологий генеративного дизайна в аддитивную отрасль потребуется развитие рынка программного обеспечения и наращивание высоквалифицированных кадров для подготовки 3D-моделей, соответствующих стандартам качества в 3D-печати.

Аннотация: Показана возможность метода анализа соответствия методологии process mining, который позволяет произвести оценку текущих бизнес-процессов, сопоставить реальные и эталонное события, а также найти узкие места для дальнейших усовершенствования. Описана математическая модель бизнес-процесса согласования технологических карт оборудования горно-металлургического предприятия, где входными данными служат логи производственных информационных систем. Результатами анализа являются текущая оценка соответствия, а также рекомендации по оптимизации процесса согласования технологических карт.

Аннотация: Показано применение генеративного дизайна для металлической 3D-печати методом SLM c целью снижения времени печати и материалозатрат. В рамках исследования был отобран корпус из 30 единиц 3D-моделей традиционного дизайна, к которым был применен генеративный дизайн и изменена топология изделий. Полученные результаты свидетельствуют о значительном снижении времени 3D-печати (среднее значение 28,5%) и массы используемого порошкового металла (среднее значение 31,09%). В рамках исследования было зафиксировано увеличение потребности в поддерживающем материале, необходимом для обеспечения эффективной 3D-печати, среднее значение роста – 38%, что является ожидаемым следствием из-за особенностей формирования генеративных моделей. Несмотря на положительные результаты, для эффективного внедрения технологий генеративного дизайна в аддитивную отрасль потребуется развитие рынка программного обеспечения и наращивание высоквалифицированных кадров для подготовки 3D-моделей, соответствующих стандартам качества в 3D-печати.

Аннотация: Описано решение задачи распознавания наземных физических объектов интереса на последовательности радиолокационных видеокадров с применением методов технического зрения и обучения нейросети. Продемонстрированы возможности технического зрения, позволяющего распознавать наземные объекты интереса и определить их координаты и параметры с малого летательного аппарата, осуществляющего контроль. Полученные научно значимые результаты важны для дальнейшего развития авиационных систем высокоточного и оперативного контроля на основе методов технического зрения и комплексной обработки последовательности цифровых визуальных кадров, получаемых от бортовых малогабаритных радиолокационных источников с целью расширения функциональных возможностей подобных систем в целом. Результаты исследования показывают высокую точность распознавания физических наземных объектов с возможностью определения их числа и координат при реализации методов авиационного технического зрения для формируемых радиолокационных видеокадров высокого разрешения.