Аннотация: В рамках статьи поставленной целью являлось сокращение временных затрат на построение и визуализацию контекстных диаграмм при исследовании структуры предметной области, что обусловлено возрастающими требованиями к эффективности и наглядности процессов системного анализа в условиях развития сложных систем. В соответствии с целью структура исследования включала последовательное решение основных задач: провести теоретико-информационный анализ технологий и инструментальных средств для построения контекстных диаграмм; разработать теоретико-множественную модель и профиль гиперкуба CASE-средства (англ. Computer Aided Software Engineering) для контекстного моделирования сложных систем. Работа выполнена в ФГБОУ ВО «МГТУ им. Г.И. Носова» в 2025 году. Используемыми методами являлись теоретико-множественный подход, выступивший основой для формализации архитектуры CASE-средства, и метод визуализации через построение профиля гиперкуба, позволивший отобразить структурные взаимосвязи в системе. В качестве полученных результатов представлены теоретико-множественная модель проектируемого CASE-средства и профиль гиперкуба. Главным выводом является то, что результаты работы позволяют систематизировать ключевые структурные элементы, их свойства и параметры свойств, которые будут являться основой программного обеспечения, ориентированного на сокращение временных затрат при построении контекстных диаграмм.

Аннотация: В статье рассмотрена методика поддержки принятия решений в оптико-электронных системах контроля качества (ОЭСКК) листового металлопроката по устранению выявленных поверхностных дефектов. Дано краткое описание проблем практики и состояния теории применения ОЭСКК в области холодной обработки металла давлением, выполнен обзор научных подходов к повышению эффективности ОЭСКК. Предложена векторная модель области дефекта листового металлопроката на основе пространства признаков изображения, отличающаяся расширенным набором признаков, характеризующих геометрические особенности дефекта, и определяющая качество прокатной продукции. На основе предложенной модели дано определение критерия уровня дефектности листового проката. Описана модель изменения состояний поверхности листа в процессе прокатки. Представлены основные этапы предлагаемой методики. Применение математического и алгоритмического обеспечения, реализующего предложенный подход, в ОЭСКК способствует уменьшению среднего количества дефектов типа «отпечатки» на 47%, «царапина» - на 43%, «риска» - на 42%.

Аннотация: В работе рассмотрены вопросы метрологического обеспечения измерений влажности различных материалов АПК, в том числе отходы лесного и сельского хозяйства, при ферментации отходов в метантеке для получения биогаза возникающие на стадиях его получения и использования. Приведены результаты экспериментальных исследований, выполненных на лабораторной установке, включающей систему отбора проб, датчики влажности и микропроцессорный блок обработки. Разработана математическая модель зависимости выходного сигнала датчика от массовой доли водяных паров в биогазе с учётом температуры и давления. Представлены модели преобразования измеряемого параметра в цифровой сигнал, алгоритмы обработки данных и программные решения для автоматизации контроля. Проведено моделирование измерительного процесса с учетом влияния температуры, плотности и диэлектрической проницаемости материала. Разработанное программное обеспечение обеспечивает высокую точность измерений и возможность адаптации к различным типам сенсоров...

Аннотация: В статье предложен двухэтапный графовый метод идентификации и количественной оценки линейных дефектов дорожного покрытия на изображениях, полученных с камеры беспилотного летательного аппарата. На первом этапе применяется предварительно обученная модель YOLO для локализации и сегментации трещин, после чего выполняются морфологическая постобработка и скелетизация бинарной маски дефектов. На втором этапе на основе скелетов строятся неориентированные графы, которые анализируются для классификации трещин на четыре типа - продольные, поперечные, косые и растрескивание асфальта, а также для расчёта их протяжённости в пикселях. Метод реализован на языке программирования Python с использованием библиотек OpenCV, ultralytics, scikit-image, skan. Экспериментальная проверка на реальных данных, собранных на территории ПАО «ММК», подтвердила работоспособность подхода: предложенный алгоритм обеспечивает наглядное и структурированное представление дефектов на выходных изображениях, потенциально пригодное для автоматизированного технического обследования дорог в соответствии с рекомендациями действующих отраслевых стандартов.