В статье предлагается метод калибровки плоского кругового массива сенсоров для ультразвуковой медицинской томографии, позволяющий оценивать координаты сенсоров и задержки приема/передачи сигналов. Он основан на модели распространения ультразвуковых волн и использует триангуляцию для оптимизации параметров модели. Моделирование на искусственно сгенерированных данных показало высокую эффективность и точность предложенного подхода. Метод устойчив к шумам и способен работать в различных условиях, включая неидеальность модели распространения ультразвуковых волн. Предложенная процедура калибровки может быть легко масштабирована на большие размеры массива, что актуально при практической реализации систем ультразвуковой томографии. Представляется, что разработанный подход позволит повысить точность результатов ультразвуковой томографии при работе на реальных данных, что делает его ценным инструментом для широкого спектра применений, таких как медицинская диагностика и робототехника.

Рассмотрена двухуровневая система управления затратами транспортного комплекса, с Центром на верхнем уровне и исполнителем – на нижнем. Доказаны теоремы об оптимальной классификации Центром затрат по двум и четырем классам посредством норм, настраиваемых с помощью процедур цифрового самообучения. При этом минимизируются затраты и риски Центра.

Автоматизация управления - одно из важнейших направлений развития авиа-ции. Благодаря автоматизации управления снижается влияние человеческого фактора, расширяются эксплуатационные метеоминимумы, спрямляются траектории, появляются возможности оптимизации конструкций воздуш-ных судов (ВС), появляются более эффективные методы управления состоя-нием элементов ВС, улучшается понимание состояния ВС пилотами и ситу-ационная осведомленность и пр. Поскольку снижается нагрузка на пилотов и диспетчеров, появляется возможность снизить затраты на оплату труда экипажа или диспетчеров за счет перехода к одночленному экипажу или даже к беспилотным полетам и снижения требований к квалификации пер-сонала. В итоге ожидается сокращение суммарных эксплуатационных за-трат. Таким образом, автоматизация управления ВС позволяет повысить безопасность полетов, доступность авиаперевозок, качество авиатранс-портных услуг и снизить воздействие на окружающую среду. Однако для повышения степени автоматизации потребуются и значительные затраты на разработку и внедрение соответствующих систем. Для того, чтобы можно было принимать решение о приоритетности разработки тех или иных технологий автоматизации управления ВС, необходимо оценивать их эффективность в комплексе. Предложен методический инструментарий, который позволяет оценивать эффективность таких технологий с экономи-ческой точки зрения. Однако повышение степени автоматизации управления может быть необходимым и по соображениям обеспечения безопасности полетов, например, из-за возможного радикального повышения интенсивно-сти воздушного движения в пригородном, местном сообщении и, возможно, внутригородском (что более характерно для городов с большой плотностью и высоким уровнем доходов населения). С помощью предложенного инстру-ментария проведен анализ условий эффективного внедрения интеллектуаль-ной автоматизации управления воздушными судами на уровне авиатранс-портной системы. Сделан вывод, что повышение степени автоматизации управления ВС будет оправдано с ростом масштабов рынка авиационных работ и услуг.

Предложен подход к оценке эффективности интеллектуальных технологий выявления опасных сочетаний обстоятельств в авиатранспортных системах. Формализовано влияние таких технологий на безопасность полетов и общую стоимость владения авиационной техникой. Разработана простая модель оценки эффективности внедрения интеллектуальных технологий (для выявления единичной скрытой проблемы). Качественный анализ этой модели позволил выявить роль различных ее параметров – таких как численность и налет парка авиационной техники, длительность и стоимость устранения системной проблемы, ущерб от событий различной степени серьезности. Также предложен подход к моделированию процессов выявления и устранения опасных сочетаний обстоятельств на протяжении жизненного цикла авиатранспортных систем с учетом эффекта обучения. Этот эффект состоит в том, что при накоплении опыта функционирования авиатранспортной системы и постепенном устранении скрытых системных проблем интенсивность их проявления со временем сокращается. Основным параметром, характеризующим ин-теллектуальные технологии выявления скрытых закономерностей в обстоятельствах ин-цидентов, является показатель относительного ускорения их выявления. Оба вида моделей позволяют в конечном счете оценить зависимость ожидаемых потерь от данного обобщающего параметра. Также важны зависимости результатов модельных расчетов от прочих параметров предложенных моделей, в том числе от длительности и стоимости устранения выявленных проблем, ущерба от различных событий, численности и налета парка авиационной техники. Показано, что технологии интеллектуального анализа данных максимально эффективны в авиатранспортной системе при малой численности парка воздушных судов и при низких интенсивностях их эксплуатации.

В статье представлены математическая модель компенсатора давления, входящая в состав гибкого моделирующего комплекса (ГМК). Проведены результаты верификации представленной модели компенсатора давления в составе ГМК на динамическом режиме энергоблока АЭС.