The paper considers the problem of setting up a communication scheme associated with the adjacency matrix between separate non-ideal sensors and known probability of their failsafe operation. As the evaluation object, a linear discrete non-stationary model in the state space was chosen, which was affected by external perturbations with the inaccurately specified stochastic characteristics. For external perturbations, upper limit of the anisotropy of the extended vector consisting of all the perturbing sequence elements was determined. Sensors were combined into a common network, where each separate node was able to use not only the own measurements to build an estimate of the desired output, but also the measurements received from the adjacent sensors. The model took into account the failure of specific sensors, where failures had the Bernoulli distribution. A failure should be understood as the random readings of a measurement device containing no useful information. The criterion is anisotropic norm of the system in the estimation errors from the perturbing action to the estimated output error. The problem was in selecting such adjacency matrix coefficients, where the anisotropic norm value in the estimation errors was not exceeding a certain threshold value. Solution to the problem was reduced to a numerical procedure of solving a special system of matrix inequalities ensuring boundedness of the system anisotropic norm in the estimation errors

Рассматриваются тенденции цифровой трансформации сельского хозяйства в сторону точного производства, воплощенного в прецизионных сельскохозяйственных технологиях, которые требуют сочетания огромного количества многоаспектных, многомерных и многоотраслевых данных с соответствующими технологиями обработки. Среди этих технологий особое место занимают методы искусственного интеллекта. Необходимым условием использования этих методов является достаточный объем структурированных и надежных данных. В работе представлен список наиболее значительных разработок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, предлагаемых рынком, с анализом перспектив их применения. Поскольку данные приложения в настоящее время используются почти во всех известных точных технологиях в сельском хозяйстве, которые развиваются от цифровизации отдельных операций до цифровизации взаимосвязанных систем, основанных на интеграции всех технологических операций, в том числе в смежных отраслях, технологии искусственного интеллекта должны претерпеть интеграционные преобразования в стандарты предлагаемой единой цифровой платформы управления экономикой сельского хозяйства, основанной на математическом и онтологическом моделировании. Переход отрасли на эту единую платформу затруднен из-за лоскутного (позадачного) подхода к информатизации, который преобладает в нашей стране. Предлагается эффективное решение в виде разработки самых передовых технологий искусственного интеллекта в сочетании с методами точного земледелия и точного животноводства на нескольких эталонных объектах

The paper continues a series of publications of the authors’ research materials in the field of developing an approach to dynamic planning and control of a generalized computational experiment based on visualization methods and visual analytics. A generalized computational experiment involves multiple solution of a numerical simulation problem for different sets of values of model defining parameters, which makes it possible to obtain a solution immediately for a certain class of mathematical modeling problems specified in a multidimensional parameter space. The paper considers an extension of the existing authors’ approach to analysis of a generalized computational experiment state using visual maps, based on visualization metaphors that can display not only individual images but also their relationships. A method is proposed for constructing visual maps of a generalized computational experiment focused on visualizing relationships between single computational experiments in three-dimensional space. The method is based on the mechanism of formalization of the relationships between single computational experiments, as well as the concept of a graph model visualization metaphor that defines a visual map prototype. A description is given of a software system for constructing and analyzing three-dimensional visual maps of a generalized computational experiment. The paper also considers examples of its application in estimating the accuracy of numerical models of the OpenFOAM software platform for a three-dimensional problem of inviscid flow around a cone.

В работе изложены результаты четырех наиболее важных обзорно-аналитических исследований методов математического моделирования процессов тепломассопереноса с учетом фазовых переходов в насыщенных флюидами пористых средах резервуаров низкотемпературных газовых и газоконденсатных месторождений и стволах скважин: моделирования процессов бурения и неизотермической фильтрации в призабойной зоне скважин, а также построения сопряженной модели системы «пласт-скважина-породы».

С развитием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), в частности, квадрокоптеров, все более высокие требования предъявляются к их системам управления, в том числе и к обеспечению безопасности полета в среде городской застройки. Для решения этой задачи используются различные алгоритмические решения, для разработки и отладки которых применяют подходы математического и имитационного моделирования. Для отладки алгоритмов обеспечения траекторной безопасности необходимо моделирование как динамики летательного аппарата, так и системы обнаружения препятствий, которые, как правило, строятся на различных видах дальномеров. В данной работе приводятся предложения по компоновке, функционированию и математическая модель подобной системы для БПЛА на примере квадрокоптера. Адекватность и работоспособность модели подтверждается результатами моделирования, для которого дополнительно сформирован алгоритм рандомизированного формирования среды городской застройки. Ключевые слова: БПЛА, квадрокоптер, лазерные дальномеры, траекторная безопасность, среда городской застройки, обнаружение препятствий.