Статья посвящена решению актуальной задачи изготовления изделий из углепластиковых композиционных материалов, которые получаются в результате послойной выкладки углеродного волокна с пропиткой их связующим компонентом. В работе описаны процесс спиральной намотки изделий на цилиндрической оправке и соответствующая математическая модель, которая учитывает коэффициент трения и необходимые зоны реверса, в которых не происходит соскальзывания ленты. Модель реализована в виде программы на языке Python и способна моделировать и визуализировать пошаговую намотку углеродной ленты на цилиндрическую поверхность. Есть возможность оптимизации коэффициента трения для обеспечения максимально плотной намотки последующих проходов. В программе учтены зоны реверса, которые вычисляются с учетом коэффициента трения цилиндрической оправки. По смоделированному процессу намотки генерируется управляющая программа для робота-манипулятора. Работоспособность предложенной модели и ее реализации были апробированы на тестовом стенде с роботом.

Рассматриваются примеры сочинительных конструкций, для которых сложно или невозможно построить удовлетворительные синтаксические структуры в рамках известных формализмов – деревьев зависимостей, непосредственных составляющих, систем синтаксических групп. Предлагается подход к представлению синтаксических структур с сочинительными конструкциями. Описываются отличия предлагаемого подхода от рассматриваемых формализмов и рассматриваются альтернативные способы визуализации синтаксических структур. Показывается влияние омонимии на автоматическое построение синтаксической структуры. Приводятся примеры морфологической и синтаксической омонимии. Иллюстрируется необходимость явного представления омонимии и предлагается подход к представлению омонимичных морфологических и синтаксических структур.

В статье рассматривается задача предварительной обработки изображения для дальнейшего распознавания образов за счет применения мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры. Решение данной задачи достигается использованием метода поиска в ширину (breadth-first search, BFS). Представлены алгоритмические описания метода сегментации и метода обработки изображения в мультиагентной нейрокогнитивной архитектуре. Проведены эксперименты по распознаванию объектов в сегментированном изображении на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуре.

В статье рассматриваются принципы организации работы складских систем на базе унифицированных транспортно-складских ячеек. Описаны общие аппаратные особенности функционирования транспортно-складских ячеек, заключающиеся в обеспечении возможности перемещения хранимого в них груза между собой. Представлен метод построения графа склада, учитывающий возможные направления передачи контейнеров с грузом между транспортно-складскими ячейками, добавленных в структуру склада, а также их общие аппаратные особенности. Описаны ключевые критерии, учитываемые при определении весовых коэффициентов ребер графа: базовая стоимость перемещения для каждой оси, износ ячеек, масса груза, хрупкость груза, расстояние до ближайших свободных ячеек, ремонтопригодность. Представлены алгоритмы, основной задачей которых является определение порядка перемещений контейнеров между ячейками склада с целью выполнения загрузки и разгрузки склада. Проведено имитационное моделирование работы склада размерами 5 × 5 × 5 с использованием предложенных алгоритмов с учетом и без учета параметров износа ячеек. В результате моделирования была определена значимость данного критерия, позволяющая увеличить интервалы обслуживания склада и максимизировать время до первого сбоя. Проведено исследование возможности оптимизации структуры подобного рода складских систем с учетом различных требований, в ходе которого осуществлена оптимизация структуры для склада размерами 4 × 3 × 3.

В настоящее время в России идет движение в сторону автоматизации сбора информации с приборов учета расхода тепла, газа, воды, электричества и т. п. Ведутся разработки технологий, позволяющие передавать данные расхода ресурсов по различным каналам связи как проводным, так и эфирным. Уже существуют приборы и устройства, позволяющие по существующим проводным сетям связи передавать показания приборов учета расхода электричества, и данный вопрос решается на законодательном уровне, принят Федеральный закон № 522-ФЗ от 01.07.2020. Основанием для исследований является экономия времени и усилий по получению необходимой информации для учета показаний электроэнергии с подстанций, повышение скорости принятия решений, получение возможности прогнозировать ситуацию с большими данными для выявления аномальных значений и их устранения (например, идентифицированные данные с электросчетчиков позволят сократить временные трудозатраты операторов учета и экономические потери предприятия энергосбыта). В статье предложены программные методы выявления данных о потерях электроэнергии, основанные на использовании алгоритмов искусственных нейронных сетей и позволяющие обнаружить места несоответствий коммерческих данных показаний электросчетчиков, что позволит уменьшить коммерческую составляющую потерь электроэнергии. Выполнен проверочный расчет искусственной нейронной сети на предмет несоответствий данных о передаваемой электроэнергии.