В статье рассматриваются вопросы имитационного моделирования процессов перемешивания волокнистых материалов с использованием Марковских процессов. Правильное сочетание и перераспределение компонентов в двухкомпонентной смеси существенно влияет на их физические свойства, а разработанная модель дает возможность оптимизировать этот процесс. Авторами предложен алгоритм моделирования переходов между состояниями смеси, основанный на Марковских процессах.

Ключевые слова: моделирование, имитация, смесь, перемешивание, волокнистые материалы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье рассматривается метод обнаружения дефектов у протяженных изделий. Для нахождения дефектов применяется сканирование изделия по всей длине. В результате получается двумерный поток данных, который необходимо проанализировать. Задача обнаружения дефекта – это одна из задач обнаружения «полезного» сигнала на фоне «шума». Наиболее надежным методом является использование комплекса статистических критериев. Для сравнения средних значений были применены критерий Стьюдента и критерий Уилкоксона–Манна–Уитни, для сравнения величин рассеяния – критерий Фишера и критерий Ансари–Брэдли. Эффективности алгоритма была подтверждена с помощью компьютерной модели имитации двумерного однородного потока данных.

Ключевые слова: дефекты, протяженные изделия, компьютерная модель, имитация, статистический критерий

2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Представлены преимущества имитационных моделей. Рассмотрена компьютерная имитационная модель автоматизированного склада и приведено решение модельной оптимизационной задачи управления складом. Модель реализована в системе AnyLogic с применением средств мультиагентного моделирования.

Ключевые слова: моделирование, имитационное моделирование, цифровой двойник, управление запасами, AnyLogic, кластеризация

2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами , 2.9.9 - Логистические транспортные системы

В статье представлены исследования компьютерной имитационной статистической модели между характеристиками потоков по линейной плотности и по доле компонентов в смешанном потоке. Приведены результаты оценки влияния заправочной доли компонента на среднее и среднеквадратическое отклонение доли 1-го компонента в смеси, определен вид автокорреляционных функций линейной плотности смешанного потока и доли 1-го компонента в смешанном потоке, показаны оценки спектральная плотность дисперсии для линейной плотности смешанного потока и доли 1-го компонента в смешанном потоке.

Ключевые слова: смешивание волокон, линейная плотность, доля компонента, автокорреляционная функция, спектральная плотность дисперсии, среднеквадратическое отклонение

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности

В статье рассматривается метод обнаружения локальных участков со скрытыми дефектами у изделий, длина которых на несколько порядков больше других размеров, при обработке информации от неразрушающего контроля изделия. Для получения необходимой информации используются различные средства интроскопии и излучения разной природы. Обработка информации, получаемой с помощью сканирующего контроля, должна обнаруживать участки с дефектами и определить их природу. Для сравнения различных методов обработки и выбора оптимального способа обработки информации использован метод компьютерного моделирования, с помощью которого выполнена имитация процесс получения информации и ее обработки, что упрощает подбор наиболее подходящего способа обнаружения дефекта. В статье описаны типичные модели принимаемого сигнала и приведены результаты моделирования.

Ключевые слова: дефекты, неразрушающий контроль, протяженные изделия, имитационная модель, скользящее усреднение, временные ряды

2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В статье рассматривается процесс релаксации волокнистого материала после того, как завершается действие на него нагрузки. Построена простая модель процесса релаксации в виде экспоненциальной функции, достаточно точно описывающая этот процесс. Определено, что оценки времени релаксации являются робастными по отношению к распределениям параметров. Построенные модели релаксации дают возможность оценить величину остаточной относительной деформации, соответствующей пластической деформации материала.

Ключевые слова: релаксация, деформация, волокнистый материал, робастность, метод Монте-Карло, экспоненциальная модель, регрессия

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.1.5 - Строительные материалы и изделия

Предложена и обоснована концепция волокнистого материала (далее ВМ) как мягкой конструкции, образованной окруженными воздухом элементами волокон и участками взаимодействия волокон по поверхностям касания. Элементы волокон находятся в деформированном состоянии. Деформация волокон – обратимая, упруго - эластическая. На участках взаимодействия между волокнами действуют силы сцепления и сухого трения. Деформация волокон приводит к сохранению в материале остаточной внутренней энергии. При малых нагрузках ВМ может изменять свое состояние обратимо. При больших нагрузках необратимо изменяется структура участков взаимодействия. Процессы старения и деградации ВМ – это постепенные безвозвратные переходы из одной группы состояний в другие. Динамика этих процессов носит статистический характер. Поэтому разработана Марковская модель изменения состояний в виде нескольких подмножеств невозвратных подмножеств и одного эргодического подмножества состояний. На качественном уровне показана возможность использования предложенной модели для описания динамики процессов старения ВМ и оценки продолжительности этого процесса с учетом его вероятностно - статистической природы.

Ключевые слова: волокнистый материал, старение, мягкая конструкция, упруго- эластическая деформация, необратимый процесс, марковская модель, статистическая динамика

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами