Прикладная математика и вопросы управления

Работа посвящена математическому моделированию динамики взвешенных в газе твердых или жидких дисперсных включений − газовзвесей. В исследовании численно моделировалась динамика газовзвеси в канале с учетом эффекта коагуляции дисперсных включений и без такового. Предполагалось, что в канале движется запыленная среда, через боковую поверхность канала происходит вдув капельных фракций, коагулирующих с дисперсными включениями запыленной среды. Представлена математическая модель, реализующая континуальную методику моделирования динамики многофазных сред, которая предполагает решение полной системы уравнений динамики для каждой из фаз смеси. Система уравнений динамики газа, а также фракций дисперсной фазы включала в себя уравнение сохранения плотности, уравнения сохранения пространственных составляющих импульса и уравнение сохранения энергии. Для фракций дисперсной фазы вводилась функция «средней плотности», представляющая собой произведение объемного содержания фракции, являющегося функцией пространственных и временной переменной, на ее физическую плотность, являющеюся постоянной величиной. Несущая среда описывалась как вязкий сжимаемый и теплопроводный газ. Также учитывался межфазный обмен импульсом и межфазный теплообмен. Межфазный обмен импульсом включал в себя динамическую силу Архимеда, силу присоединенных масс, а также силу аэродинамического сопротивления частиц. На границах расчетной области, моделируемых как твердые поверхности, задавались однородные граничные условия Дирихле для составляющих скорости несущей среды и дисперсной фазы. Дисперсная фаза газовзвеси описывалась как многофракционная, фракции которой отличаются размером дисперсных включений и плотностью материала частиц. Система уравнений математической модели интегрировалась конечно-разност¬ным методом второго порядка точности. Для подавления численных осцилляций применялась схема нелинейной коррекции сеточной функции. Математическая модель предполагала учет взаимодействия между частицами через поглощение более крупными частицами более мелких частиц за счет столкновителной коагуляции. Сопоставление результатов с учетом и без учета эффекта коагуляции капельной и пылевой фракции газовзвеси демонстрирует, что отсутствие учета эффекта коагуляции оказывает существенное влияние как на распределение концентраций фракций газовзвеси, так и на физические поля фракций и несущей среды.

Применение алгоритмов искусственного интеллекта в рутинных задачах, где имеются большие данные, играет ключевую роль в развитии любой отрасли, в том числе и в строительной. Алгоритмы машинного обучения широко применяются в зарубежных странах, а также набирают популярность научные исследования в данном направлении. Несмотря на интерес к применению искусственного интеллекта, к сожалению, как в российской практике, так и в научных исследованиях в строительной области его применение практически не затрагивается. Цель данного исследования состоит в рассмотрении существующих российских и зарубежных практик применения алгоритмов искусственного интеллекта в инженерных расчетах и наметка архитектуры будущей автоматизированной системы перевода ведомостей объемов работ и дефектных ведомостей в сметную документацию. Эта работа является одним из первых исследований в области применения алгоритмов искусственного интеллекта в дефектно-сметной документации. В будущем это поможет существенно сократить издержки компаниям строительной отрасли и внесет вклад как в практическую, так и в научно-исследовательскую деятельность.

Представлена разработка автоматизированной информационно-поисковой системы медиаконтента по запросу пользователя на естественном языке. Описаны современные проблемы поиска в условиях стремительного роста объемов и разнообразия медиаконтента, а также выявлены ограничения традиционных методов поиска, основанных на точном совпадении ключевых слов и метаданных. Особое внимание уделено анализу методов обработки естественного языка (NLP), таких как токенизация, лемматизация, векторизация и вычисление семантической близости, а также использованию нейросетевых моделей на основе архитектуры «трансформер». Проведен сравнительный анализ современных открытых языковых моделей, включая Qwen3, Vikhr, Saiga и YandexGPTLite 5, с точки зрения их применимости для многоязычных и мультимодальных задач поиска и генерации текстов. В работе предложены решения по интеграции современных NLP-методов и нейросетевых алгоритмов в серверную часть поисковой системы, что позволяет повысить релевантность, точность и удобство поиска медиаконтента по неструктурированным и неточным запросам. Представленные подходы обеспечивают баланс между качеством поиска, производительностью и универсальностью системы, а также открывают перспективы для дальнейшего развития интеллектуальных поисковых сервисов.

Предложен гибридный подход, сочетающий машинное обучение и экспертную оценку, для массовой оценки рыночной стоимости объектов, представленных на вторичном рынке. Апробация подхода выполнена на примере оценки подержанных легковых транспортных средств. Описан разработанный прототип интеллектуальной системы, включающий модуль сбора и обработки рыночных данных, модель CatBoost, а также механизм «вторичной разметки» данных с участием профессиональных экспертов. Новизна заключается в организационной модели взаимодействия с экспертами – профессиональными участниками рынка и динамическом уточнении модели за счет оценки готовности к торгу. В результате тестирования прототипа достигнута точность на уровне MAPE ≈ 9,8 %, что позволяет использовать систему в банковской, страховой и оценочной деятельности. Обсуждаются направления дальнейшего развития, включая NLP и CV-анализ объявлений.