Авторлар: Бекетова Г.С., Мусатаева Г.Т., Жонкешова А.,Аманбаев А.А.

Аңдатпа: Зерттеудің мақсаты авиациялық байланыс және навигациялық жүйелердегі киберқауіптерді анықтау үшін машиналық оқыту үлгілерін әзірлеу және бағалау болып табылады. Қазіргі заманғы авиациялық инфрақұрылымдар, соның ішінде ADS-B және ACARS хаттамалары, GPS спуфинг, DoS және жалған хабарлама инъекциясы сияқты шабуылдарға осал. Зерттеу 50 000 жазбадан тұратын біріктірілген деректер жиынтығын пайдаланады, оның 30% шабуылдарды модельдейді және 70% жүйенің қалыпты жұмысын көрсетеді. Әдістеме Random Forest, SVM және автокодер үлгілерін пайдалануды қамтиды. Қалыпқа келтіру және өлшемділікті азайтудан кейін (10 PCA құрамдастарына дейін) модельдер 5 еселік стратификацияланған кросс-валидацияны қолдану арқылы оқытылды және сынақтан өтті. Random Forest ең жақсы жіктеу дәлдігін көрсетті — 96,4%, F1-өлшемі 94,9%, Recall 95,1% және Precision 94,7%. SVM 91,2% дәлдікті көрсетті, ал автокодер 4,1% аспайтын жалған оң көрсеткішпен 92,3% сәтті шабуылды анықтауға қол жеткізді. ROC талдауына сәйкес, Random Forest моделінде AUC = 0,98 болды, ал Precision-Recall талдауы AP = 0,96 көрсетті. Ғылыми жаңалық хаттамалардың ерекшеліктері мен уақытша ерекшеліктерін ескере отырып, нақты авиациялық сценарийлерге қолдану мүмкіндігі бойынша оқытушысы бар және оқытушысыз үлгілерді жүйелі түрде салыстыруда.
Тәжірибелік маңыздылығы оқытылатын үлгілерді әуе қозғалысын бақылау жүйелеріне және қауіпті ерте анықтау, ақаулар қаупін азайту және ұшу қауіпсіздігін арттыру үшін сандық борттық жүйелерге біріктіру мүмкіндігінде жатыр.

Түйін сөздер: авиациялық киберқауіпсіздік, машиналық оқыту, басып кіруді анықтау, ADS-B, GPS спуфинг, автокодер, Random Forest.

Авторлар: Макаров В.В.

Аңдатпа. Турбиналық жұмыс каналдарындағы турбулентті ағындарды дәл және жылдам бағалау, әсіресе турбомашиналардың тиімділігі мен сенімділігіне қойылатын жоғары талаптар жағдайында есептеу газы мен гидродинамикасының негізгі міндеттерінің бірі болып қала береді. Рейнольдс теңдеуіне негізделген модельдеу (RANS) немесе үлкен құйынды модельдеу (LES) сияқты дәстүрлі тәсілдер қолайлы дәлдікті қамтамасыз етсе де, есептеу үшін қымбат және уақытты қажет етеді. Бұл құжат турбулентті ағындардағы үш өлшемді жылдамдық пен қысым өрістерін жаңғырту үшін суррогат үлгісі ретінде конволюционды нейрондық желілерді (CNN) пайдалануға негізделген балама тәсілді ұсынады. Әзірленген архитектура U-Net модификацияланған нұсқасына негізделген және үш өлшемді енгізу деректеріне бейімделген. LES нәтижелерімен салыстыру ұсынылған модель ағынның негізгі сипаттамаларын, соның ішінде құйынды құрылымы мен қысым градиенттерін жоғары дәлдікпен қайта құруға қабілетті екенін көрсетті. Бұл есептеулерді айтарлықтай жеделдетуге қол жеткізеді – классикалық сандық әдістермен салыстырғанда 10³ есеге дейін. Ұсынылған нейрондық желі моделі геометриялық параметрлердегі өзгерістерге тұрақтылықты көрсетеді және басқа арна конфигурациялары үшін оңай қайта конфигурациялануы мүмкін. Алынған нәтижелер турбулентті ағынды модельдеуде терең оқытудың әлеуетін көрсетеді және мұндай модельдерді нақты уақыттағы инженерлік есептеулерге біріктіру перспективаларын ашады.

Түйін сөздер: турбулентті ағынды модельдеу, конволюционды нейрондық желілер (CNN), U-Net архитектурасы, суррогаттық модельдеу, үлкен құйындарды модельдеу (LES), турбомашиналар, деректерге негізделген есептеу сұйықтығының динамикасы (CFD).

Авторлар: Керибаева Т.Б.

Аңдатпа. Ұшқышсыз ұшатын аппараттарды (ҰҰА) пайдалана отырып объектілерді тану үшін ақпараттық жүйелерге машиналық оқыту жүйелерін интеграциялау өмірдің көптеген салаларында, соның ішінде ауыл шаруашылығында, әскери операцияларда және қоршаған ортаны бақылауда қолданылуы мүмкін.
Бұл жұмыстың мақсаты – қалдықтардың әртүрлі түрлерін анықтау арқылы адам еңбегін жеңілдету және қоршаған ортаны қорғауды ынталандыру үшін ұшқышсыз ұшу аппараттарының көмегімен объектілерді тану үшін машиналық оқытуды біріктіру арқылы ақпараттық жүйені әзірлеу.
Бұл жүйе сұранысқа ие, себебі камералары бар дрондар үлкен көлемдегі деректерді жинайды және күрделі функциялардың көмегімен оларды өңдеу жылдамырақ жүреді. Жұмыс көптеген жаңа функциялар мен инновациялық шешімдердің арқасында еліміз үшін де жаңа мүмкіндіктер ашады. Қолданыстағы жүйелер мен функцияларды талдауды пайдалана отырып, жаңа жүйеге қойылатын талаптар анықталды. Суреттерді тану техникасы, ұшқышсыз ұшатын аппараттардың навигациясы, объектілерді анықтау және таратудағы нейрондық желілер, ұшқышсыз ұшу аппараттарының қалыптасу траекториясын жоспарлау алгоритмдері сияқты.Міндеттер терең оқыту технологияларымен және ұшқышсыз ұшатын аппараттарды қолданумен үйлесетін жүйені әзірлеу болып табылады. Жүйе жаңа объектілерді анықтауға жауап беретін және пайдаланушыға хабарламалар жіберетін жедел хабарландыру механизмімен жабдықталған. Басқару, хабарландыруларды қабылдау, сондай-ақ бұрын танылған нысандарда суреттер мен деректерді сақтау үшін пайдаланушыға ыңғайлы интерфейс қарастырылған.Ұшу кезінде алынған мәліметтер объектілерді өңдеу, тану және жіктеу үшін ақпараттық жүйеге беріледі. Шешімнің архитектурасы нақты уақыт режимінде жұмыс істеуді қамтамасыз етеді. Пайдаланушы интерфейсі жүйені басқаруды интуитивті етеді және ақпараттың ұзақ мерзімді сақталуын қамтамасыз етеді. ұмыстың нәтижесінде қауіпсіздікті қамтамасыз ету, қалдықтардың ең көп жиналатын орнын табу, қоршаған ортаны бақылау сияқты түрлі салаларда қолдануға болады. Нәтижелерді алғаннан кейін нақты уақыт режимінде тану мен бейімделудің дәлдігін растайтын тестілеу жүргізілді.

Түйін сөздер: машиналық оқыту, ұшқышсыз ұшу аппараттары, нысанды тану, нейрондық желілер, терең оқыту, нақты уақыттағы өңдеу, компьютерлік көру, деректерді беру.

Авторлар: Әбутәліп Б.Е.,Иванов К.С.

Аңдатпа. Бұл мақалада ғарыштық техника мен жоғары технологиялық жүйелерде қолдануға арналған ықшамды адаптивті тісті доңғалақ вариаторының моделі ұсынылады. Ғарыштық аппараттардың массасын азайту, тиімділігін арттыру және сенімділігін қамтамасыз ету қазіргі заманғы техника мен ғылымдағы өзекті мәселелердің бірі болып табылады. Осыған байланысты, тісті доңғалақ вариаторлары, әсіресе адаптивті түрлері, қозғалысты тиімді басқару және жүйеге бейімделу қасиеттері арқылы ерекше қызығушылық тудырып отыр. Мақалада адаптивті беріліс механизмі негізіндегі жетілдірілген тісті доңғалақ вариаторының құрылымдық ерекшеліктері сипатталып, оның жұмыс принципі SolidWorks бағдарламасы арқылы әзірленген 3D модель және анимация көмегімен визуализацияланды. Жетек кіріс пен шығыс арасындағы беріліс коэффициентін автоматты түрде бейімдей отырып, жүктемеге қарай қозғалыс параметрлерін өзгертуге мүмкіндік береді. Бұл қасиет оны орбиталық аппараттарда, күн панельдерін бағыттауда, маневрлік қозғалыс жүйелерінде және басқа да күрделі жүйелерде тиімді қолдануға жол ашады. Зерттеу нәтижесінде алынған модель құрылымының ықшамдығы, энергия үнемділігі және жоғары сенімділігі мақалада баяндалған аналитикалық және сандық есептермен расталды. Сонымен қатар, зерттеу жұмысы бейімделгіш механизмдер теориясына негізделе отырып, олардың ғарыштық техникада қолданылу мүмкіндіктерін кеңейтеді. Ұсынылып отырған жетілдірілген модель инженерлік жүйелерді жобалаудағы инновациялық шешімдердің біріне айналуы мүмкін. Мақаланың мақсаты ғарыштық салада қарапайым және ықшамды вариатор моделін жасау болып табылады.

Түйін сөздер: адаптивті тісті доңғалақ, вариатор, кинематикалық тізбек, SolidWorks моделі, ғарыштық техника, ықшамды жетектер, энергия тиімділігі, автоматты басқару, беріліс коэффициенті.

Авторлар: Мурзалинов Д.О., Партизан Г., Грищенко В.Ф., Кабдуллин М.А., Ахметсадык Д.С.

Аңдатпа. Графен өзінің бірегей физика-химиялық қасиеттеріне байланысты ғылым мен техниканың әртүрлі салаларында кеңінен қолданылады. Бұл мақалада графеннің аэрокосмикалық технологияларда қолданылуы, оның ішінде жеңіл әрі берік материалдар жасау, жылу таратқыш жабындар, күн панельдерінде, ғарыштық аппараттардың электронды құрылғыларында және радиациядан қорғайтын жүйелерде қолдану мүмкіндіктері қарастырылады. Жүргізілген кеңейтілген талдау графенді наноматериалдарды интеграциялау конструкциялардың сипаттамаларын айтарлықтай жақсартуға, сенімділігін арттыруға және экстремалды жағдайларға төзімділігін күшейтуге мүмкіндік беретінін көрсетеді. Бу фазасынан химиялық тұндыру әдісімен (CVD) алынған графеннің сапасы мен синтез тиімділігі тәжірибелік зерттеулермен дәлелденді. Бұл жұмыс аэрокосмикалық жүйелерді әзірлеуде массасы мен беріктігі арасындағы оңтайлы тепе-теңдікті, сондай-ақ жылу және механикалық жүктемелерге төзімділікті қамтамасыз ететін инновациялық шешімдерге графеннің әлеуетін көрсетеді. Зерттеу нәтижелері графенді қазіргі заманғы аэрокосмикалық жобаларда кеңінен қолдану мен технологияларды жетілдіруге жол ашады. Алынған мәліметтер материалтану саласындағы заманауи әдістердің дамуына ықпал етіп, аэрокосмос саласындағы бәсекелік артықшылықты қамтамасыз етуге көмектеседі. Бұл – болашағы зор бағыт. Сонымен қатар, мақалада графендік наноқұрылымдарды синтездеудің заманауи тәсілдері, бір сатылы және көп сатылы әдістер, металл субстраттарымен өзара әрекеттесу ерекшеліктері мен кристалдық құрылымын бақылау мәселелері сипатталған. CVD үдерістерінің өнеркәсіптік ауқымда қолданылу мүмкіндігіне ерекше назар аударылады. Зерттеуде алынған материалдардың морфологиясы, жылуөткізгіштігі және трибологиялық қасиеттері бойынша тәжірибелік деректер ұсынылған. Нәтижелер жоғары температура мен механикалық жүктеме жағдайында аэрокосмикалық жүйелердің беріктігі мен энергия тиімділігін арттыруға бағытталған функционалдық графен жабындарын әзірлеудің өзектілігін айқындайды.

Түйін сөздер: графен, көміртекті наноматериалдар, аэроғарыштық технологиялар, жылуөткізгіштік, композициялық материалдар, радиациялық қорғаныс.

Авторлар: Комекбаев А.Е., Алипбаев К.А., Аден А.Е., Оразалы Е.Е.

Аңдатпа. Қазіргі заманғы қарулы қақтығыстар мен олардың салдары әлем бойынша миналанған аумақтардың едәуір артуына алып келді. Бұл бейбіт тұрғындардың өміріне қауіп төндіріп, зардап шеккен өңірлерді қалпына келтіруді қиындатады. Осы мақалада миналарды іздеу және залалсыздандыру үшін роботтандырылған кешендерді әзірлеу және қолдану бойынша әлемдік тәжірибе қарастырылады.
Қазіргі заманғы технологиялар, соның ішінде жасанды интеллект, көпсенсорлы жүйелер, ұшқышсыз ұшу аппараттары және жер үсті платформалары талданып, олардың минасыздандыру тиімділігін арттырудағы рөлі зерттеледі. Әсіресе, миналар мен жарылмай қалған оқ-дәрілерді анықтауға арналған терең оқыту алгоритмдерін пайдалану перспективалары және күрделі жағдайларда жұмыс істеуге арналған автономды жүйелерді интеграциялау мәселелері қарастырылады. Сондай-ақ, жабдықтардың қымбат болуы, жалған іске қосу санын азайту қажеттілігі және технологияларды түрлі әскери және гуманитарлық сценарийлерге бейімдеу сияқты негізгі қиындықтар талқыланады. Миналарды залалсыздандыруға арналған рой тәрізді роботтандырылған жүйелерді дамыту және әртүрлі сенсорлық технологияларды біріктіру болашағы қарастырылады. Бұл технологияларды енгізу гуманитарлық минасыздандырудың қауіпсіздігі мен тиімділігін айтарлықтай арттыруға, саперлер үшін қауіп-қатерді азайтуға және қалпына келтіру жұмыстарын жеделдетуге мүмкіндік береді.

Түйін сөздер: минасыздандыру, роботтандырылған кешендер, ҰҰА, терең оқыту.

Авторлар: Якунин К.О., Сымагулов А., Мухамедиев Р.И., Юничева Н.Р.

Аңдатпа. Жұмыста дәл егіншілік мәселелерін шешу үшін кедергілері бар ауыл шаруашылығы алқаптарының ұшу маршруттарын жоспарлау алгоритмі ұсынылған. Алгоритмді өңдеу тапсырмаларында да, өрістерді бақылау тапсырмаларында да қолдануға болады. Қарапайым зигзагпен (Zamboni) және периметрлік кедергілерді қарапайым айналып өтумен шектелетін классикалық әдістерден айырмашылығы, бұл алгоритм әр түрлі ұшқышсыз ұшу аппараттарының паркінің (әр түрлі типтегі, диапазондағы, құнның, жылдамдықтың) және энергиямен және қажетті ресурстармен қамтамасыз ететін қозғалмалы жер үсті платформасының болуын ескереді.ұшу процесі. Ұшқышсыз ұшу және қону әдетте өрісті айналып өтетін жол бойындағы әртүрлі нүктелерде жүзеге асырылады. Негізгі жаңалық екі сатылы оңтайландыру процедурасы болып табылады: алдымен өрісті берілген аумақ үлестері бар бірнеше ішкі бұрыштарға бөлудің кездейсоқ жиынтығы жасалады (ішкі кедергілерді ескере отырып), содан кейін бөлудің оңтайлы нұсқасы үшін ұшу параметрлерін оңтайландыратын генетикалық алгоритм іске қосылады (ұшу бұрышы, кіру нүктесі, дрондарды ұшыру құрамы мен тәртібі және платформаның бағыты). Оңтайландыруға өрістің жекелеген бөліктерін локализацияланған айналып өту арқылы қол жеткізіледі (әр учаскеге дронның қолайлы түрі қызмет етеді), сондай-ақ пайдасыз рейстерді азайтатын жер үсті платформасының икемді қозғалысы. Сандық тәжірибелер көрсеткендей, кедергі мөлшері мен өріс көлеміне байланысты ұшу құнын 12-15% төмендетуге қол жеткізіледі. Мақаланың соңғы бөлімінде үш өлшемді рельефті, динамикалық факторларды (ауа-райының өзгеруі, техникалық себептерге байланысты дронды тоқтату) және қиылысатын бағыттардағы соқтығысуды автоматты түрде болдырмауды қоса алғанда, шешімнің даму перспективалары талқыланады.

Түйін сөздер: қамту алгоритмі, ұшқышсыз ұшу аппараттары, генетикалық алгоритм, ұшуды жоспарлау, жасанды интеллект.