Аннотация. Целью исследования является разработка и оценка моделей машинного обучения для обнаружения киберугроз в системах связи и навигации в авиации. Современные авиационные инфраструктуры, включая протоколы ADS-B и ACARS, уязвимы для таких атак, как подделка GPS, DoS и вставка ложных сообщений. В исследовании используется комбинированный набор данных из 50 000 записей, из которых 30 % имитируют атаки, а 70 % представляют нормальную работу системы.
Методология включает использование моделей Random Forest, SVM и автокодировщика. После нормализации и уменьшения размерности (до 10 компонентов PCA) модели были обучены и протестированы с помощью 5-кратной стратифицированной перекрестной проверки. Random Forest показал лучшую точность классификации — 96,4% с показателем F1 = 94,9%, Recall = 95,1% и Precision = 94,7%. SVM продемонстрировал точность 91,2%, а автокодер достиг 92,3% успешного обнаружения атак с частотой ложных срабатываний не более 4,1%. Согласно ROC-анализу, модель Random Forest имела AUC = 0,98, а анализ Precision-Recall показал AP = 0,96. Научная новизна заключается в систематическом сравнении моделей с учителем и без учителя с точки зрения их применимости к реальным авиационным сценариям с учетом специфики протоколов и временных особенностей. Практическая значимость заключается в возможности интеграции обученных моделей в системы мониторинга воздушного движения и цифровые бортовые системы для раннего обнаружения угроз, минимизации риска сбоев и повышения безопасности полетов.
Ключевые слова: кибербезопасность в авиации, машинное обучение, обнаружение вторжений, ADS-B, подделка GPS-сигналов, автокодировщик, Random Forest.
Аннотация. Точная и быстрая оценка турбулентных течений в рабочих каналах турбин остаётся одной из ключевых задач вычислительной газо- и гидродинамики, особенно в условиях высоких требований к эффективности и надёжности турбомашин. Традиционные подходы, такие как моделирование на основе уравнений Рейнольдса (RANS) или моделирование крупных вихрей (LES), хотя и обеспечивают приемлемую точность, связаны с высокими затратами вычислительных ресурсов и времени. В данной работе предлагается альтернативный подход, основанный на использовании сверточных нейронных сетей (CNN) в качестве суррогатной модели для воспроизведения трёхмерных полей скорости и давления в турбулентных течениях. Разработанная архитектура построена на основе модифицированной версии U-Net и адаптирована для трёхмерных входных данных. Проведённое сравнение с результатами LES показало, что предлагаемая модель способна восстанавливать ключевые характеристики течений, включая вихревую структуру и градиенты давления, с высокой степенью точности. При этом достигается значительное ускорение вычислений — до 10³ раз по сравнению с классическими численными методами. Предложенная нейросетевая модель демонстрирует устойчивость к изменению геометрических параметров и может быть легко перенастроена под другие конфигурации каналов. Полученные результаты подчеркивают потенциал применения глубокого обучения в задачах моделирования турбулентных течений и открывают перспективы для интеграции подобных моделей в инженерные расчёты в реальном времени.
Ключевые слова: моделирование турбулентных потоков, сверточные нейронные сети (CNN), архитектура U-Net, суррогатное моделирование, моделирование крупных вихрей (LES), турбомашины, вычислительная гидродинамика на основе данных (CFD).
Аннотация. Интеграция систем машинного обучения в информационные системы распознавания объектов с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) можно применить во многих сферах жизни включая фермерство, военные действия, экологический мониторинг. Цель данной работы разработка информационной системы с интеграцией машинного обучения для распознавания объектов с использованием БПЛА с целью облегчения труда человека и содействия охране окружающей среды. Данная система является востребован потому, что дроны с камерами собирают объемные данные, а с помощью сложных функций их обработка происходит быстрее. Также работа открывает новые возможности для нашей страны, засчет множества новых функции и инновационных решений. С помощью проведенного анализа существующих систем и функции, выявлено требования к новой системе. Такие, как техники распознавания изображений, навигации беспилотных летательных аппаратов, нейронные сети в обнаружении и распределении объектов, алгоритмы планирования траектории формирования БПЛА. Задачами является разработка системы, объединённой с технологиями глубокого обучения и использующей беспилотные летательные аппараты. В систему внедряется механизм мгновенного оповещения, реагирующий на обнаружение новых объектов и отправляющий уведомления пользователю. Предусмотрен удобный интерфейс для управления, получения уведомлений, а также для хранения изображений и данных о ранее распознанных объектах. Данные, полученные в процессе полёта, передаются в информационную систему для обработки, распознавания и классификации объектов. Архитектура решения обеспечивает работу в режиме реального времени. Пользовательский интерфейс делает управление системой интуитивным и обеспечивает долговременное хранение информации. В результате работы может использоваться в разных сферах, такие как безопасность, нахождение наибольшее место скопление объектов, наблюдение за окружающей средой. После полученных результатов была проведена тестирование которая подтвердила точность распознавание и адаптивность в режиме реального времени.
Ключевые слова: машинное обучение, беспилотные летательные аппараты, распознавание объектов, нейронные сети, глубокое обучение, обработка в реальном времени, компьютерное зрение, передачи данных.
Аннотация. В статье представлена модель компактного адаптивного зубчатого вариатора, предназначенного для использования в космической технике и высокотехнологичных системах. Снижение массы космических аппаратов, повышение их эффективности и надежности являются актуальными задачами современной науки и техники. В этом контексте зубчатые вариаторы, особенно адаптивные, представляют особый интерес благодаря способности эффективно управлять движением и адаптироваться к условиям работы системы. В статье описаны конструктивные особенности усовершенствованного зубчатого вариатора на основе адаптивного передающего механизма. Принцип его работы визуализирован с помощью 3D-модели и анимации, созданной в программе SolidWorks. Вариатор автоматически регулирует передаточное число между входным и выходным звеньями, обеспечивая изменение параметров в зависимости от внешней нагрузки. Такие характеристики делают устройство особенно эффективным в орбитальных аппаратах, системах наведения солнечных панелей, маневровых двигателях и других сложных механизмах. Результаты исследования подтверждают компактность, энергоэффективность и высокую надежность модели на основе аналитических и численных расчетов. Работа основана на теории адаптивных механизмов и расширяет возможности их применения в космической отрасли. Представленная модель может стать инновационным решением в проектировании инженерных систем нового поколения. Целью статьи является создание простой и компактной модели вариатора для космической отрасли.
Ключевые слова: адаптивный зубчатый вариатор, кинематическая цепь, модель SolidWorks, космическая техника, компактные приводы, энергоэффективность, автоматическое управление, передаточное число.
Аннотация. Графен, благодаря своим уникальным физико-химическим свойствам, находит широкое применение в различных областях науки и техники. В данной статье рассматривается использование графена в аэрокосмических технологиях, включая создание легких и прочных материалов, теплоотводящих покрытий, а также перспективы его применения в солнечных панелях, электронных устройствах космических аппаратов и системах защиты от радиации. Расширенный анализ показывает, что интеграция графеновых наноматериалов позволяет значительно улучшить характеристики конструкций, повысить их надежность и устойчивость к экстремальным воздействиям. Экспериментальные исследования, проведенные с использованием метода химического осаждения из паровой фазы, подтверждают эффективность синтеза качественного графена. Данная работа демонстрирует потенциал графена для разработки инновационных аэрокосмических систем, способных обеспечить оптимальное соотношение массы и прочности, а также устойчивость к термическим и механическим нагрузкам. Результаты исследований могут способствовать дальнейшему совершенствованию технологий и расширению практического применения графена в современных аэрокосмических проектах. Полученные данные открывают новые возможности для повышения эффективности конструкций, способствуя развитию передовых методов материаловедения и обеспечивая конкурентное преимущество в аэрокосмической отрасли. Это перспективное направление. Кроме того, статья освещает современные подходы к синтезу графеновых наноструктур, включая одно- и многоэтапные методы, особенности взаимодействия с металлическими подложками и контроль кристалличности. Отдельное внимание уделено вопросам масштабируемости процессов CVD для промышленного применения. Представлены экспериментальные данные по морфологии, теплопроводности и трибологическим характеристикам полученных материалов. Полученные результаты подчеркивают актуальность разработки функциональных графеновых покрытий для повышения долговечности и энергоэффективности аэрокосмических систем в условиях высоких температур и механических нагрузок.
Ключевые слова: графен, углеродные наноматериалы, аэрокосмические технологии, теплопроводность, композитные материалы, радиационная защита.
Аннотация. Современные вооруженные конфликты и их последствия привели к значительному увеличению числа заминированных территорий по всему миру, создавая угрозу для мирного населения и препятствуя восстановлению пострадавших регионов. В данной статье рассматривается мировой опыт создания и применения роботизированных комплексов для поиска и обезвреживания мин. Анализируются современные технологии, включая искусственный интеллект, мультисенсорные системы, беспилотные летательные аппараты и наземные платформы, обеспечивающие повышение эффективности разминирования. Особое внимание уделяется перспективам использования алгоритмов глубокого обучения для детекции мин и неразорвавшихся боеприпасов, а также интеграции автономных систем для работы в сложных условиях. Обсуждаются ключевые вызовы, такие как высокая стоимость оборудования, необходимость снижения ложных срабатываний и адаптация технологий к различным боевым и гуманитарным сценариям. Рассматриваются перспективные решения, включая развитие роеобразных роботизированных систем и комбинирование различных сенсорных технологий.
Внедрение данных технологий позволит значительно повысить безопасность и эффективность гуманитарного разминирования, снизить риски для саперов и ускорить восстановление.
Ключевые слова: разминирование, роботизированные комплексы, БПЛА, глубокое обучение.
Аннотация. В работе предложен алгоритм планирования маршрутов облёта сельскохозяйственных полей с препятствиями для решения задач точного земледелия. Алгоритм можно применять как в задачах обработки, так и в задачах мониторинга полей. В отличие от классических методов, которые ограничиваются простым зигзагообразным обходом (Zamboni) и элементарным обходом препятствий по периметру, данный алгоритм учитывает наличие парка разнородных беспилотных летательных аппаратов (разного типа, дальности, стоимости, скорости) и движущейся наземной платформы, обеспечивающей энергией и необходимыми ресурсами процесс выполнения облета. Взлёт и посадка дронов осуществляется в различных точках вдоль дороги, которая обычно огибает поле. Ключевым нововведением является двухэтапная процедура оптимизации: сначала формируется случайный набор разбиений поля на несколько подмногоугольников с заданными долями площади (учитывая внутренние препятствия), а затем, для оптимального варианта разбиения, запускается генетический алгоритм, оптимизирующий параметры облёта (угол пролёта, точку входа, состав и порядок запуска дронов и маршрут платформы). Оптимизация достигается за счёт более локализованного обхода отдельных частей поля (каждый участок обслуживается подходящим типом дрона), а также гибкого перемещения наземной платформы, сокращающей бесполезные перелёты. Численные эксперименты показывают, что в зависимости от размера препятствия и размера поля достигается сокращение стоимости облетов на 12-15%. В заключительной части статьи обсуждаются перспективы развития решения, включая учёт трёхмерного рельефа, динамических факторов (изменение погодных условий, остановка дрона по техническим причинам) и автоматическое предотвращение коллизий на пересекающихся участках маршрутов.
Ключевые слова: Алгоритм покрытия, беспилотные летательные аппараты, генетический алгоритм, планирование полетов, искусственный интеллект.
Аннотация. В эпоху глобальных сбоев в цепочках поставок оптимизация процессов управления рисками в логистике имеет решающее значение для повышения операционной устойчивости и эффективности принятия решений. В данной статье исследуется внедрение цифровых технологий, в частности прогнозной аналитики, цифровых двойников и моделей оценки рисков на основе искусственного интеллекта, для выявления, оценки и снижения рисков в логистике. Для демонстрации количественного эффекта от внедрения цифровых технологий приводится пример среднего логистического провайдера, работающего в Центральной Азии. В исследовании используется гибридная методология, сочетающая анализ видов и последствий отказов (FMEA) с моделированием по методу Монте-Карло для оценки вероятностных последствий задержек поставок, поломок транспортных средств и заторов на складах.
Результаты показывают, что после внедрения прогнозной платформы на базе искусственного интеллекта риск снизился на 37%, а оперативность цепочки поставок выросла на 21%. Кроме того, среднее время задержки доставки сократилось с 3,5 до 2,2 часа, а индекс приоритета риска (RPN) для ключевых логистических рисков снизился с 216 до 136. Это демонстрирует значительную ценность цифровизации для повышения точности оценки рисков и оптимизации логистических операций в условиях неопределенности. Исследование завершается стратегическими рекомендациями по интеграции цифровых инструментов в логистические рабочие процессы с акцентом на масштабируемость и адаптируемость для компаний, работающих в сложных условиях риска.
Ключевые слова: управление рисками, логистика, цифровые технологии, прогнозная аналитика, цифровой двойник, моделирование методом Монте-Карло, оптимизация цепочки поставок.
Аннотация. В условиях развития экономической деятельности предприятий очень важно правильно выбрать стратегию и обозначить свое место на рынке. Одной из приоритетных задач каждого предприятия является сокращение издержек. Правильно разработанная логистическая стратегия позволяет сокращать запасы, затраты на транспортировку, совершенствовать взаимоотношения с поставщиками, дистрибьютерами и конечными потребителями. Это в свою очередь приведет к функционированию предприятий и обеспечению конкурентоспособности на рынке. В данной статье выделяется особое место стратегическому плану логистики на предприятии, выделены процессы и компоненты логистической стратегии на предприятии. Рассмотрены функциональные обязанности руководство в процессе стратегического планирования на предприятии в условиях рынка.
Целью данной научной работы является определить теоретические и практические аспекты стратегии бизнеса на предприятии и выделить особенности функционирования логистической стратегии в целом в современных условиях. Методы исследования являются направленными на узкую предметную область, узконаправленными, однако достаточной для выполнения завяленной цели статьи. В статье проводится теоретический-эмпирические методы, объясняющие и выделяющие компоненты.
Ключевые слова: стратегия, стратегическое управление, менеджмент, логистика, логистическая стратегия, бизнес-стратегия, конкурентоспособность, транспортировка, поставка, издержки.
Аннотация. В сентябре 2013 года председатель КНР Си Цзиньпин выступил с инициативой объединить сухопутные и морские торговые маршруты для обеспечения быстрой и экономичной доставки товаров в страны Юго-Восточной Азии, Африки, Ближнего Востока и Европы. Данные маршруты назвали «Один пояс — один путь», В рамках этой инициативы планируется интеграция двух проектов — «Экономического пояса Шелкового пути», охватывающего несколько экономических коридоров, и «Морского Шелкового пути XXI века». На сегодняшний день более 150 государств уже заключили с Китаем соглашения о сотрудничестве по данной программе [1]. Учитывая выгодное географическое положение и актуальность возрождения исторического Великого Шелкового пути в современном формате, Казахстан активно вовлекся в конкуренцию за транзит из Китая и стремится занять ключевую позицию в реализации проекта Экономического пояса Шелкового пути. Для повышения экспортного и транзитного потенциала КТЖ ведёт планомерную работу по развитию инфраструктуры, поскольку рост объёмов грузоперевозок требует постоянного увеличения пропускной способности железнодорожных участков.
В данной статье рассматривается техническая эффективность проекта, направленного на увеличение пропускной способности Алматинского отделения грузовых перевозок. Это связано с тем, что ключевые транзитные маршруты инициативы «Один пояс — один путь» проходят именно через это отделение. Расположение и перспективы развития инфраструктуры крупнейшего грузового отделения Казахстана служат важными факторами для активного участия Алматинского отделения в реализации транспортных проектов в рамках проекта «Один пояс — один путь».
Ключевые слова: транспорт, перевозки, логистика, инфраструктура, транспортные коридоры, один пояс-один путь, транзитный потенциал.
Аннотация. В данной статье рассматривается процесс разработки автоматизированной системы точечного орошения для растений, включая вопросы применения компьютерного зрения и робототехнических систем. На сегодняшний день одной из самых передовых систем являются FPV-агророботы, работающие на базе мини-компьютера Raspberry Pi 4 и веб-камеры. Эта система позволяет в реальном времени отслеживать и анализировать визуальные данные для точечного орошения корней растений. Для разработки программного и аппаратного обеспечения оптимальным выбором является интернет-приложение RaspController, которое позволяет удаленно управлять через локальные и глобальные сети Интернета. Это приложение обеспечивает доступ к GPIO пинам и изображениям с веб-камеры. Управление движущейся частью робота осуществляется через кодирование управляющих пинов микросхемы L298N. Особенность управления FPV-агророботом заключается в интеллектуальном распознавании белых линий траектории движения до точки орошения и горизонтальных белых полос, определяющих дозу орошения для каждого растения, с использованием компьютерного зрения. Прототип агроробота прошел испытания и дал возможность создать работающий полупромышленный образец, а применение метода точечного орошения способствует экономии более 50% воды.
Ключевые слова: Точечное орошение, агророботы, компьютерное зрение, нейронные сети, сельское хозяйство, Raspberry Pi, IOT.
Аннотация. Машинный перевод – это одна из быстро развивающихся и широко применяемых современных технологий. Процесс глобализации и необходимость многоязычной коммуникации значительно повышают важность этой области. Для облегчения обмена информацией и взаимопонимания между различными странами и культурами активно используются инструменты машинного перевода. В частности, такие системы, как Google Translate и Яндекс Переводчик, являются наиболее популярными и эффективными платформами на международном уровне. Эти системы ежегодно внедряют новые алгоритмы и языковые модели, улучшая качество перевода. Однако, согласно последним исследованиям, качество перевода с английского языка на казахский и другие тюркские языки по-прежнему остается на низком уровне. Этот результат в первую очередь связан с особенностями морфологии и синтаксиса казахского языка, а также с порядком слов и контекстуальными значениями. Цель исследования – предложить эффективные методы улучшения качества нейромашинного перевода с английского на казахский язык с использованием адаптации трансформерных моделей и методов постредактирования.
С этой целью на платформе OpenNMT был разработан трансформер, адаптированный для казахского и других тюркских языков, который обучался на параллельном корпусе из 180 000 предложений. Оценка полученных результатов перевода была проведена с использованием метрики BLEU. Также для улучшения качества перевода был использован этап постредактирования с применением модели Kaz-RoBERTa. Результаты исследования показали, что увеличение качества и объема параллельных данных, а также адаптация трансформерной модели к особенностям конкретного языка значительно улучшает точность и понятность перевода.
Ключевые слова: нейромашинный перевод, метрика BLEU, параллельный корпус, открытый нейромашинный перевод, трансформерная модель, постредактирование, Kaz-RoBERTa модель.