All issues

Гибкие тканые композиты относят к классу высокотехнологичных инновационных материалов. Благодаря совмещению различных компонентов наполнителя и элементов армирования такие материалы применяют в строительстве, оборонной промышленности, судо- и авиастроении и др. В отечественной литературе уделено недостаточное внимание к тканым композитам, изменяющим свою геометрическую структуру армирующего слоя в процессе деформирования. В настоящей работе приводится анализ предложенного ранее комплексного подхода к моделированию поведения гибких тканых композитов при статическом одноосном растяжении для дальнейшего обобщения подхода на двухосное растяжение. Работа нацелена на качественное и количественное описание механических деформационных процессов, протекающих в структуре исследуемых материалов при растяжении, к которым относится распрямления нитей армирующего слоя и увеличение величины взаимного надавливания накрест лежащих нитей армирования. В начале процесса деформирования распрямление нитей и увеличение взаимного надавливания нитей наиболее интенсивны. С увеличением уровня нагрузки изменение указанных параметров замедляется. Например, изгиб нитей армирования переходит в центральное растяжение, а величина нагрузки от взаимного надавливания более не увеличивается (стремится к константе). Для моделирования описанных процессов вводятся основные геометрические и механические параметры материала, влияющие на процесс формоизменения, приводятся необходимая терминология и описание характеристик. В связи с высокой геометрической нелинейностью все процессы описаны в приращениях, так как на начальных значениях нагрузки происходит значительное формоизменение армирующего слоя. Для количественного и качественного описания механических деформационных процессов, протекающих в армирующем слое, выведены аналитические зависимости, позволяющие определить приращение угла распрямления нитей армирования и нагрузки, вызванной взаимным надавливанием накрест лежащих нитей на каждом шаге приращения нагрузки. Для апробации выведенных зависимостей приведен пример их применения для гибких тканых композиционных материалов марок VP4126, VP6131 и VP6545. Результаты моделирования подтвердили предположения о процессах выпрямления нитей и замедления увеличения взаимного надавливания нитей. Приведенные в данной работе результаты и зависимости имеют непосредственное отношение к дальнейшему обобщению предложенных ранее аналитических моделей для двухосного растяжения, так как растяжение в двух направлениях существенно уменьшит выпрямление нитей и увеличит величину взаимного надавливания при аналогичных нагрузках.

Flexible woven composites are classified as high-tech innovative materials. Due to the combination of various components of the filler and reinforcement elements, such materials are used in construction, in the defense industry, in shipbuilding and aircraft construction, etc. In the domestic literature, insufficient attention is paid to woven composites that change their geometric structure of the reinforcing layer during deformation. This paper presents an analysis of the previously proposed complex approach to modeling the behavior of flexible woven composites under static uniaxial tension for further generalization of the approach to biaxial tension. The work is aimed at qualitative and quantitative description of mechanical deformation processes occurring in the structure of the studied materials under tension, which include straightening the strands of the reinforcing layer and increasing the value of mutual pressure of the cross-lying reinforcement strands. At the beginning of the deformation process, the straightening of the threads and the increase in mutual pressure of the threads are most intense. With the increase in the level of load, the change of these parameters slows down. For example, the bending of the reinforcement strands goes into the Central tension, and the value of the load from the mutual pressure is no longer increased (tends to constant). To simulate the described processes, the basic geometrical and mechanical parameters of the material affecting the process of forming are introduced, the necessary terminology and description of the characteristics are given. Due to the high geometric nonlinearity of the all processes described in the increments, as in the initial load values there is a significant deformation of the reinforcing layer. For the quantitative and qualitative description of mechanical deformation processes occurring in the reinforcing layer, analytical dependences are derived to determine the increment of the angle of straightening of reinforcement filaments and the load caused by the mutual pressure of the cross-lying filaments at each step of the load increment. For testing of obtained dependencies shows an example of their application for flexible woven composites brands VP4126, VP6131 and VP6545. The simulation results confirmed the assumptions about the processes of straightening the threads and slowing the increase in mutual pressure of the threads. The results and dependences presented in this paper are directly related to the further generalization of the previously proposed analytical models for biaxial tension, since stretching in two directions will significantly reduce the straightening of the threads and increase the amount of mutual pressure under similar loads.

В данной работе представлены результаты экспериментальной проверки некоторых вопросов, касающихся практического использования методов преодоления катастрофической забывчивости нейронных сетей. Проведено сравнение двух таких современных методов: метода эластичного закрепления весов (EWC, Elastic Weight Consolidation) и метода ослабления скоростей весов (WVA, Weight Velocity Attenuation). Разобраныих преимущества и недостатки в сравнении друг с другом. Показано, что метод эластичного закрепления весов (EWC) лучше применять в задачах, где требуется полностью сохранять выученные навыки на всех задачах в очереди обучения, а метод ослабления скоростей весов (WVA) больше подходит для задач последовательного обучения с сильно ограниченными вычислительными ресурсами или же когда требуется не точное сохранение всех навыков, а переиспользование репрезентаций и ускорение обучения от задачи к задаче. Проверено и подтверждено интуитивное предположение, что ослабление метода WVA необходимо применять к оптимизационному шагу, то есть к приращениям весов нейронной сети, а не к самому градиенту функции потерь, и это справедливо для любого градиентного оптимизационного метода, кроме простейшего стохастического градиентного спуска (SGD), для которого оптимизационный шаг и градиент функции потерь пропорциональны. Рассмотрен выбор оптимальной функции ослабления скоростей весов между гиперболической функцией и экспонентой. Показано, что гиперболическое убывание более предпочтительно, так как, несмотря на сравнимое качество при оптимальных значениях гиперпараметра метода WVA, оно более устойчиво к отклонениям гиперпараметра от оптимального значения (данный гиперпараметр в методе WVA обеспечивает баланс между сохранением старых навыков и обучением новой задаче). Приведены эмпирические наблюдения, которые подтверждают гипотезу о том, что оптимальное значение гиперпараметра не зависит от числа задач в очереди последовательного обучения. Следовательно, данный гиперпараметр может подбираться на небольшом числе задач, а использоваться — на более длинных последовательностях.

This paper presents the results of experimental validation of some structural issues concerning the practical use of methods to overcome catastrophic forgetting of neural networks. A comparison of current effective methods like EWC (Elastic Weight Consolidation) and WVA (Weight Velocity Attenuation) is made and their advantages and disadvantages are considered. It is shown that EWC is better for tasks where full retention of learned skills is required on all the tasks in the training queue, while WVA is more suitable for sequential tasks with very limited computational resources, or when reuse of representations and acceleration of learning from task to task is required rather than exact retention of the skills. The attenuation of the WVA method must be applied to the optimization step, i. e. to the increments of neural network weights, rather than to the loss function gradient itself, and this is true for any gradient optimization method except the simplest stochastic gradient descent (SGD). The choice of the optimal weights attenuation function between the hyperbolic function and the exponent is considered. It is shown that hyperbolic attenuation is preferable because, despite comparable quality at optimal values of the hyperparameter of the WVA method, it is more robust to hyperparameter deviations from the optimal value (this hyperparameter in the WVA method provides a balance between preservation of old skills and learning a new skill). Empirical observations are presented that support the hypothesis that the optimal value of this hyperparameter does not depend on the number of tasks in the sequential learning queue. And, consequently, this hyperparameter can be picked up on a small number of tasks and used on longer sequences.

Работа посвящена проблеме создания модели со стационарными параметрами по ретроспективным данным в условиях неизвестных возмущений. Рассматривается случай, когда представительная выборка состояний объекта может быть сформирована с использованием ретроспективных данных, накопленных только в течение значительного интервала времени. При этом допускается, что неизвестные возмущения могут действовать в широком частотном диапазоне и могут иметь низкочастотные и трендовые составляющие. В такой ситуации включение в выборку данных разных временных периодов может привести к противоречиям и чрезвычайно снизить точность модели. В работе дан обзор подходов и способов согласования данных. При этом основное внимание уделено отбору данных. Дана оценка применимости различных вариантов отбора данных как инструмента снижения уровня неопределенности. Предложен метод идентификации модели объекта с самовыравниванием по данным, накопленным за значительный период времени в условиях неизвестных возмущений с широким частотным диапазоном. Метод ориентирован на создание модели со стационарными параметрами, не требующей периодической перенастройки под новые условия. Метод основан на совместном применении отбора данных и представлении данных отдельных периодов времени в виде приращений относительно начального для периода момента времени. Это позволяет уменьшить число параметров, которые характеризуют неизвестные возмущения при минимуме допущений, ограничивающих применение метода. В результате снижается размерность поисковой задачи и минимизируются вычислительные затраты, связанные с настройкой модели. Рассмотрены особенности применения метода при нелинейной модели. Метод использован при разработке модели закрытого охлаждения стали на агрегате непрерывного горячего оцинковании стальной полосы. Модель может использоваться при упреждающем управлении тепловыми процессами и при выборе скорости движения полосы. Показано, что метод делает возможным разработку модели тепловых процессов с секции закрытого охлаждения в условиях неизвестных возмущений, имеющих в том числе низкочастотные составляющие.

The work is devoted to the problem of creating a model with stationary parameters using historical data under conditions of unknown disturbances. The case is considered when a representative sample of object states can be formed using historical data accumulated only over a significant period of time. It is assumed that unknown disturbances can act in a wide frequency range and may have low-frequency and trend components. In such a situation, including data from different time periods in the sample can lead to inconsistencies and greatly reduce the accuracy of the model. The paper provides an overview of approaches and methods for data harmonization. In this case, the main attention is paid to data sampling. An assessment is made of the applicability of various data sampling options as a tool for reducing the level of uncertainty. We propose a method for identifying a self-leveling object model using data accumulated over a significant period of time under conditions of unknown disturbances with a wide frequency range. The method is focused on creating a model with stationary parameters that does not require periodic reconfiguration to new conditions. The method is based on the combined use of sampling and presentation of data from individual periods of time in the form of increments relative to the initial point in time for the period. This makes it possible to reduce the number of parameters that characterize unknown disturbances with a minimum of assumptions that limit the application of the method. As a result, the dimensionality of the search problem is reduced and the computational costs associated with setting up the model are minimized. It is possible to configure both linear and, in some cases, nonlinear models. The method was used to develop a model of closed cooling of steel on a unit for continuous hot-dip galvanizing of steel strip. The model can be used for predictive control of thermal processes and for selecting strip speed. It is shown that the method makes it possible to develop a model of thermal processes from a closed cooling section under conditions of unknown disturbances, including low-frequency components.

Оптимизация судовых обводов для снижения сопротивления движению является актуальной задачей гидродинамики судна. Однако вопросы проектирования и совершенствования обводов в современной практике все еще слабо обобщены и формализованы. Они решаются с помощью комбинации научных знаний, инженерного опыта и критериев из области искусства. Практическое использование экспериментального и численного моделирования в задачах оптимизации формы корпуса обычно сводится к методу проб и ошибок. В статье представлен новый метод оптимизации обводов, предназначенный для детального совершенствования формы корпуса, концепция которого использует теоретические закономерности формирования волновой системы судна. Метод предусматривает систематическое варьирование продольного распределения полноты корпуса при фиксации или контроле ее вертикального распределения. Как известно, вертикальное распределение водоизмещения не имеет оптимума по волновому сопротивлению, которое является основным активным компонентом, особенно в отношении формы носовой части. Варьирование продольного распределения водоизмещения предусмотрено путем задания конечных приращений водоизмещения на строевой по шпангоутам, которые затем переносятся на теоретический чертеж с помощью специальных методов трансформации шпангоутов и реализуются в 3D-моделях корпуса. Для оценки влияния модификаций геометрии на сопротивление используется численное моделирование буксировки полученных моделей. Дальнейшие оптимизационные процедуры базируются на выдвинутой гипотезе о независимости влияния различных участков корпуса, выделенных по длине, на буксировочное сопротивление. В результате применения метода к форме корпуса хорошо известного судна KCS, рекомендованного конференцией «Гетеборг-2000» в качестве эталонного объекта для тестирования численных методов, получены оптимальное продольное распределение полноты и соответствующие обводы корпуса, которые позволили снизить его сопротивление на 8.9 %. Оптимизация выполнена на базе результатов по шести моделям с вариациями формы, которые обусловили колебания полного сопротивления корпуса разного знака, величиной 1.3–6.5 %. Визуализация волновых систем показала, что при снижении сопротивления происходит заметное ослабление поперечных волн и усиление расходящихся.

Optimization of hull lines for the minimum resistance to movement is a problem of current interest in ship hydrodynamics. In practice, lines design is still to some extent an art. The usual approaches to decrease the ship resistance are based on the model experiment and/or CFD simulation, following the trial and error method. The paper presents a new method of in-detail hull form design based on the wave-based optimization approach. The method provides systematic variation of the hull geometrical form, which corresponds to alteration of longitudinal distribution of the hull volume, while its vertical volume distribution is fixed or highly controlled. It’s well known from the theoretical studies that the vertical distribution can't be optimized by condition of minimum wave resistance, thus it can be neglected for the optimization procedures. The method efficiency was investigated by application to the foreship of KCS, the well-known test object from the workshop Gothenburg-2000. The variations of the longitudinal distribution of the volume were set on the sectional area curve as finite volume increments and then transferred to the lines plan with the help of special frame transformation methods. The CFD towing simulations were carried out for the initial hull form and the six modified variants. According to the simulation results, examined modifications caused the resistance increments in the range 1.3–6.5 %. Optimization process was underpinned with the respective data analysis based on the new hypothesis, according to which, the resistance increments caused by separate longitudinal segments of hull form meet the principle of superposition. The achieved results, which are presented as the optimum distribution of volume present in the optimized designed hull form, which shows the interesting characteristics that its resistance has decrease by 8.9 % in respect to initial KCS hull form. Visualization of the wave patterns showed an attenuation of the transversal wave components, and the intensification of the diverging wave components.

Исследованы пути упрощения разностных схем интегрирования уравнения Ланжевена варьированием коэффициента корреляции приращений. Для семейства численных методов получено общее аналитическое выражение для координаты и скорости. Показано, что асимптотическое значение среднего квадрата скорости для ряда разностных схем зависит от размера шага. Оценивается область применимости численных методов, а также соотношение между порядками сходимости. Выявлено, что без точного учета скоррелированности приращений разностная схема, построенная на точном решении, имеет ошибку, сравнимую с методами первого порядка.

The possibility to simplify the integration of Langevin equation using the variation of correlation between augmentation was researched. The analytical expression for a set of numerical schemes is presented. It’s shown that asymptotic limits for squared velocity depend on step size. The region of convergence and the convergence orders were estimated. It turned out that the incorrect correlation between increments decrease the accuracy down to the level of first-order methods for schemes based on precise solution.

В статье предлагается метод совместного анализа многомерных финансовых временных рядов, основанный на оценке набора свойств котировок акций в скользящем временном окне и последующем усреднении значений свойств по всем анализируемым компаниям. Основной целью анализа является построение мер совместного поведения временных рядов, реагирующих на возникновение синхронной или когерентной составляющей. Когерентность поведения характеристик сложной системы является важным признаком, позволяющим оценить приближение системы к резким изменениям своего состояния. Фундаментом для поиска предвестников резких изменений является общая идея увеличения корреляции случайных флуктуаций параметров системы по мере ее приближения к критическому состоянию. Приращения временных рядов стоимостей акций имеют выраженный хаотический характер и обладают большой амплитудой индивидуальных помех, на фоне которых слабый общий сигнал может быть выделен лишь на основе его коррелированности в разных скалярных компонентах многомерного временного ряда. Известно, что классические методы анализа, основанные на использовании корреляций между соседними отсчетами, являются малоэффективными при обработке финансовых временных рядов, поскольку с точки зрения корреляционной теории случайных процессов приращения стоимости акций формально имеют все признаки белого шума (в частности, «плоский спектр» и «дельта-образную» автокорреляционную функцию). В связи с этим предлагается перейти от анализа исходных сигналов к рассмотрению последовательностей их нелинейных свойств, вычисленных во временных фрагментах малой длины. В качестве таких свойств используются энтропия вейвлет-коэффициентов при разложении в базис Добеши, показатели мультифрактальности и авторегрессионная мера нестационарности сигнала. Построены меры син- хронного поведения свойств временных рядов в скользящем временном окне с использованием метода главных компонент, значений модулей всех попарных коэффициентов корреляции и множественной спектральной меры когерентности, являющейся обобщением квадратичного спектра когерентности между двумя сигналами. Исследованы акции 16 крупных российских компаний с начала 2010 по конец 2016 годов. С помощью предложенного метода идентифицированы два интервала времени синхронизации российского фондового рынка: с середины декабря 2013 г. по середину марта 2014 г. и с середины октября 2014 г. по середину января 2016 г.

The article proposes a method of joint analysis of multidimensional financial time series based on the evaluation of the set of properties of stock quotes in a sliding time window and the subsequent averaging of property values for all analyzed companies. The main purpose of the analysis is to construct measures of joint behavior of time series reacting to the occurrence of a synchronous or coherent component. The coherence of the behavior of the characteristics of a complex system is an important feature that makes it possible to evaluate the approach of the system to sharp changes in its state. The basis for the search for precursors of sharp changes is the general idea of increasing the correlation of random fluctuations of the system parameters as it approaches the critical state. The increments in time series of stock values have a pronounced chaotic character and have a large amplitude of individual noises, against which a weak common signal can be detected only on the basis of its correlation in different scalar components of a multidimensional time series. It is known that classical methods of analysis based on the use of correlations between neighboring samples are ineffective in the processing of financial time series, since from the point of view of the correlation theory of random processes, increments in the value of shares formally have all the attributes of white noise (in particular, the “flat spectrum” and “delta-shaped” autocorrelation function). In connection with this, it is proposed to go from analyzing the initial signals to examining the sequences of their nonlinear properties calculated in time fragments of small length. As such properties, the entropy of the wavelet coefficients is used in the decomposition into the Daubechies basis, the multifractal parameters and the autoregressive measure of signal nonstationarity. Measures of synchronous behavior of time series properties in a sliding time window are constructed using the principal component method, moduli values of all pairwise correlation coefficients, and a multiple spectral coherence measure that is a generalization of the quadratic coherence spectrum between two signals. The shares of 16 large Russian companies from the beginning of 2010 to the end of 2016 were studied. Using the proposed method, two synchronization time intervals of the Russian stock market were identified: from mid-December 2013 to mid- March 2014 and from mid-October 2014 to mid-January 2016.

Финансовая математика является одним из наиболее естественных приложений для статистического анализа временных рядов. Действительно, финансовые временные ряды являются порождением одновременной деятельности большого числа различных экономических агентов, что дает основания ожидать, что к ним могут быть применимы методы статистической физики и теории случайных процессов.

В настоящей работе проведен статистический анализ временных рядов для пар валют на рынке FOREX. Особый интерес представляет сравнение поведения временного ряда как функции, с одной стороны, физического времени и, с другой стороны, условного торгового времени, измеряемого в числе элементарных актов изменения цены (тиков). Экспериментально наблюдаемая статистика рассмотренных временных рядов (пар валют «евро–доллар» для первых половин 2007 и 2009 годов и «британский фунт–доллар» для 2007 года) радикально отличается в зависимости от выбора способа измерения времени. Так, при измерении времени в единицах тиков распределение приращений цены может быть хорошо описано нормальным распределением уже на масштабе порядка десяти тиков. При этом при измерении приращений цены как функции реального физического времени распределение приращений продолжает радикально отличаться от нормального, вплоть до масштабов порядка минут и даже часов.

Для объяснения этого явления нами исследованы статистические свойства элементарных приращений по цене и по времени. В частности, показано, что распределение времени между тиками для всех трех рассмотренных временных рядов имеет длинные (1-2 порядка по времени) степенные хвосты с экспоненциальным обрезанием на больших временах. Получены приближенные выражения для распределений времен ожидания для всех трех рассмотренных случаев. Другие статистические характеристики временного ряда (распределение элементарных изменений цены, парные корреляционные функции для приращений цены и для времен ожидания) демонстрируют достаточно простое поведение. Таким образом, именно аномально широкое распределение времен ожидания играет наиболее важную роль в наблюдаемом отклонении распределения приращений от нормального. В связи с этим результатом мы обсуждаем возможность применения модели случайного процесса с непрерывным временем (continuous time random walk, CTRW) для описания временных рядов FOREX.

Financial mathematics is one of the most natural applications for the statistical analysis of time series. Financial time series reflect simultaneous activity of a large number of different economic agents. Consequently, one expects that methods of statistical physics and the theory of random processes can be applied to them.

In this paper, we provide a statistical analysis of time series of the FOREX currency market. Of particular interest is the comparison of the time series behavior depending on the way time is measured: physical time versus trading time measured in the number of elementary price changes (ticks). The experimentally observed statistics of the time series under consideration (euro–dollar for the first half of 2007 and for 2009 and British pound – dollar for 2007) radically differs depending on the choice of the method of time measurement. When measuring time in ticks, the distribution of price increments can be well described by the normal distribution already on a scale of the order of ten ticks. At the same time, when price increments are measured in real physical time, the distribution of increments continues to differ radically from the normal up to scales of the order of minutes and even hours.

To explain this phenomenon, we investigate the statistical properties of elementary increments in price and time. In particular, we show that the distribution of time between ticks for all three time series has a long (1-2 orders of magnitude) power-law tails with exponential cutoff at large times. We obtained approximate expressions for the distributions of waiting times for all three cases. Other statistical characteristics of the time series (the distribution of elementary price changes, pair correlation functions for price increments and for waiting times) demonstrate fairly simple behavior. Thus, it is the anomalously wide distribution of the waiting times that plays the most important role in the deviation of the distribution of increments from the normal. As a result, we discuss the possibility of applying a continuous time random walk (CTRW) model to describe the FOREX time series.