All issues

В данной работе показаны преимущества использования алгоритмов искусственного интеллекта для планирования эксперимента, позволяющих повысить точность идентификации параметров для эластостатической модели робота. Планирование эксперимента для робота заключается в подборе оптимальных пар «конфигурация – внешняя сила» для использования в алгоритмах идентификации, включающих в себя несколько основных этапов. На первом этапе создается эластостатическая модель робота, учитывающая все возможные механические податливости. Вторым этапом выбирается целевая функция, которая может быть представлена как классическими критериями оптимальности, так и критериями, напрямую следующими из желаемого применения робота. Третьим этапом производится поиск оптимальных конфигураций методами численной оптимизации. Четвертым этапом производится замер положения рабочего органа робота в полученных конфигурациях под воздействием внешней силы. На последнем, пятом, этапе выполняется идентификация эластостатичесих параметров манипулятора на основе замеренных данных.

Целевая функция для поиска оптимальных конфигураций для калибровки индустриального робота является ограниченной в силу механических ограничений как со стороны возможных углов вращения шарниров робота, так и со стороны возможных прикладываемых сил. Решение данной многомерной и ограниченной задачи является непростым, поэтому предлагается использовать подходы на базе искусственного интеллекта. Для нахождения минимума целевой функции были использованы следующие методы, также иногда называемые эвристическими: генетические алгоритмы, оптимизация на основе роя частиц, алгоритм имитации отжига т. д. Полученные результаты были проанализированы с точки зрения времени, необходимого для получения конфигураций, оптимального значения, а также итоговой точности после применения калибровки. Сравнение показало преимущество рассматриваемых техник оптимизации на основе искусственного интеллекта над классическими методами поиска оптимального значения. Результаты данной работы позволяют уменьшить время, затрачиваемое на калибровку, и увеличить точность позиционирования рабочего органа робота после калибровки для контактных операций с высокими нагрузками, например таких, как механическая обработка и инкрементальная формовка.

This paper demonstrates the advantages of using artificial intelligence algorithms for the design of experiment theory, which makes possible to improve the accuracy of parameter identification for an elastostatic robot model. Design of experiment for a robot consists of the optimal configuration-external force pairs for the identification algorithms and can be described by several main stages. At the first stage, an elastostatic model of the robot is created, taking into account all possible mechanical compliances. The second stage selects the objective function, which can be represented by both classical optimality criteria and criteria defined by the desired application of the robot. At the third stage the optimal measurement configurations are found using numerical optimization. The fourth stage measures the position of the robot body in the obtained configurations under the influence of an external force. At the last, fifth stage, the elastostatic parameters of the manipulator are identified based on the measured data.

The objective function required to finding the optimal configurations for industrial robot calibration is constrained by mechanical limits both on the part of the possible angles of rotation of the robot’s joints and on the part of the possible applied forces. The solution of this multidimensional and constrained problem is not simple, therefore it is proposed to use approaches based on artificial intelligence. To find the minimum of the objective function, the following methods, also sometimes called heuristics, were used: genetic algorithms, particle swarm optimization, simulated annealing algorithm, etc. The obtained results were analyzed in terms of the time required to obtain the configurations, the optimal value, as well as the final accuracy after applying the calibration. The comparison showed the advantages of the considered optimization techniques based on artificial intelligence over the classical methods of finding the optimal value. The results of this work allow us to reduce the time spent on calibration and increase the positioning accuracy of the robot’s end-effector after calibration for contact operations with high loads, such as machining and incremental forming.

Данная работа посвящена исследованию проблемы моделирования и анализа динамических режимов, как регулярных, так и хаотических, в системах связанных популяций в присутствии случайных возмущений. В качестве исходной детерминированной популяционной модели рассматривается дискретная модель Рикера. В работе исследуется динамика двух популяций, связанных миграцией. Миграция пропорциональна разнице между плотностями двух популяций с коэффициентом связи, который отвечает за силу миграционного потока. Изолированные популяционные подсистемы, не учитывающие миграцию и моделируемые отображением Рикера, демонстрируют различные динамические режимы: равновесный, периодический и хаотический. В данной работе в качестве бифуркационного параметра используется коэффициент связи, а также фиксируются параметры естественного прироста популяций, при которых одна изп одсистем находится в равновесном режиме, а во второй преобладает хаотический режим. Связывание двух популяций посредством миграции порождает новые динамические режимы, не наблюдавшиеся в изолированной модели. Целью данной статьи является анализ динамических режимов корпоративной динамики при вариации интенсивности перетоков между популяционными подсистемами. В статье представлен бифуркационный анализа ттракторов детерминированной модели двух связанных популяций, выявлены зоны моно- и бистабильности, даны примеры регулярных и хаотических аттракторов. Основной акцент данной работы сделан на сравнении устойчивости динамических режимов к случайным возмущениям в коэффициенте интенсивности миграции. Методами прямого численного моделирования выявлены и описаны индуцированные шумом переходы с периодического аттрактора на хаотический. В статье представлены результаты анализа стохастических явлений с помощью показателя Ляпунова. Показано, что в рассматриваемой модели существует зона изменения бифуркационного параметра, при котором даже с увеличением интенсивности случайных возмущений не происходит переход от порядка к хаосу. Для аналитического исследования вызванных шумом переходов применены техника функции стохастической чувствительности и метод доверительных областей. В работе показано, как с помощью этого математического аппарата можно предсказать критическую интенсивность шума, вызывающую трансформацию периодического режима в хаотический.

This paper focuses on the problem of modeling and analyzing dynamic regimes, both regular and chaotic, in systems of coupled populations in the presence of random disturbances. The discrete Ricker model is used as the initial deterministic population model. The paper examines the dynamics of two populations coupled by migration. Migration is proportional to the difference between the densities of two populations with a coupling coefficient responsible for the strength of the migration flow. Isolated population subsystems, modeled by the Ricker map, exhibit various dynamic modes, including equilibrium, periodic, and chaotic ones. In this study, the coupling coefficient is treated as a bifurcation parameter and the parameters of natural population growth rate remain fixed. Under these conditions, one subsystem is in the equilibrium mode, while the other exhibits chaotic behavior. The coupling of two populations through migration creates new dynamic regimes, which were not observed in the isolated model. This article aims to analyze the dynamics of corporate systems with variations in the flow intensity between population subsystems. The article presents a bifurcation analysis of the attractors in a deterministic model of two coupled populations, identifies zones of monostability and bistability, and gives examples of regular and chaotic attractors. The main focus of the work is in comparing the stability of dynamic regimes against random disturbances in the migration intensity. Noise-induced transitions from a periodic attractor to a chaotic attractor are identified and described using direct numerical simulation methods. The Lyapunov exponents are used to analyze stochastic phenomena. It has been shown that in this model, there is a region of change in the bifurcation parameter in which, even with an increase in the intensity of random perturbations, there is no transition from order to chaos. For the analytical study of noise-induced transitions, the stochastic sensitivity function technique and the confidence domain method are used. The paper demonstrates how this mathematical tool can be employed to predict the critical noise intensity that causes a periodic regime to transform into a chaotic one.

При моделировании турбулентных течений в практических приложениях часто приходится проводить серии расчетов для тел близкой топологии. Например, тел, отличающихся формой обтекателя. Применение сверточных нейронных сетей позволяет сократить количество расчетов серии, восстановив часть из них по уже проведенным расчетам. В работе предлагается метод, позволяющий применить сверточную нейронную сеть независимо от способа построения вычислительной сетки. Для этого проводится переинтерполяция поля течения на равномерную сетку вместе с самим телом. Геометрия тела задается с помощью функции расстояния со знаком и маскирования. Восстановление поля течения на основании части расчетов для схожих геометрий проводится с помощью нейронной сети типа UNet с пространственным механизмом внимания. Разрешение пристенной области, являющееся критически важным условием при турбулентном моделировании, производится на основании уравнений, полученных в методе пристенной декомпозиции.

Демонстрация метода приводится для случая обтекания скругленной пластины турбулентным потоком воздуха с различным скруглением при фиксированных параметрах набегающего потока с числом Рейнольдса $Re = 10^5$ и числом Маха $M = 0,15$. Поскольку течения с такими параметрами набегающего потока можно считать несжимаемыми, исследуются непосредственно только компоненты скорости. Проводится сравнение полей течения, профилей скорости и трения на стенке, полученных суррогатной моделью и численно. Анализ проводится как на пластине, так и на скруглении. Результаты моделирования подтверждают перспективность предлагаемого подхода. В частности, было показано, что даже в случае использования модели на максимально допустимых границах ее применимости трение может быть получено с точностью до 90%. Также в работе проводится анализ построенной архитектуры нейронной сети. Полученная суррогатная модель сравнивается с альтернативными моделями, построенными на основании вариационного автоэнкодера или метода главных компонент с использованием радиальных базисных функций. На основании этого сравнения демонстрируются преимущества предложенного метода.

When modeling turbulent flows in practical applications, it is often necessary to carry out a series of calculations of bodies of similar topology. For example, bodies that differ in the shape of the fairing. The use of convolutional neural networks allows to reduce the number of calculations in a series, restoring some of them based on calculations already performed. The paper proposes a method that allows to apply a convolutional neural network regardless of the method of constructing a computational mesh. To do this, the flow field is reinterpolated to a uniform mesh along with the body itself. The geometry of the body is set using the signed distance function and masking. The restoration of the flow field based on part of the calculations for similar geometries is carried out using a neural network of the UNet type with a spatial attention mechanism. The resolution of the nearwall region, which is a critical condition for turbulent modeling, is based on the equations obtained in the nearwall domain decomposition method.

A demonstration of the method is given for the case of a flow around a rounded plate by a turbulent air flow with different rounding at fixed parameters of the incoming flow with the Reynolds number $Re = 10^5$ and the Mach number $M = 0.15$. Since flows with such parameters of the incoming flow can be considered incompressible, only the velocity components are studied directly. The flow fields, velocity and friction profiles obtained by the surrogate model and numerically are compared. The analysis is carried out both on the plate and on the rounding. The simulation results confirm the prospects of the proposed approach. In particular, it was shown that even if the model is used at the maximum permissible limits of its applicability, friction can be obtained with an accuracy of up to 90%. The work also analyzes the constructed architecture of the neural network. The obtained surrogate model is compared with alternative models based on a variational autoencoder or the principal component analysis using radial basis functions. Based on this comparison, the advantages of the proposed method are demonstrated.

Рассматривается пространственно-временная модель тритрофической системы, описывающая взаимодействие жертвы, хищника и суперхищника в среде с неоднородным распределением ресурса. Учитываются всеядность суперхищника (Intraguild Predation, IGP), диффузия и направленная миграция (таксис), который моделируется с помощью логарифмической функции от ресурса и плотности жертвы. Основное внимание уделено анализу мультистабильности системы и роли косимметрии в формировании континуальных семейств стационарных решений. С использованием численно-аналитического подхода изучаются пространственно-однородные и неоднородные стационарные решения. Установлено, что при выполнении дополнительных соотношений между параметрами, характеризующими локальное взаимодействие хищников, и коэффициентами диффузии система обладает косимметрией, что приводит к возникновению семейства устойчивых стационарных решений, пропорциональных функции ресурса. Показано, что косимметрия не зависит от функции ресурса в случае неоднородной среды. Проведено исследование устойчивости стационарных распределений с помощью спектрального метода. Нарушение условий косимметрии приводит к разрушению семейства и появлению изолированных стационарных состояний, а также к длительным переходным процессам, отражающим память системы об исчезнувшем семействе. В зависимости от начальных условий и параметров в системе реализуются переходы к режимам с одним хищником (выживание хищника или суперхищника) или к сосуществованию хищников. Численные эксперименты на основе метода прямых (разностная схема по пространственной переменной и метод Рунге – Кутты для интегрирования по времени) подтверждают мультистабильность системы и иллюстрируют исчезновение семейства решений при разрушении косимметрии.

We consider a spatiotemporal model of a tritrophic system describing the interaction between prey, predator, and superpredator in an environment with nonuniform resource distribution. The model incorporates superpredator omnivory (Intraguild Predation, IGP), diffusion, and directed migration (taxis), the latter modeled using a logarithmic function of resource availability and prey density. The primary focus is on analyzing the multistability of the system and the role of cosymmetry in the formation of continuous families of steady-state solutions. Using a numerical-analytical approach, we study both spatially homogeneous and inhomogeneous steady-state solutions. It is established that under additional relations between the parameters governing local predator interactions and diffusion coefficients, the system exhibits cosymmetry, leading to the emergence of a family of stable steady-state solutions proportional to the resource function. We demonstrate that the cosymmetry is independent of the resource function in the case of a heterogeneous environment. The stability of stationary distributions is investigated using spectral methods. Violation of the cosymmetry conditions results in the breakdown of the solution family and the emergence of isolated equilibria, as well as prolonged transient dynamics reflecting the system’s “memory” of the vanished states. Depending on initial conditions and parameters, the system exhibits transitions to single-predator regimes (survival of either the predator or superpredator) or predator coexistence. Numerical experiments based on the method of lines, which involves finite difference discretization in space and Runge –Kutta integration in time, confirm the system’s multistability and illustrate the disappearance of solution families when cosymmetry is broken.

Представлена математическая модель, описывающая динамику инфекции ВИЧ-1 в отдельно взятом лимфоузле в начальный период развития инфекции. В рамках модели инфицирование индивидуума задается неотрицательной финитной функцией, описывающей скорость поступления первоначальных вирусных частиц в лимфоузел. Уравнения модели построены с учетом следующих факторов: 1) взаимодействие вирусных частиц с наивными Т-лимфоцитами CD4+, находящимися в различных фазах клеточного цикла; 2) контактное взаимодействие между размножающимися наивными Т-лимфоцитами CD4+ и инфицированными Т-лимфоцитами CD4+, производящими вирусные частицы. Спецификой контактных межклеточных взаимодействий является образование комплексов, состоящих из пар указанных клеток. Длительности существования комплексов задаются функциями распределения на конечных промежутках времени. Модель записана в форме высокоразмерной системы нелинейных дифференциальных уравнений с запаздыванием, включая два уравнения с распределенным запаздыванием, и дополнена неотрицательными начальными данными. При отсутствии инфекции ВИЧ-1 модель сводится к четырем дифференциальным уравнениям с запаздыванием, описывающим численность наивных Т-лимфоцитов CD4+ в различных фазах клеточного цикла. Показана глобальная разрешимость модели (существование и единственность решения на полуоси) и установлена неотрицательность компонент решения. Для проведения вычислительных экспериментов с моделью разработан алгоритм численного решения используемой системы дифференциальных уравнений на основе полунеявной схемы Эйлера для случая равномерного распределения длительностей существования комплексов. Представлены результаты вычислительных экспериментов, направленных на приближение численного решения модели к описанию кинетики развития инфекции ВИЧ-1 в ее острой фазе, включая фазу эклипса. В качестве наблюдаемой использована переменная, описывающая количество вирусных частиц на один миллилитр крови на 10–12-е сутки после начала острой инфекции. Численно исследована динамика наблюдаемой переменной в зависимости от вариации параметров модели, отражающих закономерности формирования комплексов и образования клеток, производящих вирусные частицы. Показана возможность затухания инфекции ВИЧ-1 в лимфоузле при определенных значениях некоторых из параметров модели.

A mathematical model describing the dynamics of HIV-1 infection in a single lymph node during the initial period of infection development is presented. Within the framework of the model, the infection of an individual is set by a nonnegative finite function describing the rate of entry of the initial viral particles into the lymph node. The equations of the model are derived with consideration of two factors: 1) the interaction of viral particles with naive CD4+ T lymphocytes in various phases of the cell cycle; 2) contact interaction between multiplying naive CD4+ T lymphocytes and infected CD4+ T lymphocytes producing viral particles. The specific feature of intercellular contact interactions is the formation of complexes consisting of pairs of these cells. The duration of the complexes’ existence is determined by the distribution functions over finite time intervals. The model is presented as a high-dimensional system of nonlinear delay differential equations, including two equations with distributed delay, and is supplemented with non-negative initial data. In the absence of HIV-1 infection, the model is reduced to four delay differential equations describing the number of naive CD4+ T-lymphocytes in different phases of the cell cycle. The global solvability of the model (the existence and uniqueness of the solution on the semi-axis) is determined, and the non-negativity of the solution components is established. To carry out computational experiments with the model, an algorithm for numerically solving the used system of differential equations are developed based on the semi-implicit Euler scheme for the case of uniform distribution of durations of the complexes existence. The results of computational experiments aimed at approximation the numerical solution of the model to describing the kinetics of HIV-1 infection spread in its acute phase, including the eclipse phase, are presented. The variable used as the observable is the variable describing the number of viral particles per milliliter of blood on days 10–12 after the onset of acute infection. The dynamics of the observable variable is numerically studied depending on the variation of the model parameters reflecting the patterns of complex formation and the formation of cells producing viral particles. The possibility of attenuation of HIV-1 infection in the lymph node at certain values of some of the model parameters is shown.

В работе представлен подход к реконструкции и количественному фенотипированию морфологических признаков растений в раннем онтогенезе на основе анализа цифровых изображений. Разработанный алгоритм сочетает глубокое обучение и графовые представления с учетом биологических закономерностей морфогенеза. Такой синтез позволяет перейти от бинарной сегментации к реконструкции топологически целостной структуры растения с корректным разделением пересекающихся корневых систем на снимках с несколькими растениями. На первом этапе с использованием сверточной нейронной сети архитектуры U-Net формируются бинарные маски семян, ростков и корневых систем. Полученное изображение преобразуется в графовую модель, в которой ребрам соответствуют сегменты корней и побегов, а вершинам — ключевые морфологические точки, включая ветвления и пересечения. Алгоритм направленного обхода от семенной точки с водораздельным разделением графа и композитной оценочной функцией выбора главной оси выделяет индивидуальные растения в виде изолированных подграфов и корректно различает главный корень, боковые корни и росток.

Корректность алгоритма подтверждена многоуровневой валидацией, включающей сравнение результатов графовой реконструкции на сегментированных изображениях, а также сквозную проверку полного вычислительного конвейера на исходных изображениях с результатами существующих программных решений и экспертной ручной разметки. Разработанный подход устойчив к вариативности формы корневых систем и шумам изображений, обеспечивает высокую точность извлечения морфологических признаков. Результаты исследования могут быть использованы в селекционных программах.

We propose an approach for the reconstruction and quantitative phenotyping of plant morphological traits at early ontogenetic stages based on digital image analysis. The proposed algorithm combines deep learning and graph-based representations while incorporating biological principles of morphogenesis. This integration enables the transition from binary segmentation to the reconstruction of a topologically consistent plant structure with accurate separation of intersecting root systems in images containing multiple plants. At the first stage, binary masks of seeds, shoots, and root systems are generated using a U-Net convolutional neural network architecture. The resulting image is transformed into a graph model in which edges correspond to root and shoot segments, while vertices represent key morphological points, including branching and intersection nodes. A directed traversal algorithm initialized from the seed point, combined with watershed-based graph partitioning and a composite scoring function for primary axis selection, identifies individual plants as isolated subgraphs and accurately distinguishes the primary root, lateral roots, and shoot. The validity of the algorithm was confirmed through a multi-level validation procedure, including comparison of graph reconstruction results on segmented images and end-to-end evaluation of the complete computational pipeline on original images against existing software solutions and expert manual annotations. The proposed approach is robust to variability in root system morphology and image noise and provides high accuracy in morphological trait extraction. The results of this study can be applied in plant breeding programs.

Проведен сравнительный анализ двух моделей пористой среды (Дарси и Бринкмана) на примере математического моделирования нестационарных режимов термогравитационной конвекции в пористой вертикальной цилиндрической полости с теплопроводной оболочкой конечной толщины в условиях конвективного охлаждения со стороны окружающей среды. Краевая задача математической физики, сформулированная в безразмерных переменных «функция тока — завихренность — температура», реализована численно неявным методом конечных разностей. Представлены результаты тестовых расчетов и влияния сеточных параметров, отражающие правомерность применения предлагаемого численного подхода. Установлены особенности класса сопряженных задач при использовании рассматриваемых моделей пористой среды.

Comparative analysis of two models of porous medium (Dacry and Brinkman) on an example of mathematical simulation of transient natural convection in a porous vertical cylindrical cavity with heat-conducting shell of finite thickness in conditions of convective cooling from an environment has been carried out. The boundary-value problem of mathematical physics formulated in dimensionless variables such as stream function, vorticity and temperature has been solved by implicit finite difference method. The presented verification results validate used numerical approach and also confirm that the solution is not dependent on the mesh size. Features of the conjugate heat transfer problems with considered models of porous medium have been determined.

Статья посвящена созданию математического управления процессами вложения средств банка в его деятельность. Весь процесс построения оптимального управления можно разбить на две составляющие: первая, выявление функций, описывающих движение ликвидного капитала в банке, и вторая, использование полученных функций в схеме динамического программирования. Прежде эта задача была рассмотрена в статье «Оптимальное управление вложением средств банка как фактор экономической стабильности» в № 4 за 2012 год. В существующей статье рассмотрена модификация этого решения, в частности, вводится дополнительная функция реинвестирования ℜ(φ), где φ — это приток ликвидных средств от предшествующего шага.

Article is devoted to the creation of a mathematical control of the bank investment process. The whole process of building optimal control may be divided into two components: in the first place, there is the identification of the functions describing the liquid capital movement in the bank and, in the second place, the use of these functions in the scheme of dynamic programming. Before this problem was discussed in the article "Optimal control of the bank investment as a factor of economic stability" in the 4^th issue for 2012. In the present article considers this modification of the solution, in particular, we use ℜ(φ) as a function of reinvestment, where φ is inflow of liquid capital realized at the previous step of control.

В работе рассматривается квадратичная дискретная модель популяционной динамики с запаздыванием под воздействием случайных возмущений. Анализ стохастических аттракторов модели проводится с помощью методов прямого численного моделирования и техники функций стохастической чувствительности. Показана деформация вероятностных распределений случайных состояний вокруг устойчивых равновесий и циклов при изменении параметров. Продемонстрировано явление индуцированных шумом переходов в зоне дискретных циклов.

We consider a time-delayed quadratic discrete model of population dynamics under the influence of random perturbations. Analysis of stochastic attractors of the model is performed using the methods of direct numerical simulation and the stochastic sensitivity function technique. A deformation of the probability distribution of random states around the stable equilibria and cycles is studied parametrically. The phenomenon of noise-induced transitions in the zone of discrete cycles is demonstrated.

Транспорт дыхательных газов дыхательной и кровеносной системами является одним из основных процессов, связанных с жизнедеятельностью организма человека. Значительные и/или длительные отклонения от нормальных значений концентраций кислорода и углекислого газа в крови могут приводить к существенным патологическим изменениям, вызывающим необратимые последствия: недостаток кислорода (гипоксия и ишемические явления), изменение кислотно-щелочного баланса крови (ацидоз или алкалоз) и др. В условиях меняющейся внешней среды и внутреннего состояния организма действие его регуляторных систем направлено на поддержание гомеостаза. Одним из основных механизмов поддержания концентраций (парциальных давлений) кислорода и углекислого газа в крови на нормальном уровне является регуляция минутной вентиляции, частоты и глубины дыхания за счет активности центрального и периферического регуляторов.

В данной работе предложена математическая модель регуляции параметров легочной вентиляции, которая затем используется для расчета минутной вентиляции легких при гипоксии и гиперкапнии. Модель построена с использованием однокомпонентной модели легкого и уравнений биохимического равновесия кислорода в крови и альвеолярном объеме легких. Приводится сопоставление с данными лабораторных исследований. Анализ полученных результатов показывает, что модель удовлетворительно воспроизводит динамику минутной вентиляции при гиперкапнии. Анализируются факторы, которые необходимо учесть для более точного моделирования регуляции минутной вентиляции при гипоксии.

Респираторная функция является одним из главных лимитирующих факторов организма при интенсивных физических нагрузках, характерных для спорта высших достижений. Поэтому результаты данной работы имеют значимое прикладное значения в области математического моделирования в спорте. Условия гипоксии и гиперкапнии отчасти воспроизводят тренировки в условиях высокогорья и гипоксии, целью которых является легальное повышение гемоглобина в крови у спортсменов.

Transport of respiratory gases by respiratory and circulatory systems is one of the most important processes associated with living conditions of the human body. Significant and/or long-term deviations of oxygen and carbon dioxide concentrations from the normal values in blood can be a reason of significant pathological changes with irreversible consequences: lack of oxygen (hypoxia and ischemic events), the change in the acidbase balance of blood (acidosis or alkalosis), and others. In the context of a changing external environment and internal conditions of the body the action of its regulatory systems aimed at maintaining homeostasis. One of the major mechanisms for maintaining concentrations (partial pressures) of oxygen and carbon dioxide in the blood at a normal level is the regulation of minute ventilation, respiratory rate and depth of respiration, which is caused by the activity of the central and peripheral regulators.

In this paper we propose a mathematical model of the regulation of pulmonary ventilation parameter. The model is used to calculate the minute ventilation adaptation during hypoxia and hypercapnia. The model is developed using a single-component model of the lungs, and biochemical equilibrium conditions of oxygen and carbon dioxide in the blood and the alveolar lung volume. A comparison with laboratory data is performed during hypoxia and hypercapnia. Analysis of the results shows that the model reproduces the dynamics of minute ventilation during hypercapnia with sufficient accuracy. Another result is that more accurate model of regulation of minute ventilation during hypoxia should be developed. The factors preventing from satisfactory accuracy are analysed in the final section.

Respiratory function is one of the main limiting factors of the organism during intense physical activities. Thus, it is important characteristic of high performance sport and extreme physical activity conditions. Therefore, the results of this study have significant application value in the field of mathematical modeling in sport. The considered conditions of hypoxia and hypercapnia are partly reproduce training at high altitude and at hypoxia conditions. The purpose of these conditions is to increase the level of hemoglobin in the blood of highly qualified athletes. These conditions are the only admitted by sport committees.