All issues

Ультразвуковое исследование свойств материалов является прецизионным методом определения их упругих и прочностных свойств в связи с маленькой по сравнению с толщиной пластины длиной волны, образующейся в материале после воздействия лазерным пучком. В данной работе подробно рассмотрены волновые процессы, возникающие в ходе проведения этих измерений. Показано, что полноволновое численное моделирование позволяет детально изучать типы волн, геометрические характеристики их профиля, скорость прихода волн в различные точки, выявлять типы волн, измерения по которым оптимальны для исследований образца с заданными материалом и формой, разрабатывать методики измерений.

Для осуществления полноволнового моделирования в данной работе был применен сеточно-характеристический метод на структурированных сетках и решалась гиперболическая система уравнений, описывающая распространение упругих волн в материале рассматриваемой пластины конечной толщины на конкретном примере отношения толщины к ширине 1:10.

Для моделирования упругого фронта, возникшего в пластине от воздействия лазерного пучка, предложена соответствующая постановка задачи. Выполнено сравнение возникающих при ее использовании волновых эффектов со случаем точечного источника и с данными физических экспериментов о распространении лазерного ультразвука в металлических пластинах.

Проведено исследование, на основании которого были выявлены характерные геометрические особенности рассматриваемых волновых процессов. Исследованы основные типы упругих волн, возникающие в процессе воздействия лазерного пучка, проанализирована возможность их использования для исследования свойств материалов и предложен метод, основанный на анализе кратных волн. Проведено тестирование предложенного метода по изучению свойств пластины при помощи кратных волн на синтетических данных, показавшее хорошие результаты.

Следует отметить, что большая часть исследований кратных волн направлена на разработку методов их подавления. Кратные волны не используются для обработки результатов ультразвуковых исследований в связи со сложностью их выявления в регистрируемых данных физического эксперимента.

За счет применения полноволнового моделирования и анализа пространственных динамических волновых процессов в данной работе кратные волны рассмотрены подробно и предложено деление материалов на три класса, позволяющее использовать кратные волны для получения информации о материале пластины.

Основными результатами работы являются разработанные постановки задачи для численного моделирования исследования пластин конечной толщины лазерным ультразвуком; выявленные особенности волновых явлений, возникающих в пластинах конечной толщины; разработанная методика исследования свойств пластины на основе кратных волн; разработанная классификация материалов.

Результаты исследований, приведенные в настоящей работе, могут быть интересны для разработок не только в области ультразвуковых исследований материалов, но и в области сейсмической разведки земных недр, так как предложенный подход может быть расширен на более сложные случаи гетерогенных сред и применен в геофизике.

Ultrasound examination of material properties is a precision method for determining their elastic and strength properties in connection with the small wavelength formed in the material after impact of a laser beam. In this paper, the wave processes arising during these measurements are considered in detail. It is shown that full-wave numerical modeling allows us to study in detail the types of waves, topological characteristics of their profile, speed of arrival of waves at various points, identification the types of waves whose measurements are most optimal for examining a sample made of a specific material of a particular shape, and to develop measurement procedures.

To carry out full-wave modeling, a grid-characteristic method on structured grids was used in this work and a hyperbolic system of equations that describes the propagation of elastic waves in the material of the thin plate under consideration on a specific example of a ratio of thickness to width of 1:10 was solved.

To simulate an elastic front that arose in the plate due to a laser beam, a model of the corresponding initial conditions was proposed. A comparison of the wave effects that arise during its use in the case of a point source and with the data of physical experiments on the propagation of laser ultrasound in metal plates was made.

A study was made on the basis of which the characteristic topological features of the wave processes under consideration were identified and revealed. The main types of elastic waves arising due to a laser beam are investigated, the possibility of their use for studying the properties of materials is analyzed. A method based on the analysis of multiple waves is proposed. The proposed method for studying the properties of a plate with the help of multiple waves on synthetic data was tested, and it showed good results.

It should be noted that most of the studies of multiple waves are aimed at developing methods for their suppression. Multiple waves are not used to process the results of ultrasound studies due to the complexity of their detection in the recorded data of a physical experiment.

Due to the use of full wave modeling and analysis of spatial dynamic wave processes, multiple waves are considered in detail in this work and it is proposed to divide materials into three classes, which allows using multiple waves to obtain information about the material of the plate.

The main results of the work are the developed problem statements for the numerical simulation of the study of plates of a finite thickness by laser ultrasound; the revealed features of the wave phenomena arising in plates of a finite thickness; the developed method for studying the properties of the plate on the basis of multiple waves; the developed classification of materials.

The results of the studies presented in this paper may be of interest not only for developments in the field of ultrasonic non-destructive testing, but also in the field of seismic exploration of the earth's interior, since the proposed approach can be extended to more complex cases of heterogeneous media and applied in geophysics.

В данной статье предлагается фреймворк sumo-atclib, который предоставляет удобный единообразный интерфейс для апробации разных по ограничениям алгоритмов адаптивного управления, например ограничения на длительности фаз, последовательности фаз, ограничения на минимальное время между управляющими воздействиями, который использует среду микроскопического моделирования транспорта с открытым исходным кодом SUMO. Фреймворк разделяет функционал контроллеров (класс TrafficController) и систему наблюдения и детектирования (класс StateObserver), что повторяет архитектуру реальных светофорных объектов и систем адаптивного управления и упрощает апробацию новыха лгоритмов, так как можно свободно варьировать сочетания разных контроллеров и систем детектирования транспортных средств. Также в отличие от большинства существующих решений добавлен класс дороги Road, который объединяет набор полос, это позволяет, например, определить смежность регулируемых перекрестков, в случаях когда на пути от одного перекрестка к другому количество полос меняется, а следовательно, граф дороги разбивается на несколько ребер. При это сами алгоритмы используют одинаковый интерфейс и абстрагированы от конкретных параметров детекторов, топологии сети, то есть предполагается, что это решение позволит транспортному инженеру протестировать уже готовые алгоритмы для нового сценария, без необходимости их адаптации под новые условия, что ускоряет процесс разработки управляющей системы и снижает накладные расходы на проектирование. В настоящий момент в пакете есть примеры алгоритмов MaxPressure и метода обучения с подкреплением Q-learning, база примеров также пополняется. Также фреймворк включает в себя набор сценариев SUMO для тестирования алгоритмов, в который входят как синтетические карты, так и хорошо верифицированные SUMO-сценарии, такие как Cologne и Ingolstadt. Кроме того, фреймворк предоставляет некоторый набор автоматически подсчитываемых метрик, таких как полное время в пути, время задержки, средняя скорость; также в фреймворке представлен готовый пример для визуализации метрик.

This article proposes the sumo-atclib framework, which provides a convenient uniform interface for testing adaptive control algorithms with different limitations, for example, restrictions on phase durations, phase sequences, restrictions on the minimum time between control actions, which uses the open source microscopic transport modeling environment SUMO. The framework shares the functionality of controllers (class TrafficController) and a monitoring and detection system (class StateObserver), which repeats the architecture of real traffic light objects and adaptive control systems and simplifies the testing of new algorithms, since combinations of different controllers and vehicle detection systems can be freely varied. Also, unlike most existing solutions, the road class Road has been added, which combines a set of lanes, this allows, for example, to determine the adjacency of regulated intersections, in cases when the number of lanes changes on the way from one intersection to another, and therefore the road graph is divided into several edges. At the same time, the algorithms themselves use the same interface and are abstracted from the specific parameters of the detectors, network topologies, that is, it is assumed that this solution will allow the transport engineer to test ready-made algorithms for a new scenario, without the need to adapt them to new conditions, which speeds up the development process of the control system, and reduces design overhead. At the moment, the package contains examples of MaxPressure algorithms and the Q-learning reinforcement learning method, the database of examples is also being updated. The framework also includes a set of SUMO scripts for testing algorithms, which includes both synthetic maps and well-verified SUMO scripts such as Cologne and Ingolstadt. In addition, the framework provides a set of automatically calculated metrics, such as total travel time, delay time, average speed; the framework also provides a ready-made example for visualization of metrics.

В представленной работе обсуждается возможность упрощенного трехмерного нестационарного моделирования процесса плазменно-стимулированного горения газообразного топлива в сверхзвуковом потоке воздуха. Расчеты проводились в программном комплексе FlowVision. В работе выполнен анализ геометрии эксперимента и сделан вывод о ее существенной трехмерности, связанной как с дискретностью подачи топлива в поток, так и с наличием локализованных плазменных образований. Предложен вариант упрощения расчетной геометрии, основанный на симметрии аэродинамического канала и периодичности пространственных неоднородностей. Выполнено тестирование модифицированной $k–\varepsilon$ модели турбулентности FlowVision (KEFV) в условиях сверхзвукового потока. В этих расчетах в области источников тепла и инжекции топлива использовалась подробная сетка без пристеночных функций, а на удаленных от ключевой области поверхностях пристеночные функции были включены. Это позволило существенно уменьшить количество ячеек расчетной сетки. Сложная задача моделирования воспламенения углеводородного топлива при воздействии плазмы была существенно упрощена путем представления плазменных образований как источников тепла и использования одной брутто-реакции для описания горения топлива. На базе геометрии аэродинамического стенда ИАДТ-50 ОИВТ РАН с помощью моделирования в программном комплексе ПК FlowVision проведены калибровка и параметрическая оптимизация подачи газообразного топлива в сверхзвуковой поток. Продемонстрировано хорошее совпадение экспериментальной и синтетической теневой картины потока при инжекции топлива. Проведено моделирование потока для геометрии камеры сгорания Т131 ЦАГИ с инжекцией топлива и генерацией плазмы. В результате моделирования для заданного набора параметров продемонстрировано воспламенение топлива, что совпало с результатами эксперимента. Отмечена важность адаптации расчетной сетки с повышением пространственного разрешения в области объемных источников тепла, моделирующих зону электрического разряда. Достигнуто удовлетворительное качественное совпадение распределений давления, полученных в моделировании и эксперименте.

In the present paper, we discuss the possibility of a simplified three-dimensional unsteady simulation of plasma-assisted combustion of gaseous fuel in a supersonic airflow. Simulation was performed by using FlowVision CFD software. Analysis of experimental geometry show that it has essentially 3D nature that conditioned by the discrete fuel injection into the flow as well as by the presence of the localized plasma filaments. Study proposes a variant of modeling geometry simplification based on symmetry of the aerodynamic duct and periodicity of the spatial inhomogeneities. Testing of modified FlowVision $k–\varepsilon$ turbulence model named «KEFV» was performed for supersonic flow conditions. Based on that detailed grid without wall functions was used the field of heat and near fuel injection area and surfaces remote from the key area was modeled with using of wall functions, that allowed us to significantly reduce the number of cells of the computational grid. Two steps significantly simplified a complex problem of the hydrocarbon fuel ignition by means of plasma generation. First, plasma formations were simulated by volumetric heat sources and secondly, fuel combustion is reduced to one brutto reaction. Calibration and parametric optimization of the fuel injection into the supersonic flow for IADT-50 JIHT RAS wind tunnel is made by means of simulation using FlowVision CFD software. Study demonstrates a rather good agreement between the experimental schlieren photo of the flow with fuel injection and synthetical one. Modeling of the flow with fuel injection and plasma generation for the facility T131 TSAGI combustion chamber geometry demonstrates a combustion mode for the set of experimental parameters. Study emphasizes the importance of the computational mesh adaptation and spatial resolution increasing for the volumetric heat sources that model electric discharge area. A reasonable qualitative agreement between experimental pressure distribution and modeling one confirms the possibility of limited application of such simplified modeling for the combustion in high-speed flow.

Мы описываем инженерно-психологический эксперимент, продолжающий исследование способов адаптации человека к росту сложности логических задач методом предъявления серий задач нарастающей сложности, которая определяется объемом исходных данных. Задачи требуют вычислений в ассоциативной или неассоциативной системе операций. По характеру изменения времени решения задачи в зависимости от числа необходимых операций можно делать вывод о чисто последовательном способе решения задач или о подключении к решению дополнительных ресурсов мозга в параллельном режиме. В ранее опубликованной экспериментальной работе человек в процессе решения ассоциативной задачи распознавал цветные картинки с содержательными изображениями. В новом исследовании аналогичная задача решается для абстрактных монохромных геометрических фигур. Анализ результата показал, что для второго случая значительно снижается вероятность перехода испытуемого на параллельный способ обработки зрительной информации. Метод исследования основан на предъявлении человеку задач двух типов. Один тип задач содержит ассоциативные вычисления и допускает параллельный алгоритм решения. Другой тип задач контрольный, содержит задачи, в которых вычисления неассоциативные и параллельные алгоритмы решения неэффективны. Задача распознавания и поиска заданного объекта ассоциативна. Параллельная стратегия значительно ускоряет решение при сравнительно малых дополнительных затратах ресурсов. В качестве контрольной серии задач (для отделения параллельной работы от ускорения последовательного алгоритма) используется, как и в предыдущем эксперименте, неассоциативная задача сравнения в циклической арифметике, представленной в наглядной форме игры «камень, ножницы, бумага». В этой задаче параллельный алгоритм требует работы большого числа процессоров с малым коэффициентом эффективности. Поэтому переход человека на параллельный алгоритм решения этой задачи практически исключен и ускорение обработки входной информации возможно только путем повышения быстродействия. Сравнение зависимости времени решения от объема исходных данных для двух типов задач позволяет выявить четыре типа стратегий адаптации к росту сложности задачи: равномерная последовательная, ускоренная последовательная, параллельные вычисления (там, где это возможно) или неопределенная (для данного метода) стратегия. Уменьшение части испытуемых, которые переходят на параллельную стратегию при кодировании входной информации формальными изображениями, показывает эффективность кодов, вызывающих предметные ассоциации. Они повышают скорость восприятия и переработки информации человеком. Статья содержит предварительную математическую модель, которая объясняет это явление. Она основана на появлении второго набора исходных данных, который возникает у человека в результате узнавания изображенных предметов.

We describe an engineering-psychological experiment that continues the study of ways to adapt a person to the increasing complexity of logical problems by presenting a series of problems of increasing complexity, which is determined by the volume of initial data. Tasks require calculations in an associative or non-associative system of operations. By the nature of the change in the time of solving the problem, depending on the number of necessary operations, we can conclude that a purely sequential method of solving problems or connecting additional brain resources to the solution in parallel mode. In a previously published experimental work, a person in the process of solving an associative problem recognized color images with meaningful images. In the new study, a similar problem is solved for abstract monochrome geometric shapes. Analysis of the result showed that for the second case, the probability of the subject switching to a parallel method of processing visual information is significantly reduced. The research method is based on presenting a person with two types of tasks. One type of problem contains associative calculations and allows a parallel solution algorithm. Another type of problem is the control one, which contains problems in which calculations are not associative and parallel algorithms are ineffective. The task of recognizing and searching for a given object is associative. A parallel strategy significantly speeds up the solution with relatively small additional resources. As a control series of problems (to separate parallel work from the acceleration of a sequential algorithm), we use, as in the previous experiment, a non-associative comparison problem in cyclic arithmetic, presented in the visual form of the game “rock, paper, scissors”. In this problem, the parallel algorithm requires a large number of processors with a small efficiency coefficient. Therefore, the transition of a person to a parallel algorithm for solving this problem is almost impossible, and the acceleration of processing input information is possible only by increasing the speed. Comparing the dependence of the solution time on the volume of source data for two types of problems allows us to identify four types of strategies for adapting to the increasing complexity of the problem: uniform sequential, accelerated sequential, parallel computing (where possible), or undefined (for this method) strategy. The Reducing of the number of subjects, who switch to a parallel strategy when encoding input information with formal images, shows the effectiveness of codes that cause subject associations. They increase the speed of human perception and processing of information. The article contains a preliminary mathematical model that explains this phenomenon. It is based on the appearance of a second set of initial data, which occurs in a person as a result of recognizing the depicted objects.

Для систем когнитивного радио актуальным является использование эффективных алгоритмов поиска свободных каналов, которые могут быть предоставлены вторичным пользователям. Поэтому данная статья посвящена повышению точности прогнозирования занятости частотного ресурса системы сотовой связи с использованием пространственно-временных карт радиосреды. Формирование карты радиосреды осуществляется для системы сотовой связи четвертого поколения Long-Term Evolution. С учетом этого разработана структура модели, включающая генерацию данных и позволяющая выполнять обучение и тестирование искусственной нейронной сети для прогнозирования занятости частотных ресурсов, представленных в виде содержимого ячеек карты радиосреды. Описана методика оценки точности прогнозирования. Имитационная модель системы сотовой связи реализована в программной среде MatLab. Разработанная модель прогнозирования занятости частотного ресурса реализована на языке программирования Python. Представлена полная файловая структура модели. Эксперименты выполнены с использованием искусственных нейронных сетей на основе архитектур нейронных сетей Long Short-Term Memory и Колмогорова – Арнольда с учетом ее модификации. Установлено, что при равном количестве параметров нейронная сеть Колмогорова – Арнольда обучается быстрее для данной задачи. Полученные результаты исследований свидетельствуют о повышении точности прогнозирования занятости частотного ресурса системы сотовой связи при использовании нейронной сети Колмогорова – Арнольда.

For cognitive radio systems, it is important to use efficient algorithms that search for free channels that can be provided to secondary users. Therefore, this paper is devoted to improving the accuracy of prediction frequency resource occupancy of a cellular communication system using spatiotemporal radio environment maps. The formation of a radio environment map is implemented for the fourthgeneration cellular communication system Long-Term Evolution. Taking this into account, a model structure has been developed that includes data generation and allows training and testing of an artificial neural network to predict the occupancy of frequency resources presented as the contents of radio environment map cells. A method for assessing prediction accuracy is described. The simulation model of the cellular communication system is implemented in the MatLab. The developed frequency resource occupancy prediction model is implemented in the Python. The complete file structure of the model is presented. The experiments were performed using artificial neural networks based on the Long Short-Term Memory and Kolmogorov – Arnold neural network architectures, taking into account its modification. It was found that with an equal number of parameters, the Kolmogorov –Arnold neural network learns faster for a given task. The obtained research results indicate an increase in the accuracy of prediction the occupancy of the frequency resource of the cellular communication system when using the Kolmogorov – Arnold neural network.

В данной работе рассматривается обратная задача сейсморазведки — определение структуры исследуемой среды по зарегистрированному волновому отклику от нее. В качестве целевого объекта рассматриваются крупные трещины, размеры и положение которых необходимо определить.

Для решения прямой задачи используется численное моделирование сеточно-характеристическим методом. Сеточно-характеристический метод позволяет применять физически обоснованные алгоритмы расчета точек на внешних границах области и контактных границах внутри области интегрирования. Трещина принимается тонкой, для описания трещины используется специальное условие на створках трещины.

Обратная задача решается с помощью сверточных нейронных сетей. Входными данными нейронной сети являются сейсмограммы, интерпретируемые как изображения. Выходными данными являются маски, описывающие среду на структурированной сетке. Каждый элемент такой сетки относится к одному из двух классов: либо элемент сплош- ного геологического массива, либо элемент, через который проходит трещина. Такой подход позволяет рассматривать среду, в которой находится неизвестное наперед количество трещин.

Для обучения нейронной сети использовались исключительно примеры с одной трещиной. Для итогового тестирования обученной сети использовались отдельные примеры с несколькими трещинами, эти примеры никак не были задействованы в ходе обучения. Целью тестирования в таких условиях была проверка, что обученная сеть обладает достаточной общностью, распознает в сигнале признаки наличия трещины и при этомне страдает от переобучения на примерах с единственной трещиной в среде.

В работе показано, что сверточная сеть, обученная на примерах с единичной трещиной, может использоваться для обработки данных с множественными трещинами. Хорошо определяются в том числе небольшие трещины на больших глубинах, если они пространственно разнесены друг от друга на расстояние большее, чемдлина сканирующего импульса. В этом случае на сейсмограмме их волновые отклики хорошо различимы и могут быть интерпретированы нейронной сетью. В случае близко расположенных трещин могут возникать артефакты и ошибки интерпретации. Это связано с тем, что на сейсмограмме волновые отклики близких трещин сливаются, из-за чего нейронная сеть интерпретирует несколько рядом расположенных трещин как одну. Отметим, что подобную ошибку, скорее всего, допустил бы и человек при ручной интерпретации данных. В работе приведены примеры некоторых таких артефактов, искажений и ошибок распознавания.

This paper considers the inverse problem of seismic exploration — determining the structure of the media based on the recorded wave response from it. Large cracks are considered as target objects, whose size and position are to be determined.

he direct problem is solved using the grid-characteristic method. The method allows using physically based algorithms for calculating outer boundaries of the region and contact boundaries inside the region. The crack is assumed to be thin, a special condition on the crack borders is used to describe the crack.

The inverse problem is solved using convolutional neural networks. The input data of the neural network are seismograms interpreted as images. The output data are masks describing the medium on a structured grid. Each element of such a grid belongs to one of two classes — either an element of a continuous geological massif, or an element through which a crack passes. This approach allows us to consider a medium with an unknown number of cracks.

The neural network is trained using only samples with one crack. The final testing of the trained network is performed using additional samples with several cracks. These samples are not involved in the training process. The purpose of testing under such conditions is to verify that the trained network has sufficient generality, recognizes signs of a crack in the signal, and does not suffer from overtraining on samples with a single crack in the media.

The paper shows that a convolutional network trained on samples with a single crack can be used to process data with multiple cracks. The networks detects fairly small cracks at great depths if they are sufficiently spatially separated from each other. In this case their wave responses are clearly distinguishable on the seismogram and can be interpreted by the neural network. If the cracks are close to each other, artifacts and interpretation errors may occur. This is due to the fact that on the seismogram the wave responses of close cracks merge. This cause the network to interpret several cracks located nearby as one. It should be noted that a similar error would most likely be made by a human during manual interpretation of the data. The paper provides examples of some such artifacts, distortions and recognition errors.

Работа продолжает исследования по способности человека повышать производительность обработки информации, используя параллельную работу или повышение быстродействия анализаторов. Человек получает серию задач, решение которых требует переработки известного количества информации. Регистрируются время и правильность решения. По правильно решенным задачам определяется зависимость среднего времени решения от объема информации в задаче. В соответствии с предложенной ранее методикой задачи содержат вычисления выражений в двух алгебрах, одна из которых ассоциативная, а другая неассоциативная. Для облегчения работы испытуемых в опыте были использованы образные графические изображения элементов алгебры. Неассоциативные вычисления реализовывались в форме игры «Камень, ножницы, бумага». Надо было определить символ-победитель в длинной строке этих рисунков, считая, что они возникают последовательно слева направо и играют с предыдущим символом победителем. Ассоциативные вычисления были основаны на распознавании рисунков из конечного набора простых изображений. Надо было определить, какого рисунка из этого набора в строке не хватает, либо констатировать, что все рисунки присутствуют. В каждой задаче отсутствовало не более одной картинки. Вычисления в ассоциативной алгебре допускают параллельный счет, а при отсутствии ассоциативности возможны только последовательные вычисления. Поэтому анализ времени решения серий задач позволяет выявить последовательную равномерную, последовательную ускоренную и параллельную стратегии вычислений. В экспериментах было установлено, что для решения неассоциативных задач все испытуемые применяли равномерную последовательную стратегию. Для ассоциативных задач все испытуемые использовали параллельные вычисления, а некоторые использовали параллельные вычисления с ускорением по мере роста сложности задачи. Небольшая часть испытуемых при большой сложности, судя по эволюции времени решения, дополняла параллельный счет последовательным этапом вычислений (возможно, для контроля решения). Разработан специальный метод оценки скорости переработки входной информации человеком. Он позволил оценить уровень параллельности расчета в ассоциативных задачах. Была зарегистрирована параллельность уровня от двух до трех. Характерная скорость обработки информации в последовательном случае (примерно полтора символа в секунду) вдвое меньше типичной скорости распознавания изображений человеком. Видимо, разница времени обработки расходуется собственно на процесс вычислений. Для ассоциативной задачи в случае минимального объема информации время решения либо близко к неассоциативному случаю, либо меньше до двух раз. Вероятно, это связано с тем, что для малого числа символов распознавание практически исчерпывает вычисления для использованной неассоциативной задачи.

The work continues research on the ability of a person to improve the productivity of information processing, using parallel work or improving the performance of analyzers. A person receives a series of tasks, the solution of which requires the processing of a certain amount of information. The time and the validity of the decision are recorded. The dependence of the average solution time on the amount of information in the problem is determined by correctly solved problems. In accordance with the proposed method, the problems contain calculations of expressions in two algebras, one of which is associative and the other is nonassociative. To facilitate the work of the subjects in the experiment were used figurative graphic images of elements of algebra. Non-associative calculations were implemented in the form of the game “rock-paper-scissors”. It was necessary to determine the winning symbol in the long line of these figures, considering that they appear sequentially from left to right and play with the previous winner symbol. Associative calculations were based on the recognition of drawings from a finite set of simple images. It was necessary to determine which figure from this set in the line is not enough, or to state that all the pictures are present. In each problem there was no more than one picture. Computation in associative algebra allows the parallel counting, and in the absence of associativity only sequential computations are possible. Therefore, the analysis of the time for solving a series of problems reveals a consistent uniform, sequential accelerated and parallel computing strategy. In the experiments it was found that all subjects used a uniform sequential strategy to solve non-associative problems. For the associative task, all subjects used parallel computing, and some have used parallel computing acceleration of the growth of complexity of the task. A small part of the subjects with a high complexity, judging by the evolution of the solution time, supplemented the parallel account with a sequential stage of calculations (possibly to control the solution). We develop a special method for assessing the rate of processing of input information by a person. It allowed us to estimate the level of parallelism of the calculation in the associative task. Parallelism of level from two to three was registered. The characteristic speed of information processing in the sequential case (about one and a half characters per second) is twice less than the typical speed of human image recognition. Apparently the difference in processing time actually spent on the calculation process. For an associative problem in the case of a minimum amount of information, the solution time is near to the non-associativity case or less than twice. This is probably due to the fact that for a small number of characters recognition almost exhausts the calculations for the used non-associative problem.

Реконструкция траекторий заряженных частиц в трековых детекторах является ключевой проблемой анализа экспериментальных данных для физики высоких энергий и ядерной физики. Поток данных в современных экспериментах растет день ото дня, и традиционные методы трекинга уже не в состоянии соответствовать этим объемам данных по скорости обработки. Для решения этой проблемы нами были разработаны два нейросетевых алгоритма, использующих методы глубокого обучения, для локальной (каждый трек в отдельности) и глобальной (все треки в событии) реконструкции треков применительно к данным трекового GEM-детектора эксперимента BM@N ОИЯИ. Преимущество глубоких нейронных сетей обусловлено их способностью к обнаружению скрытых нелинейных зависимостей в данных и возможностью параллельного выполнения операций линейной алгебры, лежащих в их основе.

В данной статье приведено описание исследования по обобщению этих алгоритмов и их адаптации к применению для внутреннего поддетектора CGEM (BESIII ИФВЭ, Пекин). Нейросетевая модель RDGraphNet для глобальной реконструкции треков, разработанная на основе реверсного орграфа, успешно адаптирована. После обучения на модельных данных тестирование показало обнадеживающие результаты: для распознавания треков полнота (recall) составила 98% и точность (precision) — 86%. Однако адаптация «локальной» нейросетевой модели TrackNETv2 потребовала учета специфики цилиндрического детектора CGEM (BESIII), состоящего всего из трех детектирующих слоев, и разработки дополнительного нейроклассификатора для отсева ложных треков. Полученная программа TrackNETv2.1 протестирована в отладочном режиме. Значение полноты на первом этапе обработки составило 99%. После применения классификатора точность составила 77%, при незначительном снижении показателя полноты до 94%. Данные результаты предполагают дальнейшее совершенствование модели локального трекинга.

The reconstruction of charged particle trajectories in tracking detectors is a key problem in the analysis of experimental data for high energy and nuclear physics.

The amount of data in modern experiments is so large that classical tracking methods such as Kalman filter can not process them fast enough. To solve this problem, we have developed two neural network algorithms of track recognition, based on deep learning architectures, for local (track by track) and global (all tracks in an event) tracking in the GEM tracker of the BM@N experiment at JINR (Dubna). The advantage of deep neural networks is the ability to detect hidden nonlinear dependencies in data and the capability of parallel execution of underlying linear algebra operations.

In this work we generalize these algorithms to the cylindrical GEM inner tracker of BESIII experiment. The neural network model RDGraphNet for global track finding, based on the reverse directed graph, has been successfully adapted. After training on Monte Carlo data, testing showed encouraging results: recall of 98% and precision of 86% for track finding.

The local neural network model TrackNETv2 was also adapted to BESIII CGEM successfully. Since the tracker has only three detecting layers, an additional neuro-classifier to filter out false tracks have been introduced. Preliminary tests demonstrated the recall value at the first stage of 99%. After applying the neuro-classifier, the precision was 77% with a slight decrease of the recall to 94%. This result can be improved after the further model optimization.

Рассматривается новая серия тестов, предназначенных для выявления способности человека к параллельным вычислениям. В отличие от задач, рассмотренных в предыдущих работах, в новых сериях ответы распределены статистически равномерно. Это упрощает анализ полученных результатов и уменьшает оценку статистической погрешности. Новые экспериментальные данные близки к результатам, полученным в предыдущих опытах.

We consider a new set of tests which assigns to detection of human capability for parallel calculation. The new tests support the homogenous statistical distribution of results in distinction to the tests discussed in our previous works. This feature simplifies the analysis of test results and decreases the estimate of statistical error. The new experimental data is close to results obtained in previous experiments.

DevSecOps требует интеграции безопасности на каждом этапе разработки программного обеспечения для обеспечения безопасных и соответствующих требованиям приложений. Традиционные методы тестирования безопасности, часто выполняемые на поздних этапах разработки, недостаточны для решения задач, связанных с непрерывной интеграцией и непрерывной доставкой (CI/CD), особенно в сложных, критически важных секторах, таких как промышленная автоматизация. В данной статье мы предлагаем подход, который автоматизирует анализ и тестирование требований безопасности путем встраивания проверки требований в конвейер CI/CD. Наш метод использует инструмент ARQAN для сопоставления высокоуровневых требований безопасности с Руководствами по технической реализации безопасности (STIGs) с помощью семантического поиска, а также RQCODE для формализации этих требований в виде кода, предоставляя тестируемые и поддающиеся исполнению руководства по безопасности. Мы внедрили ARQAN и RQCODE в рамках CI/CD, интегрировав их с GitHub Actions для обеспечения проверки безопасности в реальномврем ени и автоматической проверки соответствия. Наш подход поддерживает стандарты безопасности, такие как IEC 62443, и автоматизирует оценку безопасности, начиная с этапа планирования, улучшая прослеживаемость и согласованность практик безопасности на протяжении всего конвейера. Предварительная оценка этого подхода в сотрудничестве с компанией по промышленной автоматизации показывает, что он эффективно охватывает критические требования безопасности, достигая автоматического соответствия 66,15% руководств STIG, относящихся к платформе Windows 10. Обратная связь от отраслевых специалистов подчеркивает его практичность: 85% требований безопасности сопоставлены с конкретными рекомендациями STIG, и 62% из этих требований имеют соответствующие тестируемые реализации в RQCODE. Эта оценка подчеркивает потенциал подхода для сдвига проверки безопасности на более ранние этапы разработки, способствуя более устойчивому и безопасному жизненному циклу DevSecOps.

The fast-paced environment of DevSecOps requires integrating security at every stage of software development to ensure secure, compliant applications. Traditional methods of security testing, often performed late in the development cycle, are insufficient to address the unique challenges of continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipelines, particularly in complex, high-stakes sectors such as industrial automation. In this paper, we propose an approach that automates the analysis and testing of security requirements by embedding requirements verification into the CI/CD pipeline. Our method employs the ARQAN tool to map high-level security requirements to Security Technical Implementation Guides (STIGs) using semantic search, and RQCODE to formalize these requirements as code, providing testable and enforceable security guidelines.We implemented ARQAN and RQCODE within a CI/CD framework, integrating them with GitHub Actions for realtime security checks and automated compliance verification. Our approach supports established security standards like IEC 62443 and automates security assessment starting from the planning phase, enhancing the traceability and consistency of security practices throughout the pipeline. Evaluation of this approach in collaboration with an industrial automation company shows that it effectively covers critical security requirements, achieving automated compliance for 66.15% of STIG guidelines relevant to the Windows 10 platform. Feedback from industry practitioners further underscores its practicality, as 85% of security requirements mapped to concrete STIG recommendations, with 62% of these requirements having matching testable implementations in RQCODE. This evaluation highlights the approach’s potential to shift security validation earlier in the development process, contributing to a more resilient and secure DevSecOps lifecycle.