Table Of ContentМИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Ульяновский областной центр новых информационных технологий
ИНФОРМАТИКА
И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ
ТЕХНИКА
XI Всероссийская научно-техническая конференция
аспирантов, студентов и молодых ученых
ИВТ-2019
(Россия, г. Ульяновск. 27 – 29 мая 2019 г.)
Сборник научных трудов
Ульяновск
УлГТУ
2019
УДК 004
ББК 32.97
Э45
Редколлегия: Войт Н.Н. – к.т.н., доцент кафедры ВТ
Негода В.Н. – д.т.н., профессор кафедры ВТ УлГТУ
Святов К.В. – к.т.н., доцент, декан ФИСТ УлГТУ
Соснин П.И. – д.т.н., профессор, зав. кафедрой ВТ УлГТУ
Ярушкина Н.Г. – д.т.н., профессор, первый проректор,
проректор по научной работе УлГТУ
УДК 004
Информатика и вычислительная техника. XI Всероссийская на-
учно-техническая конференция аспирантов, студентов и молодых
ученых ИВТ-2019 (Россия, г. Ульяновск. 27 – 29 мая 2019 г.) [Электрон-
ный ресурс] : сборник научных трудов / под общей ред. В. Н. Негоды.
Электронные данные. – Ульяновск : УлГТУ, 2019. – 200 с.
ISBN 978-5-9795-1972-2
В сборнике отражены результаты исследований аспирантов и студентов,
представленные на XI Всероссийской научно-технической конференции
«Информатика и вычислительная техника» (ИВТ-2019, г. Ульяновск, 27 – 29
мая 2019 г.). Тематика докладов охватывает следующие предметные области:
математическое и программное обеспечение ЭВМ, моделирование рассуждений
разработчика программного обеспечения, моделирование программных и аппа-
ратных средств ВТ, встроенные системы, коммуникационные системы, автома-
тизация проектирования, автоматизация обучения, технологии программирова-
ния, организация параллельной обработки данных.
Статьи сборника представлены в авторской редакции.
© Колл. авторов, 2019
ISBN 978-5-9795-1972-2 © Оформление. УлГТУ, 2019
2
СОДЕРЖАНИЕ
А.А. Алексеев
ОСНОВНЫЕ АСПЕКТЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПОВЕРКИ АНАЛОГОВЫХ
АВИАЦИОННЫХ ПРИБОРОВ ВЫСОТНО-СКОРОСТНОЙ ГРУППЫ ....... 6
А.В. Алексеева
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ КАРТЫ ОБОБЩЕННОЙ
ДИСПЕРСИИ......................................................................................................... 9
М.М. Аль Окаби, А.Н. Ветров
КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ПРОИЗВОДСТВА СТЕКЛОДРОТОВ НА
ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ ............................................. 12
П.В. Баграмян, Д.А. Евсевичев, М.К. Самохвалов
ПРОГРАММА СИМУЛЯЦИИ РАБОТЫ СИСТЕМЫ ACAS I / ACAS II .... 18
Г.Л. Бадалов, О.В. Саргсян, Д.А. Евсевичев, М.К. Самохвалов
ПРОГРАММА СИМУЛЯЦИИ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ
НАБЛЮДЕНИЯ И КОНТРОЛЯ АЭРОДРОМНОГО ДВИЖЕНИЯ ............... 22
Н.И. Васильева, В.С. Мошкин
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ
ПРОВЕДЕНИЯ НАУЧНЫХ КОНФЕРЕНЦИЙ ............................................... 26
А.С. Гаврилина, Д.А. Евсевичев, М.К. Самохвалов
ПРОГРАММА НАБЛЮДЕНИЯ ЗА БЕСПИЛОТНЫМИ ЛЕТАТЕЛЬНЫМИ
АППАРАТАМИ В НИЖНЕМ ВОЗДУШНОМ ПРОСТРАНСТВЕ ............... 34
С.А. Гаврилов, К.Б. Абулханов
РАЗВОРАЧИВАНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА В УЧЕБНЫХ
ЛАБОРАТОРИЯХ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ ................................................. 39
Н.В. Губарев, Г.Р. Ульянов, Д.А. Евсевичев, М.К. Самохвалов
ПРОГРАММА СИМУЛЯЦИИ ИНДИКАТОРА КРУГОВОГО ОБЗОРА
РАДИОЛОКАЦИОННОЙ СТАНЦИИ ............................................................. 54
Т.И. Давыдова
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАДЕЖНОСТИ РАДИОТЕХНИЧЕСКОЙ
АППАРАТУРЫ С МЕХАНИЧЕСКИМИ ЭЛЕМЕНТАМИ ........................... 58
3
А.Е. Ивасев
ПСЕВДОКОДОВОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ ПРОТОТИПОВ .................. 67
П.С. Кондратьев
СРАВНЕНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ВЫЧИСЛЕНИЯ ИНТЕГРАЛА В CPU
И GPU С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕХАНИЗМОВ CUDA ............................. 73
А.А. Куликова
СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ ДИСКУРСА В РАМКАХ ЗАДАЧИ
ОНТОЛОГИЧЕСКОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ ПРОЕКТОВ ............................ 81
Т.В. Лаврухина, А.Д. Мурзахожин
БЕСПРОВОДНЫЕ ЛИНИИ СВЯЗИ ................................................................. 89
Н.А. Ломовцева, В.А. Алексеева
ЭНТРОПИЙНЫЙ АНАЛИЗ ПРОМЫШЛЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 94
Ю.А. Лыкова
ПРОЕКТНЫЕ РЕШЕНИЯ ТРЕНАЖЕРА СЛЕСАРЯ-СБОРЩИКА
РАДИОЭЛЕКТРОННОЙ АППАРАТУРЫ И ПРИБОРОВ (РЭАИП) .......... 100
И.Р. Макиев, А.В. Михайлёв Д.А. Евсевичев, М.К. Самохвалов
ПРОГРАММА ИЗУЧЕНИЯ И СИМУЛЯЦИИ РАБОТЫ САМОЛЕТНОГО
РАДИОЛОКАЦИОННОГО ОТВЕТЧИКА GTX-345.................................... 107
П.В. Платов, Т.В. Афанасьева
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ РЕКУРРЕНТНЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ
НА ОСНОВЕ GRU И LSTM ............................................................................. 112
А.Н. Подобрий
ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ АРХИТЕКТУРЫ АС ............................. 122
А.Н. Подобрий
СУЩЕСТВУЮЩИЕ СТАНДАРТЫ ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ АС ........... 127
А.Н. Подобрий
МОДЕЛИРОВАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ АС НА БАЗЕ СТАНДАРТА
ISO/IEC/IEEE 42010 .......................................................................................... 132
4
П.А. Решетникова, А.А. Аглиуллин, А.В. Пономарев
ОПТИМИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ SEAM
CARVING........................................................................................................... 138
Э.Р. Сабитова
ПРОЕКТНЫЕ РЕШЕНИЯ ТРЕНАЖЕРА МОНТАЖНИКА
РАДИОЭЛЕКТРОННОЙ АППАРАТУРЫ И ПРИБОРОВ ............................ 144
К.Р. Семин
СРАВНЕНИЕ РЕАЛИЗАЦИЙ ДЕРЕВА ОТРЕЗКОВ .................................... 151
В.Т. Чан, С.К. Киселев
МОДЕЛИРОВАНИЕ СПУТНИКОВОЙ СИСТЕМЫ НАВИГАЦИИ ......... 157
В.Н. Негода
КЛИЕНТ-СЕРВЕРНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ СРЕДСТВ
ПРОТОТИПИРОВАНИЯ СИСТЕМ ЛОГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ..... 167
Н.Н. Войт, С.Ю. Кириллов, В.А. Гордеев, Д.С. Канев, С.И. Бочков
РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И КОНТРОЛЯ
ДИНАМИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ПОТОКОВ РАБОТ .................. 173
Н.Н. Войт, Д.С. Канев, А.С. Степанов, В.А. Гордеев, М.Е Уханова,
С.И. Бригаднов
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ ДЛЯ СИСТЕМЫ
АНАЛИЗА И КОНТРОЛЯ ДИНАМИЧЕСКИХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ
ПОТОКОВ РАБОТ ............................................................................................ 178
Н.Н. Войт, С.Ю. Кириллов , Д.С. Канев, А.С. Степанов, Р.Ф. Гайнуллин
Разработка системы анализа и контроля потоков работ, поддерживающей
популярные визуальные языки UML, IDEF, eEPC, BPMN .......................... 183
Н.Н. Войт, С.И. Бригаднов, М.Е. Уханова, С.И. Бочков
Концепция повторного использования в задачах автоматизации потоков
работ проектных решений ............................................................................... 189
Н.Н. Войт, Д.С. Канев, С.И. Бригаднов,С.Ю. Кириллов, В.С. Хородов
Метод извлечения проектных характеристик изделий ................................. 195
5
УДК 629.7
ОСНОВНЫЕ АСПЕКТЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПОВЕРКИ
АНАЛОГОВЫХ АВИАЦИОННЫХ ПРИБОРОВ
ВЫСОТНО-СКОРОСТНОЙ ГРУППЫ
А.А. Алексеев1
Поверка изделий является неотъемлемым этапом производства авиаци-
онных приборов. Выпуск брака зависит от качество поверки. Автомати-
зация поверки позволит минимизировать ошибки, возникающие по вине
оператора, при проведении поверки аналоговых авиационных приборов
высотно-скоростной группы.
Введение
Снижение количества выпускаемого брака является необходимым усло-
вием для производства конкурентоспособной продукции. К тому же, к авиа-
ционному оборудованию предъявляются повышенные требования к надёжно-
сти. Автоматизация позволит снизить производственные издержки и повы-
сить точность поверки выпускаемых изделий.
Автоматизация поверки авиационных аналоговых
приборов высотно-скоростной группы
При производстве авиационного оборудования неотъемлемой частью про-
цесса является его тестирование. Для тестирования применяются различного
рода станции контроля (наземная автоматизированная станция контроля
(НАСК), стенд отладки и программирования (СОП), стенд отладки и иссле-
дования (СОИ)) и специализированное диагностическое программное обеспе-
чение.
В настоящей статье будет рассмотрена, проверка изделий со стрелочной
индикацией, выпускаемых АО «Ульяновским конструкторским бюро прибо-
ростроения», пример представлен на рисунке 1.
1 432071, Ульяновск, ул. Крымова, 10А, АО «УКБП», e-mail: an-
[email protected]
6
Рис. 1. Указатель скорости вертолета УСВИЦ производства
АО «Ульяновское конструкторское бюро приборостроения»
Все эти приборы являются, так как десятилетиями они востребованы на
авиационном рынке и являются неотъемлемой частью бортового радио-элек-
тронного оборудования современной авиационной техники. На текущий мо-
мент, проверка данных изделия осуществляется с помощью оператора, так как
его присутствие необходимо для точного контроля. Оператор фиксирует зна-
чения и вводит их в станцию контроля, так же оператор фиксирует плавность
хода стрелки и появления флажка бленкера. Однако, как и всем людям, опера-
тору присуще свойство ошибаться, и по статистике до 50 % ошибок фиксиро-
вания показаний случается из-за человеческого фактора.
Актуальной задачей исследования является разработка средств контроля,
позволяющих в автоматизированном режиме поверять приборы со стрелочной
индикацией. Основные проверки будут заключаться в проверке:
• точности нанесения шкалы на циферблат;
• соответствия значениям, задаваемым станцией контроля;
• ламп подсветки от левого и правого борта;
• наличие флажка бленкера, сигнализирующем об исправности прибора
Существует три основных типа методов распознавания показаний анало-
говых приборов:
• метод перебора;
• анализ характеристик образа;
• нейронные сети.
В случае метода перебора производится сравнение с базой данных, где для
каждого вида объектов представлены всевозможные модификации отображе-
ния. Для аналоговых приборов необходимо сделать эталонные снимки цифер-
блата и стрелки в каждый момент времени, при совпадении эталонного изоб-
7
ражения и принимаемого с камеры, получать показания с некоторым допус-
ком. В данном случае необходимо затрачивать значительные вычислительные
ресурсы, чтобы попиксельно сравнить изображения, поступающие в режиме
реального времени. К тому же, проверка ряда авиационных приборов вы-
сотно-скоростной группы подразумевает использование вибродвигателей или
постукиваний, для плавного перемещения стрелок, что вносит значительные
помехи и снижает точность распознаваемых показаний.
При втором подходе - производится более глубокий анализ характеристик
изображения шкалы прибора. В случае оптического распознавания это может
быть определение различных геометрических характеристик. Для аналоговых
приборов это может быть сравнение корреляционных функций изображений,
опять же, с некоторым, заранее установленным допуском, либо сравнение ги-
стограмм, сверток принимаемых изображений с заранее подготовленным эта-
лонными снимками.
Следующий метод - использование искусственных нейронных сетей
(ИНС). Для этого метода требуется либо большее количество примеров задачи
распознавания при обучении, либо специальная структуры нейронной сети,
учитывающая особенности данной задачи. Тем не менее, его отличает более
высокая эффективность и производительность. [1, c. 184].
Заключение
Для более точной и полной поверки будет использован комплексный ме-
тод, сочетающий в себе три вышеуказанных метода.
Список литературы
1. Рудаков К.В. Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений
для задач классификации // Распознавание, классификация, прогноз.
Математические методы и их применение. Вып. 1. - М.: Наука, 2007. - С. 176-200
8
УДК 004.02
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ
КАРТЫ ОБОБЩЕННОЙ ДИСПЕРСИИ
А.В. Алексеева1
В работе описана методика испытаний с помощью исскуственного зада-
ния нарушения процесса и оценки эффективности карты обобщенной
дисперсии с помощью подсчета средней длина серии.
Введение
Стабильность работы гидроагрегата определяется десятью показателями
вибрации. Вибрация замеряется датчиками, установленными в соответствии с
[1], с интервалом два замера в секунду. Полученные данные образуют времен-
ной ряд, который можно анализировать с помощью инструментов статистиче-
ского контроля.
Предварительный анализ данных
Для анализа полученных данных проводится их усреднение по 10, 15, 20 и
30 секунд и определяется корреляция между показателями. Корреляционная
матрица для данных, усредненных по 10 секунд, приведена на рисунке 1(зна-
чимая корреляция выделена желтым цветом).
Как видно из рисунка 1, коррелированны три группы показателей: Х -Х -
2 4
Х -Х -Х ; Х -Х -Х -Х и Х -Х . Следовательно, для анализа этих групп пока-
5 6 8 5 6 8 10 7 10
зателей необходимо применить инструменты многомерного статистического
анализа, в частности карту Хотеллинга (для контроля среднего значения) и
карту обобщенной дисперсии (для контроля рассеяния данных вокруг сред-
него значения)[2].
Однако, встает вопрос о том насколько эффективны применяемые инстру-
менты контроля. Для оценки эффективности карты обобщенной дисперсии
была разработана программа испытаний и посчитана средняя длина серии
(СДС) для каждой группы коррелированных показателей.
1 432027, Ульяновск, ул. Северный Венец, 32, УлГТУ, e-mail:[email protected]
9
Рис. 1. Корреляционная матрица
Методика оценки эффективности
Для каждой группы коррелированных показателей строится своя карта
обобщенной дисперсии. При наличии на карте выходов точек за контрольные
границы эти значения последовательно удалялись и карта перестраивается
снова до тех пор пока не останется стабильная выборка.
Для проведения испытаний необходимо иметь множество выборок с задан-
ными свойствами. Для этого был разработан программный продукт [3], кото-
рый на основе алгоритма Бокса-Мюллера [4] моделирует заданное количество
выборок с заданным количеством значений в каждой выборке и с корреляци-
онной матрицей и вектором средних, соответствующих исходной выборке.
Интерфейс программы представлен на рисунке 2.
Рис. 2. Интерфейс программы моделирования данных
Чтобы выяснить насколько быстро карта обобщенной дисперсии среаги-
рует на нарушения процесса, для смоделированных выборок, начиная напри-
мер с 5 точки, было задано увеличение рассеяния в 1,25, 1,5, 1,75 и 2 раза:
𝑋′ = 𝑋̅̅𝑎̅+𝑋
𝑘 𝑘
где k =5…m, m – количество выборок, а – некоторая постоянная величина, на
которую увеличиваются все значения Х.
10
