Оценка индивидуального сейсмического риска. Программа Научные и научнопедагогические кадры инновационной России
 Скачать 8 Mb.
|
|
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Российская академия наук Московский физико-технический институт (государственный университет) Российский фонд фундаментальных исследований Федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009--2013 годы Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере ТРУДЫ 53-й НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МФТИ Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук Часть III Аэрофизика и космические исследования Том 2 Москва–Долгопрудный МФТИ 2010 УДК 519:531:537:621:622 ББК 22.18+22.2+39.6 Т78 Т78 Труды й научной конференции МФТИ Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть III. Аэрофизика и космические исследования. Том 2. — М МФТИ, 2010. — 168 с В сборнике, состоящем из двух томов, содержатся основные результаты исследований, представленных в виде докладов на конференции студентами, аспирантами и преподавателями кафедр факультета аэрофизики и космических исследований МФТИ. Представлены, также, работы научных сотрудников исследовательских организаций, тесно взаимодействующих с факультетом. Том 2 содержит работы преимущественно по новым для факультета направлениям, получившим развитие в последнее десятилетие: управление механическими и биотехническими системами, вычислительные модели физических, технологических и бизнес-процессов, применение методов прикладной математики и физики для исследования вопросов добычи и переработки углеводородного сырья, безопасность жизнедеятельности. Значительная часть статей отражает инновационный образовательный процесс на факультете и содержит результаты, полученные студентами при выполнении дипломных работ на степень бакалавра и магистра. УДК 519:531:537:621:622 ББК 22.18+22.2+39.6 ISBN 978-5-7417-0405-9 c ГОУ ВПО Московский физико-технический институт (государственный университет, 2010 ФАКИ-2 я научная конференция МФТИ 3 Программный комитет Кудрявцев Н.Н., чл.-корр. РАН, ректор института председатель Кондранин Т.В., профессор, первый проректор — зам. председателя Стрыгин Л.В., доцент — учёный секретарь конференции Алфимов МВ, академик, директор Центра фотохимии РАН Андреев А.Ф., академик РАН, директор ИФП РАН Беляев СТ, академик РАН, завкафедрой МФТИ Велихов Е.П., академик РАН, президент РНЦ Курчатовский институт» Гуляев Ю.В., академик РАН, директор ИРЭ РАН Дмитриев В.Г., чл.-корр. РАН, завкафедрой МФТИ Иванников В.П., академик РАН, директор ИСП РАН Коротеев АС, академик РАН, директор Центра им. МВ. Келдыша Кузнецов НА, академик РАН, завкафедрой МФТИ Макаров В.Л., академик-секретарь Отделения ОН РАН, дир. ЦЭМИ РАН Петров А.А., академик РАН, заведующий отделом ВЦ РАН Фортов В.Е., академик-секретарь Отделения ЭММПУ РАН Патон Б.Е., академик, президент НАН Украины Шпак А.П., академик, первый вице-президент НАН Украины Черепин ВТ, чл.-корр. НАН Украины, директор ФТЦ НАНУ Жданок С.А., академик-секретарь Отделения ФТН НАН Беларуси Гаричев С.Н., д.т.н., декан ФРТК Трунин М.Р., д.ф.-м.н., декан ФОПФ Негодяев С.С., к.т.н., декан ФАКИ Грознов И.Н., доцент, декан ФМБФ Тодуа ПА, профессор, декан ФФКЭ Вышинский В.В., профессор, декан ФАЛТ Шананин А.А., профессор, декан ФУПМ Леонов А.Г., профессор, декан ФПФЭ Кривцов В.Е., доцент, декан ФИВТ Ковальчук МВ, чл.-корр. РАН, декан ФНБИК Деревнина А.Ю., д.т.н., декан ФИБС Кобзев АИ, профессор, декан ФГН Алёхин А.П., профессор, завкафедрой iАстапенко В.А., д.ф.-м.н., завкафедрой iБелоусов Ю.М., профессор, завкафедрой iБугав АС, академик РАН, завкафедрой Щелкунов Н.Н., доцент, завкафедрой iГуз С.А., доцент, завкафедрой Иванов А.П., профессор, завкафедрой iКваченко А.В., к.т.н., завкафедрой iНикишкин В.А., к.ф.-м.н., завкафедрой iЛукин Д.С., профессор, завкафедрой iМаксимычев А.В., д.ф.-м.н., завкафедрой Петров И.Б., профессор, завкафедрой iПоловинкин Е.С., профессор, завкафедрой Сон Э.Е., чл.-корр. РАН, завкафедрой iТельнова А.А., доцент, завкафедрой iТрухан Э.М., профессор, завкафедрой Холодов АС, чл.-корр. РАН, завкафедрой iЭнтов Р.М., академик РАН, завкафедрой Секция автоматизированных биотехнических систем УДК 519.254 С.А. Алексеев, И.Б. Евстафьев 2 , МВ. Рыжаков 1 Sergej.Alekseev@phystech.edu 1 Московский физико-технический институт (государственный университет) 2 Центральный научно-исследовательский институт химии и механики им. Д.И. Менделеева Возможные подходы к разработке алгоритма распознавания химического состава газов системы контроля экологической безопасности предприятий по производству (утилизации) боеприпасов На сегодняшний день на территории многих стран, в том числе ив России, находится большое количество специализированных предприятий, занимающихся производством различного рода боеприпасов, взрывчатых веществ, которые используются как в военных, таки в мирных целях. Утилизацией боеприпасов занимаются также специальные предприятия. Одной из главных задач этих предприятий является обеспечение безопасности окружающей среде. В рамках работы по созданию системы контроля экологической безопасности предприятий по производству (утилизации) боеприпасов были созданы опытный экземпляр прибора и соответствующее программное обеспечение, предназначенные для мониторинга состояния атмосферы. Показания прибора представляют собой набор шести чисел — показаний отдельных составляющих его полупроводниковых сенсоров. Пример данных, получаемых в результате работы данной системы с реальным газом, представлен на рис. 1. Основной задачей данной работы является создание алгоритма, который бы позволил определять Секция автоматизированных биотехнических систем 5 наличие в атмосфере вредного вещества определённой концентрации по показаниям сенсоров. В силу особой сложности аналитического описания поведения сенсоров, было принято решение о создании численного алгоритма, обучающегося на экспериментальной выборке лабораторных испытаний. Набор показаний датчика для конкретного газа в определённой концентрации определяет точку в шестимерном пространстве признаков газа. Совокупность показаний при различных концентрациях различных газов заполняет данное пространство признаков, и каждый газ формирует в нём свой образ. Таким образом, задача распознания газа в атмосфере сводится к задаче распознавания образа в пространстве показаний прибора. Существует несколько различных способов анализа образов метод потенциальных функций, метод искусственных нейронных сетей, метод перебора и другие методы распознания и классификации. Согласно требованиям к разрабатываемой системе, метод должен позволять работу в реальном времени (не должен требовать длительных расчётов), должен быть помехоустойчивыми разрешать смеси (опасные вещества на фоне примесей). Рис. 1. Пример работы системы Литература 1. Основы теории распознавания образов / под ред. Б.Р. Леви- на. — М Советское радио, 1980. — 408 с я научная конференция МФТИ ФАКИ-2 2. Принципы распознавания образов / под ред. Ю.И. Журавлё- ва. — М Мир, 1978. — 413 с. Трухан Э.М. Введение в экологию. Альтернативные технологии природопользования. — М МФТИ, 2002. — 179 с. УДК 62-533.7 С.А. Бобков, А.В. Бурага 1,3 , А.В. Сахаров 2sab@mail.ru, dtp-avb@yandex.ru, aleksandr. Центральный научно-исследовательский институт химии и механики им. Д.И. Менделеева 2 Московский физико-технический институт (государственный университет) 3 Московский авиационный институт (государственный технический университет) Трехосевой микроэлектромеханический гироскоп в составе инерциальной навигационной системы. Оценка параметров и методика калибровки В настоящее время инерциальные датчики на основе микроэлек- тромеханических систем (МЭМС) в силу малых энергетических и массовых характеристика также относительной дешевизны представляют большой интерес для использования в составе бесплатфор- менных инерциальных навигационных систем (БИНС). На основе микромеханических преобразователей угловой скорости и линейного ускорения создаются автономные и комплексированные с источниками внешней информации БИНС. Они предназначаются для выработки параметров ориентации и навигационных параметров подвижных объектов. Погрешности БИНС вследствие ошибок датчиков первичной информации, ошибок начальной выставки и ошибок исходной информации неограниченно возрастают стечением времени. Практическое использование БИНС в автономном режиме возможно на небольших интервалах времени, продолжительность которых зависит от инструментальных погрешностей датчиков, точности начальной выставки, ошибок исходной информации и закона движения объекта Секция автоматизированных биотехнических систем 7 Настоящая работа посвящена разработке методики калибровки трехосевого МЭМС гироскопа, позволяющей учесть и значительно уменьшить влияние инструментальных погрешностей изделия, тем самым обеспечить увеличение времени автономной работы БИНС в рамках определения ориентации объекта. Основными задачами процедуры калибровки являются исследование дрейфа сдвига нуля» показаний прибора, оценка параметров осей сенсора относительно строительного базиса, оценка масштабных коэффициентов усиления по каждой из осей чувствительности, а также выявление функциональных зависимостей данных параметров от температуры. Для проведения процедуры калибровки разработан прецизионный однокоординатный поворотный стенд, схема которого представлена на рис. 1. Стенд оснащен системой управления, позволяющей ориентировать поворотный стол с высокой точностью и поддерживать постоянную скорость вращения в широком диапазоне. Температурная зависимость параметров датчика исследуется в термокамере. Разработана математическая модель измерений сенсора, учитывающая в качестве параметров наличие сдвига нулей, неортогональ- ности чувствительных осей и различные значения коэффициентов усиления. Параметры модели измерений оптимизируются входе решения задачи вида min {E k } N i =1 [ ω − i ω мод i (D j ,T j ,E k )] 2 , где ω i — вектор абсолютной угловой скорости вращения сенсора в проекциях на оси строительной системы координат сенсора, ω мод i — вектор абсолютной угловой скорости согласно математической модели сенсора, и T j — показания сенсора и температура по каждой из осей чувствительности соответственно (j = 1 ... 3), E k — параметры модели измерений (k = 1 ... n), N — общее количество измерений, при которых варьируются ориентация датчика, угловая скорость вращения, температура. Для определения текущей ориентации сенсора проводится интегрирование показаний датчиков угловой скорости согласно известной кинематической модели движения. Сравниваются времена корректной автономной работы прибора при использовании заводских параметров и параметров, полученных входе калибровки я научная конференция МФТИ ФАКИ-2 Методика калибровки отрабатывается с использовани- ем МЭМС гироскопа DMU-02 фирмы SiliconSensing T Рис. 1 Секция автоматизированных биотехнических систем 9 УДК 62-529 А.А. Дегтярев 1,2 , А.В. Бурага 1,3 , А.А. Кириченко 1 degtal@yandex.ru, dtp-avb@yandex.ru, Центральный научно-исследовательский институт химии и механики им. Д.И. Менделеева 2 Московский физико-технический институт (государственный университет) 3 Московский авиационный институт (государственный технический университет) Лабораторно-испытательный комплекс для отработки алгоритмов идентификации и управления мобильным колесным роботом Использование испытательного стендового оборудования является важной частью процесса разработки систем различного назначения. Всесторонние проверки модулей и систем в целом, тестирование программно-аппаратного комплекса в различных условиях позволяют провести необходимые испытания и свести к минимуму вероятность сбоев при работе в реальных условиях. Настоящая работа посвящена созданию лабораторного полигона (стенда) для исследования автоматического управляемого движения колесного робота. В рамках рассматриваемого проекта решаются задачи по разработке и апробации различных вариантов компоновки приборного комплекса, по отработке различных электронных систем объекта управления, по разработке и тестированию различных алгоритмов управления и идентификации движения. В качестве мобильной платформы (МП) выбрана классическая трехколесная схема с двумя независимыми колесами (рис. В текущей реализации МП входят следующие подсистемы (рис. 1): 1) навигационная подсистема в составе инерциальных датчиков угловой скорости и ускорения, трехосевого магнитометра, энкоде- ров двигателей, приемника данных спутниковой навигационной системы (СНС) и платы вычислителя, канал беспроводной передачи данных я научная конференция МФТИ ФАКИ-2 2) подсистема технического зрения — видеокамера на подвижном двухстепенном подвесе и модуль обработки изображения) подсистема автоматического управления — бортовой вычислитель, реализующий алгоритмы автоматического управления) подсистема приводного уровняв составе бесколлекторных электродвигателей и их контроллеров) подсистема электропитания — аккумуляторные батареи и источник вторичного питания. Лабораторный исследовательский полигон оснащен системой технического зрения, позволяющей в реальном масштабе времени определять положение и ориентацию МП и эмулировать работу СНС мобильным пунктом управления на базе ПК, осуществляющим контроль над всеми подсистемами полигона, в том числе проекционным экраном, имитирующим окружающую обстановку, что позволяет отрабатывать алгоритмы технического зрения. Для синтеза управления МП используется кинематическая модель движения. Реализованы различные алгоритмы [1] автоматического управления, а именно движение по заданной траектории, движение через контрольные точки полигона и движение за тестовым объектом. Проведено математическое и компьютерное моделирование управляемого движения и анализ устойчивости синтезированного управления. Алгоритмы реализованы на встроенном вычислителе и удачно испытаны в рамках натурных экспериментов. Разрабатываемый колесный робот является лабораторной исследовательской платформой, и все научно-технические решения найдут свое применение в других автоматических системах различного назначения. Литература 1. Klancar G., Skrjan I. Tracking-error model-based predictive control for mobile robots in real time // Robotics and Autonomous Systems. — Elsevier, 2007. — V. 55, I. 6. — P. 463--467. Секция автоматизированных биотехнических систем 11 Рис. 1. Внешний вид мобильной платформы УДК 537.311.31 А.Б. Дубовский 1 , Б.И. Заднепровский 1 , М.Б. Москаленко 2 , МС. Третьякова 1 dab0657@mail.ru, zadnepr@mail.ru, Центральный научно-исследовательский институт химии и механики им. Д.И. Менделеева 2 Московский физико-технический институт (государственный университет) Структурные параметры и электрические свойства углеродных нанотрубок, полученных методом пиролиза Углеродные нанотрубки (УНТ, имеющие уникальные свойства, нашли применение в электронных устройствах, химических катализаторах и сложных композитных материалах. Свойства нанотрубок изменяются в широких пределах в зависимости от их строения. Нано- трубки, имеющие ламинарные, линейные формы, обладают наибольшей электропроводностью в отличие от турбулентных, сегментных форм, имеющих полупроводниковые свойства. Количество графено- вых слоев также влияет на многие свойства УНТ. Однослойные углеродные нанотрубки имеют низкую температурную и электрическую я научная конференция МФТИ ФАКИ-2 стабильность, а многослойные нанотрубки обладают высокой термостойкостью, и для них вводится дополнительный параметр — расположение слоев между собой (хиральность. В целом можно отметить, что каждая углеродная нанотрубка обладает индивидуальным значением электросопротивления. При каталитическом пиролизе получают определенный спектр по морфологии и геометрическим размерам многослойных УНТ, поэтому по функциям распределения этих параметров можно приближенно оценить порядок электрического сопротивления сложного композита на основе УНТ. Однако данный метод дает приближенные значения, а экспрессные методики определения электрического сопротивления заданного количества УНТ пока находятся в стадии разработ- ки. Строение и морфологию многослойных УНТ, полученных каталитическим пиролизом из жидких углеводородов, изучали с помощью электронной микроскопии и рентгеновской дифракции. Электрические свойства измеряли двухэлектродным методом на спрессованных образцах и электродным методом на слоях, осажденных из растворов. Линейные зависимости вольт-амперных характеристик показывают стабильное значение электросопротивления композитов. Однако в зависимости от условий прессования электросопротивле- ние может уменьшаться в десять раз. Также электросопротивление уменьшается от приложенного давления и увеличения температуры. Наблюдаемые зависимости изменения электрического сопротивления композита от строения УНТ позволяют дополнить характеристику получаемых нанотрубок. Литература 1. Аврамов П.В., Якобсон Б.И., Scuseria G.E. Влияние дефектов углеродной сетки на электронную структуру полупроводниковых углеродных нанотрубок // ФТТ. — 2004. 2. Алиев А.Э., Фридман А.А., Хабибуллаев П.К. Электропроводность бумаги на основе одностенных и многостенных углеродных на- нотрубок // Радиотехника и электроника. — 2005. 3. Косаковская З.Я., Чабан И.А. Электроперенос в пленках из ориентированных углеродных нанотрубок // Радиотехника и электроника Секция автоматизированных биотехнических систем 13 УДК ИВ. Забков 1,2,3 , В.В. Климов, Московский физико-технический институт (государственный университет) 2 Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН 3 Научно-исследовательский институт прикладной акустики Оптические свойства линейных кластеров плазмонных наночастиц Известно, что существуют резонансные зависимости для сечений рассеяния и поглощения наночастиц, сделанных из благородных металлов, обусловленные возбуждением локализованных плазмонов — плазмонных мод. Модификация плазмонных мод в кластерах наночастиц, по сравнению с изолированной наночастицей, связана сих электрическим взаимодействием. Хорошее понимание физических процессов, происходящих в линейных кластерах, может быть достигнуто путем использования модели, в которой каждой частице сопоставляется только дипольный момента квадрупольные и более высокие моменты не учитываются. Однако такой анализ является очень упро- щенным. Авторами был разработан аналитический подход к исследованию структур собственных плазмонных колебаний в линейном кластере периодически расположенных сферических наночастиц в квазистатическом приближении, в котором учитываются взаимодействия всех типов мультипольности. Найдены дисперсионные зависимости (рис. 1) и пространственная структура плазмонных мод. Полученные аналитические результаты сравнены счисленными расчетами в рамках метода конечных элементов (система Comsol Возможные приложения полученных результатов обсуждаются я научная конференция МФТИ ФАКИ-2 Рис. 1. Дисперсионные кривые ем плазмонов, распространяющихся в линейном кластере сферических наночастицкак функции волнового вектора k, а — a/d = 0,25, б — a/d = 0,33, в — a/d = г — a/d = 0,45. Сплошные линии соответствуют случаям m = 0, m = ±1 с учетом l = 40 гармоник в гамильтониане. Круги соответствуют вычислениям в дипольном приближении, то есть с учетом только l = 1 гармоник. При достаточно малых расстояниях между частицами в спектре появляются новые моды в области 0 < −ε < 1 Секция автоматизированных биотехнических систем 15 УДК 004.421.2 Д.В. Касьянов 1,2 , Т.С. Гаврилен ко, А.В. Шустов 2 kasyanovd@gmail.com, gts1976@mail.ru, Московский физико-технический институт (государственный университет) 2 Центральный научно-исследовательский институт химии и механики им. Д.И. Менделеева Применение алгоритмов вычислений с целыми числами для задач космической физики и навигации Цель данной работы — изучение использования математических операций с числами с фиксированной точкой и прикладное их применение для алгоритмов навигации космического аппарата (КА). В качестве модели движения КА была использована модель SGP4 (Simplified General Perturbations model) [1]. Оценка быстродействия данного алгоритма производилась на процессорах Analog Devices ADSP BF534 (500 МГц, RAM 132 КБ) и Leon3 архитектуры Sparc V8. При этом процессор Leon3 имеет аппаратную поддержку работы с числами с плавающей запятой, а ADSP BF534 нет. Для перевода вещественных значений к формату записи с фиксированной запятой необходимо вычислить максимумы для всех дробных переменных и нормализовать коэффициенты в зависимости от выбранной разрядности = f X · k, k где iX — переменная типа int, f X — переменная типа double или, N — количество использованных разрядов, f X max — максимум значения переменной. Также получаем связь основных арифметических операций (X ± Y ) = (iX ± iY ) · 1 k ; C · fX = iX · C k = iX · 1 k , C = const; f X · fY = iX · iY k x · k y = iX · iY · 1 k ; 16 я научная конференция МФТИ ФАКИ-2 f X f Y = iX · k y iY · Для вычисления тригонометрических функций можно воспользоваться многочленным приближением, например, для cos [2]: cos π 4 · где 1, и при a 0 = 0,998078, a 2 = −0,292893 абсолютная точность аппроксимации r = 0,00192. После приводим многочлен к целочисленному виду формулами, описанными выше. Аналогично поступаем для синуса. Значение квадратного корня можно найти из алгоритма Ньютона. Далее, проведя все расчеты, можно сделать выводы о целесообразности «целочисленного»подхода (рис. 1). На процессоре ADSP BF534 для данного метода выигрыш в быстродействии около Однако, если есть аппаратная поддержка вычислений с плавающей запятой (процессор Leon3), то такой выигрыш отсутствует. К недостатком данной «целочисленной»реализации кода следует отнести использование разрядных переменных типа int. Также разработка и отладка такой программы требует существенно больше времени и усилий. Рис. 1 Секция автоматизированных биотехнических систем 17 Литература 1. Vallado D.A., Crawford P., Hujsak R., Kelso T.S. Revisiting Spacetrack Report #3 // Astrodynamics Specialist Conference. — 2010. — 88 p. 2. Люстерник Л.А. и др. Математический анализ. Вычисление элементарных функций. — М Физматгиз, 1963. — 248 с. УДК НА. Конопелько konopelkon@gmail.com Московский физико-технический институт (государственный университет) Центральный научно-исследовательский институт химии и механики им. Д.И. Менделеева Обоснование сходимости решения задачи отражения радиоволны от поверхности металлического тела методом статистических испытаний Отражение радиоволн от поверхности тела может быть рассчитано различными методами. Часто эти методы основываются на решении уравнения Гельмгольца в расчётной области, что не всегда выгодно. Довольно перспективными для определения отражающих свойств металлической поверхности являются интегральные уравнения Стрэттона–Чу [1]: E s (x) = 1 4πωε S {−iω 2 με J ϕ + div J grad ϕ }ds, J (x) = 2 n × H i (x) + 1 2π n × S J × grad Здесь первое уравнение позволяет найти значение отражённого электрического поля по распределению токов на поверхности тела. Вто- 18 я научная конференция МФТИ ФАКИ-2 рое уравнение является интегральным уравнением Фредгольма второго рода и связывает распределение поверхностных токов спадающей радиоволной. Решение подобных уравнений производится методом статистических испытаний [2] и основано на представлении решения рядом Неймана: J (x) = ∞ n =0 |