https://rep.bntu.by/handle/data/79458 Mon, 06 Apr 2026 08:27:51 GMT 2026-04-06T08:27:51Z https://rep.bntu.by/handle/data/79487 Результаты численного моделирования течений в ячеистых структурах различных видов Напрасников, В. В.; Полозков, Ю. В.; Бородуля, А. В.; Кункевич, Д. П. При создании ячеистых структур одной из задач является исследование течений жидкостей в полостях структур, с целью получения данных о скоростях, давлениях и особенностях линий токов. Свойства ячеистых структур зависят от геометрии полостей и их взаимного расположения. В статье приводится описание последовательности этапов моделирования течения жидкости в полостях ячеистых структур и результаты вариантных расчетов для различных видов таких структур. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/79487 2020-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/79486 Компьютерное моделирование перенапряжений в распределительных сетях 6–10 кВ при однофазных замыканиях на землю Курочка, К. С.; Токочаков, В. И.; Карабчикова, Е. А.; Панарин, К. А. В настоящее время при проектировании и эксплуатации электроэнергетических систем особое внимание уделяется прогнозирования возникновения аварийных ситуаций и минимизации потерь в случае их появления. Наиболее распространёнными методом исследования перенапряжений являются применение имитационных моделей в специализированных прикладных пакетах, что накладывает дополнительные квалификационные требования на энергетика-проектировщика. Авторами предлагается технологии моделирования и программное средство для моделирования и исследования перенпряжений, возникающих в распределительных сетях 6–10 кВ при однофазных замыканиях на землю, включающее методику визуального проектирования распределительной сети посредством применения информационных технологий и автоматизированную генерацию математической модели для её дальнейшее исследование с целью анализа перенапряжений. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/79486 2020-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/79485 Метод неразрушающего контроля толщины и внутренней дефектности стенок металлической трубы Золотарев, С. А.; Савеня, П. С.; Жуков, К. А.; Седнина, М. А. Обсуждается возможность точной оценки толщины стенки трубы, измеренной непосредственно из реконструированного изображения трубы, восстановленного из всего лишь из нескольких рентгеновских проекций, сделанных в ограниченном угле обзора. Поскольку эффекты рассеяния излучения и ужесточения рентгеновского пучка искажают до 50 % первичного излучения, игнорирование этих эффектов приводит к смазыванию изображения, сильным артефактам, и неточному определению размеров. Была разработана компьютеризированная методика, которая учитывает вклад рассеянного излучения, и ужесточения рентгеновского пучка. Итерационные методы Байесовской реконструкции затем используются для восстановления изображения трубы, с использованием объемного и поверхностно-ориентированного представления трубы. Применяя эти методы, погрешность оценки толщины стенки трубы может быть доведена до 300 мкм. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/79485 2020-01-01T00:00:00Z https://rep.bntu.by/handle/data/79479 Влияние типа искажения на оценку качества изображения при уменьшении его размеров Асатрян, Д. Г.; Арутюнян, М. Е.; Голуб, Ю. И.; Старовойтов, В. В. В статье представлено исследование влияния различных типов искажения и структурных свойств изображения на его качество при уменьшении его размеров. Для оценивания качества изображения используется метод сравнения с эталоном при помощи меры, основанной на близости значений параметров распределения Вейбулла, описывающего градиентные поля сравниваемых изображений. В качестве данных использовалась популярная база изображений TID2013, включающая 3000 изображений, искажённых 24 типами искажающих алгоритмов с пятью уровнями. Эксперименты выполнялись для пяти типов искажений, представленных в базе. Каждое изображение базы уменьшалось в 2, 4 и 8 раз двумя наиболее распространёнными методами и сравнивалось с изображениемриигиналом. Для принятия решения о корректности предлагаемой функции оценки качества, ее рассчитанные значения сравнивались с субъективными оценками MOS, предоставленными в базе TID2013. Сравнение осуществлялось при помощи коэффициента корреляции Спирмена. Показано, что средние значения корреляций по всем изображениям трёх типов искажений весьма высокие, в то время как для двух других типов искажений они неприемлемо низкие. Такая ситуация объясняется свойствами искажающих алгоритмов, в разной степени изменяющих структурные свойства изображений. Wed, 01 Jan 2020 00:00:00 GMT https://rep.bntu.by/handle/data/79479 2020-01-01T00:00:00Z