Проблемы математического и численного моделирования

Композитные материалы широко применяются в различных отраслях промышленности таких как автомобилестроение, машиностроение, авиастроение и космическая отрасль. Одним из видов композитных материалов являются сэндвич-структуры, состоящие из наполнителя и оболочки. В качестве материала оболочки могут использоваться полимеры, армированные стекловолокном или углеродным волокном, а также биоволокно. Сэндвич-структуры все чаще используются в инженерных приложениях в промышленности, строительных конструкциях и транспорте из-за своего легкого веса, а также прочности при больших нагрузках.
В докладе рассматривается модель многослойной композитной пластины и трехслойной сэндвич-пластины, состоящей из двух слоев композитного материала, связанного упругой изотропной прослойкой. Слои композитного материала моделируются с учетом различных модулей упругости при растяжении и сжатии и представляют собой ортотропный материал, армированный параллельными углеродными волокнами.
Представлена модель на основе обобщенного реологического метода, с помощью которого получены определяющие уравнения. С помощью вариационного метода Лагранжа построен функционал энергии, минимизация которого проведена с использованием метода начальных напряжений и метода конечных элементов. Представлены результаты серии вычислительных экспериментов по расчету напряженно-деформированного состояния вертикального сечения пластины под действием цилиндрический нагрузки.

Будет рассказано о созданной инфраструктуре сбора данных и имитации угроз безопасности сети интернета вещей, которая позволяет сохранять весь функционирующий трафик и выполнять тестирование сети на устойчивость к нескольким видам атак, характерным для таких сетей. Представлена структура базы данных, включающая датасеты, описывающие характеристики сессий, флаги используемых протоколов, показатели брокеров и данные с IoT-устройств. Показаны особенности датасета, содержащего сетевой трафик и проблемы, вызванные его высокой размерностью. Представлен метод сокращения признакового пространства, позволяющий учитывать сложные зависимости между данными и выбирать признаки, отвечающие заданным критериям качества. Выполнено сравнение результатов применения предложенного метода с результатами работы рекурсивного метода RFE (Recursive Feature Elimination) для выбранного класса моделей.

Исследование в рамках Программы развития КМЦ будет направлено на разработку и реализацию методического алгоритмического и обеспечения для выделения и геометрического анализа текстурных особенностей в визуальных медицинских данных. Будет развита вычислительная технология, в виде набора специализированных методик, обработки и визуализации объектов интереса на основе применения алгоритмов шиарлет- и вейвлет-преобразований, нейросетей и упругих карт. При решении актуальных диагностических задач будут использоваться: табличные данные и временные ряды медицинских сигналов; наборы КТ и МРТ снимков, а также изображений, полученных с помощью сканирующей микроскопии и эндоскопов.

На семинаре обсудим, что значит сравнить две символьные последовательности. Почему наш подход alignment-free. Как одни проблемы заменяются на другие проблемы и что можно с этим сделать. Какие задачи, требующие сравнения символьных последовательностей, уже хорошо решаются с помощью нашего подхода, а что мы пока не смогли.