Журнал «Инженерный вестник Дона» – Информационный партнер Российской инженерной академии.
В разделе «Обзоры, предложения и обсуждения» опубликована статья «Интеграция мультимодальных референсов в генеративное видео: метод «первого кадра» и @-синтаксис как средство повышения управляемости визуального ряда», авторы: Д.А. Асрян, И.С. Трубчик, О.А. Гнедина (Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону) В статье рассматривается проблема недостаточной управляемости генеративного видеоконтента при использовании исключительно текстового промптинга, что проявляется в дрейфе идентичности персонажа, нестабильности композиции и слабой предсказуемости монтажной структуры. Показано, что переход к мультимодальному управлению, объединяющему текст, изображения, видео- и аудиореференсы, позволяет повысить точность интерпретации авторского замысла и приблизить генеративные модели к задачам профессиональной режиссуры и motion-дизайна. Цель исследования заключается в теоретическом обосновании и прикладном описании двух взаимосвязанных средств повышения управляемости визуального ряда — метода «первого кадра» и @- синтаксиса адресации мультимодальных референсов в системе Seedance 2.0 . Объектом исследования выступают мультимодальные модели генерации видео, поддерживающие совместный ввод текстовых, визуальных и аудиоданных; предметом — сценарные и интерфейсные механизмы управления консистентностью образа, движения камеры и ритмической организации ролика. В работе использованы методы сравнительного анализа публикаций по мультимодальному ИИ и технических описаний семейства Seedance, а также структурно-функциональный анализ практик промпт-дизайна. Научная новизна состоит в том, что впервые предложена двухуровневая модель AI-ассистированной режиссуры, в которой метод «первого кадра» закрепляет опорный визуальный инвариант сцены, а @-синтаксис формирует адресное связывание персонажа, движения, камеры и ритма с конкретными референсами. Практическая значимость состоит в возможности применения данной модели при создании продуктовых роликов, вертикального socialвидео и коротких образовательных анимаций, а также при разработке образовательных модулей по мультимодальному промптингу и AI-ассистированной режиссуре. Ключевые слова: мультимодальный искусственный интеллект, генеративное видео, Seedance 2.0, AI-ассистированная режиссура, метод первого кадра, @-синтаксис, мультимодальный промптинг, visual consistency, VBench, FVD.
В разделе «Информатика, вычислительная техника и управление» опубликована статья «Применение нейронных сетей для выявления аномалий в работе бортовых систем космического аппарата», авторы: Н.В. Румянцев, С.В. Соловьёв (Ракетно-космическая корпорация «Энергия» имени С.П. Королёва (РКК «Энергия»). В статье рассматриваются вопросы практического применения искусственных нейронных сетей (ИНС) для решения задач контроля при управлении полетами космического аппарата (КА). Приведен краткий анализ особенностей развития космической техники, и как следствие усложнения процесса анализа телеметрической информации (ТМИ). Выделено понятие «аномалия», как особое состояние бортовых систем КА. Предложена методика прогнозирования и обнаружения аномалий на основе прогрессивной технологии, на базе нейронных сетей. Приведены результаты экспериментальной отработки методики с использованием реальной ТМИ. Для оценки работы ИНС прогнозирования, введены 2 показателя в качестве метрик.
В статье «Математические модели агрегации и гарантии нормативной приватности в федеративном обучении когнитивных центров управления безопасностью», автор: И.В. Пчелинцев (Московский государственный лингвистический университет), исследуется архитектурный переход от традиционных центров управления безопасностью к распределенным когнитивным системам, функционирующим на базе мультиагентного искусственного интеллекта. Рассматривается проблема внедрения поведенческой биометрии для детекции деструктивного информационного воздействия на операторов в условиях жестких нормативных ограничений Федерального закона № 572-ФЗ. Для обеспечения нормативной приватности предлагается интеграция парадигмы федеративного машинного обучения, исключающей передачу сырых биометрических данных в централизованные облачные хранилища. Научная новизна работы заключается в проведении сравнительного экспериментального анализа алгоритмов агрегации весов при обучении гибридных нейросетевых моделей на базе темпоральных трансформеров и пространственно-временных автоэнкодеров. На основе моделирования с использованием специализированных корпусов данных SEAR и VENUS показано, что в условиях высокой статистической гетерогенности стандартные протоколы агрегации демонстрируют критическую деградацию точности. Доказано, что применение предложенного алгоритма с механизмами динамического взвешивания позволяет снизить ошибку до 2.14%, что сопоставимо с показателями централизованных систем при сохранении полной конфиденциальности исходной видеотелеметрии. Полученные результаты обосновывают применимость децентрализованного когнитивного мониторинга в банковском секторе и на объектах критической информационной инфраструктуры.
В разделе «Строительство и архитектура» опубликована статья «Численное моделирование процесса коррозии арматуры в изгибаемых железобетонных элементах для оценки их живучести», автор: Д.В. Тягур (Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет). В статье рассматривается численное моделирование процесса коррозии арматуры в изгибаемом железобетонном элементе. Численное моделирование выполняется с учетом развития коррозионных повреждений арматуры, образования трещин в бетоне и ухудшения сцепления арматуры с бетоном. На основе численной модели железобетонной балки исследовано влияние коррозии арматуры на изменение напряженно-деформированного состояния и характер снижения несущей способности элемента. Полученные результаты позволяют оценить влияние факторов повреждения на деградацию несущей способности изгибаемых железобетонных элементов при коррозии арматуры и использовать численное моделирование для обоснования оценки их живучести в процессе эксплуатации.
Статья «Перспективные варианты опалубочных систем, применяемых при строительстве оснований морских платформ в Арктике», авторы: В.А. Перфилов, А.Н. Ткачев, А.С. Сальников (Волгоградский государственный технический университет) рассматривает вопросы совершенствования технологии строительства оснований морских платформ в Арктике. Показано, что опалубочно- бетонные процессы существенно влияют на сроки и трудоемкость работ. Проведено сравнение традиционной и скользящей опалубки, подтверждающее преимущество непрерывного бетонирования. Основной результат работы заключается в разработке системы расчетных критериев оценки эффективности опалубочных систем, позволяющей обоснованно выбирать технологию с учетом условий Арктики. На основе анализа условий строительства морских нефтегазодобывающих платформ в Арктике были уточнены, ранее разрозненные данные, о ключевых критериях оценки применимости опалубочных систем. Ключевые слова: Арктика, морские платформы, опалубка, скользящая опалубка, критерии оценки, эффективность, бетонирование, сроки строительства.
В разделе «Междисциплинарные исследования» статья «Анализ звукопоглощения и оптимизация конструкций из пеноалюминия на основе модели Джонсона–Шампу–Аллара Син Шибо:, авторы: Н.Р. Туркина, Го Минсюй (Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова, г. Санкт-Петербург), посвящена исследованию пеноалюминиевых материалов, которые благодаря своей низкой плотности, высокой удельной прочности и пористой структуре, обладают значительным потенциалом применения в области шумоподавления, особенно в звукоизоляционных панелях и барьерах. Для исследования их звукопоглощающих свойств в данной работе используется модель Джонсона–Шампу–Аллара (JCA). В программной среде Mathcad были сформулированы выражения для эффективной плотности и эффективного модуля объёмной упругости пеноалюминиевых материалов, а также рассчитан коэффициент звукопоглощения при нормальном падении звуковой волны. Далее в программе COMSOL Multiphysics была построена акустическая конечно-элементная модель для моделирования звукопоглощающих характеристик пеноалюминиевого образца толщиной 30 мм в диапазоне частот 100–5000 Гц; полученные результаты сопоставлены с теоретическими расчётами. Кроме того, с использованием генетического алгоритма, реализованного в программе Python, была проведена оптимизация параметров материала, включая удельное сопротивление потоку, пористость, извилистость, а также вязкостную и тепловую характеристические длины, с целью максимизации звукопоглощающих свойств в заданном диапазоне частот. Результаты показывают, что оптимизированный набор параметров значительно повышает коэффициент звукопоглощения в диапазоне 100–5000 Гц, что подтверждает эффективность предложенного подхода. Результаты оптимизации могут служить основой для выбора параметров шумопоглощающих конструкций из пеноалюминия в широком частотном диапазоне.
В статье «Анализ напряженно-деформированного состояния железобетонных тонкостенных складчатых конструкций с применением технологии непрерывного формования», авторы: П.В. Попенко, П.И. Егоров, (Тихоокеанский государственный университет, г. Хабаровск), представлены анализ и выводы, полученные в результате моделирования девяти вариантов железобетонных складчатых покрытий пролетом 18 м с варьируемыми геометрическими параметрами, позволившие определить оптимальный типоразмер. Обоснована эффективность применения технологии непрерывного безопалубочного формования (далее БОФ) для изготовления таких конструкций.
В разделе «Сообщения об актуальных исследованиях» в статье «Модельно-прогнозируемое управление в системах с применением различных типов электродвигателей», авторы: Е.С.Постолаки, Д.В. Масанов (Российский государственный университет имени А. Н. Косыгина) рассматривается применение модельно-прогнозируемого управления с часто используемыми типами электродвигателей и сравнение с классическим пропорциональноинтегрально-дифференцирующим регулированием и управлением с использованием нечеткой логики. В статье делается вывод, что что модельно-прогнозирующее управление обеспечивает наилучшее быстродействие и плавность переходных процессов при полном отсутствии перерегулирования как для бесколлекторных двигателей постоянного тока, так и для асинхронных двигателей, заметно превосходя по этим показателям классический ПИДрегулятор. Так же набирающий популярность гибридный регулятор с нечёткой логикой занимает промежуточное положение, однако именно прогнозирующее управление позволяет достичь наивысшего качества регулирования за счёт способности заранее учитывать динамику объекта и наложенные ограничения. Вместе с тем, этот подход требует более тщательной настройки и значительных вычислительных ресурсов, поэтому для систем с ограниченными аппаратными возможностями более рациональным может оказаться гибридный регулятор. В ответственных высокоточных приводах и многодвигательных системах с жёсткими требованиями к динамике, например, в конвейерах, рольгангах, экструдерах и испытательных стендах, где критичны отсутствие рывков и стабильность движения, модельно-прогнозирующее управление следует считать оптимальным выбором.
Журнал «Инженерный вестник Дона» находится в открытом доступе в сети интернет по ссылке — http://www.ivdon.ru/
С уважением, редакция журнала «Инженерный вестник Дона»
