CC BY
18110
Секция 7
2. Шайдуров В. В., Щепановская Г. И., Якубович М. В. Численное моделирование течений вязкого теплопроводного газа в канале // Вычислительные технологии. 2013. Т. 18, №4. C. 77-90.
3. Шайдуров В. В., Щепановская Г. И., Якубович М. В. Применение метода траекторий и метода конечных элементов в моделировании движения вязкого теплопроводного газа // Вычислительные методы и программирование. 2011. Т. 12. С. 275-281.
Построение онтологий для решения вычислительно сложных задач
Б. М. Глинский1, Ю. А. Загорулько2, Г. Б. Загорулько2, А. Ф. Сапетина1, И. М. Куликов1, П. А. Титов1
1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
2Институт систем информатики им. Ершова СО РАН
Email: gbm@sscc.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10184
В настоящее время онтологический подход широко используется в различных областях знаний и для решения разных классов задач. Онтологии признаны как концептуальные информационные модели, которые описывают сущности в определенных областях знаний в терминах классов, свойств и функций. Данный подход широко используется в биоинформатике, геофизике, астрофизике, геологии и др. Отметим, что большинство работ в этих областях ориентированы на хранение и обработку больших массивов данных. Авторы предлагают использовать онтологии для создания систем интеллектуальной поддержки решения больших задач [1]. При этом, ключевым моментом является построение онтологий методов и алгоритмов решения задачи и онтологии вычислительных систем, которые могут использоваться для решения задачи. В данной работе рассматриваются подходы к построению таких онтологий, приводятся примеры построения онтологий для решения задач астрофизики и геофизики.
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (коды проектов 19-07-00085, 19-07-00762).
Список литературы
1. B. Glinskiy, Y. Zagorulko, G. Zagorulko, I. Kulikov, A. Sapetina. The Creation of Intelligent Support Methods for Solving Mathematical Physics Problems on Supercomputers // Voevodin V., Sobolev S. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2019. Communications in Computer and Information Science. 2019. vol 1129. P. 427-438.
Моделирование процесса сополимеризации бутадиена со стиролом на основе метода Монте-Карло для каскада реакторов с применением технологии MPI
И. В. Захаров, Т. А.Михайлова, С. А. Мустафина
Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета
Email: zahrum@mail.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10331
В современном производстве синтетических каучуков все чаще применяется математическое моделирование. В основе производства каучука лежат процессы полимеризации и сополимеризации, изучение которых позволяет синтезировать продукты с заданными свойствами, важными для потребителя. Имитация технологических процессов позволяет решать задачи прогнозирования и оптимизации производства.
Процесс производства осуществляется путем смешения эмульсии бутадиена и стирола в каскаде реакторов (9-12 последовательно соединенных реакторов) при температуре 5-6 °C.
Математическая модель процесса полимеризации записывается в виде системы дифференциальных уравнений, которые описывают скорость изменения концентраций всех типов частиц, присутствующих в реакционной системе и участвующих в процессе [1-3].
Поскольку требуется проводить вычисления для каждой частицы, возникает проблема скорости моделирования процесса в его программной реализации. Подобные вычисления возможно производить только для небольших порций продукта, поэтому моделирование приближенного к реальному процесса требует высокой производительности. Для решения подобной проблемы лучше всего подходят высокопроизводительные вычисления [4].
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Республики Башкортостан в рамках научного проекта № 17-47-020068.
