Алгоритмы и структуры данных BigData для графов большой размерностиAlexey ZinovievArticle "Algorithms and Data Structures Big Data for large-scale graphs" presented on School-conference on Mathematical Problems of Informatics http://omskconf2013.oscsbras.ru/index.html by Alexey Zinoviev
Космический мусорTheoretical mechanics departmentОбзор работ 7-ой Европейской конференции по космическому мусору (офис центра управления полетами ЕКА, Дармштадт, Германия, 18-21 апреля 2017 г)
Презентация к семинару кафедры теоретической механики Самарского университета (16.05.17)
Кудинов А.П.ThinTechКудинов А.П., Кузьменков Д.О., Маричев В.Н., Институт оптики атмосферы СО РАН, Томск
Программный комплекс для обработки данных лидарного зондирования аэрозоля и температуры в нижней и средней атмосфере
Применение компьютерного моделирования для решения задач параметрической ид...Sergey MaslennikovПрименение компьютерного
моделирования
для решения задач параметрической идентификации
потенциалов межатомного
взаимодействия
Программно-информационное обеспечение научных конференций в сети интернетSergey MaslennikovПрограммно-информационное обеспечение научных конференций в сети интернет
Кудинов А.П.ThinTechКудинов А.П., Кузьменков Д.О., Маричев В.Н., Институт оптики атмосферы СО РАН, Томск
Программный комплекс для обработки данных лидарного зондирования аэрозоля и температуры в нижней и средней атмосфере
Применение компьютерного моделирования для решения задач параметрической ид...Sergey MaslennikovПрименение компьютерного
моделирования
для решения задач параметрической идентификации
потенциалов межатомного
взаимодействия
Программно-информационное обеспечение научных конференций в сети интернетSergey MaslennikovПрограммно-информационное обеспечение научных конференций в сети интернет
Система автоматизированного извлечения контактной информации об организации ...Sergey MaslennikovСистема автоматизированного извлечения контактной информации об организации из неструктурированных данных о филиалах
Программное средство сравнительного исследования человеко- машинных интерфей...Sergey MaslennikovПрограммное средство сравнительного исследования человеко- машинных интерфейсов мобильных устройств
ВЕБ-ПОРТАЛ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ И ПРАКТИЧЕСКИХ РАБОТ ПО ПРОГРАММИРОВАН...Sergey MaslennikovВЕБ-ПОРТАЛ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ И ПРАКТИЧЕСКИХ РАБОТ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ С АВТОМАТИЧЕСКОЙ ГЕНЕРАЦИЕЙ ЗАДАНИЙ
Оптимизация методов внутрикадрового предсказания формата H.265(HEVC) для пото...Sergey MaslennikovОптимизация методов внутрикадрового предсказания формата H.265(HEVC) для потокового вещания
Система автоматического мониторинга физической подготовки учащихся на основ...Sergey MaslennikovСистема автоматического мониторинга
физической подготовки учащихся
на основе технологии Microsoft Kinect
Применение алгоритмов гарантированной двухсторонней оценки решения в задачах ...Sergey MaslennikovПрименение алгоритмов гарантированной двухсторонней оценки решения в задачах моделирования динамических систем с интервальными параметрами
3D-моделирование поведения роя частиц с использованием подходов многоагентных...Sergey Maslennikov3D-моделирование поведения роя частиц с использованием подходов многоагентных систем
ВЕБ-СЕРВИС ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ С ФУНК...Sergey MaslennikovВЕБ-СЕРВИС ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ТЕСТИРОВАНИЯ С ФУНКЦИЯМИ ГЕНЕРАЦИИ И АДАПТИВНОГО ПОДБОРА ТЕСТОВ
Программно-информационное обеспечение построения орбитальной группировки космических аппаратов наблюдения объектов с заданным интерва
1. Дипломная работа на тему
Программно-информационное обеспечение
построения орбитальной группировки
космических аппаратов наблюдения
объектов с заданным интервалом времени
Московский авиационный институт
(Национальный исследовательский университет)
Руководитель: профессор, д.ф.-м.н. Ревизников Д.Л.
Дипломник 08-606: Прохоренко А.С.
Москва, 2015 год
15. Целевая функция
(в неявном виде, так как использует результаты моделирования)
где 𝑡𝑖 и 𝑡𝑖−1 – соответственно конец и начало k-го временного
интервала, когда ни один НО не виден ни одним КА системы.
𝑓(∆𝜆, ∆𝑢) = min
𝑘
max
𝑖
(𝑡𝑖 − 𝑡𝑖−1) 𝑘,𝑘=1,…,𝑁,𝑖=2,…,𝑛 𝑘
Моделирование движения
системы КА с расчётом
интервалов видимости и
определение наибольшего
интервала отсутствия видимости
объекта наблюдения
∆𝜆, ∆𝑢 𝑓
17. Результаты
Характеристики системы
Количество КА 8
Радиус орбит, км 7378
Наклонение орбит, град 82,5
Угол полураствора аппаратуры, град 60
Угловое перекрытие, град 22,5
Драконический период, c 6302,78949
18. Результаты
Наибольший интервал отсутствия видимости ОН
𝚫𝛌,
град
𝚫𝐮,
град
01:22:02 22,5 306,928
Геометрический метод:
Объект наблюдения был помещен на
экватор в точку (𝐵, 𝐿, 𝐻) = (0,0,0).
19. Результаты
Оптимизационный метод:
Наибольший интервал отсутствия видимости ОН
𝚫𝛌,
град
𝚫𝐮,
град
1:41:19 32 42
1:31:05 45,75 69
1:44:28 41,5 41
1:15:55 39 255
1:16:29 26 250
1:35:16 38 319
1:19:09 19 240
1:21:10 22 255
1:41:14 37 185
1:26:11 22,25 283,875