ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ОСНОВНЫХ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕНОСА

  • Бобков Сергей Петрович
  • Астраханцева Ирина Александровна
Ключевые слова: компьютерное моделирование, дискретные подходы, клеточные автоматы, диффузия

Аннотация

Статья посвящена современным подходам к моделированию процессов молекулярного переноса вещества. Рассматриваются трудности, возникающие при использовании классических непрерывных моделей в форме дифференциальных уравнений с частными производными. Отмечается, что избежать возникающих проблем позволяет переход к дискретным моделям. Описывается один из дискретных методов моделирования – использование систем клеточных автоматов. Дается общее описание метода и вопросы его конкретного использования для изучения процессов диффузии. Приводятся примеры моделирования процесса диффузии в неоднородных средах, а также в условиях нелинейности процесса. Показано, что использование систем клеточных автоматов предоставляет широкие возможности для создания эффективных алгоритмов и программ моделирования различных процессов молекулярного переноса. Отмечается, что предложенный подход может быть рекомендован для использования в научных исследованиях и практических разработках.

Литература

REFERENECES
1. Malineckij G.G., Potapov A.B., Podlazov A.V. Nonlinear Dynamics: Approaches, Results, Hopes. M.: Ozon. 2016. 280 p.
2. Bobkov, S. P., Astrahanceva I.A., Galiaskarov E.G. Application of a systematic approach in the development of mathematical models. Modern science-intensive technologies. Regional application. 2021. N 1(65). P. 66-71. DOI:10.6060/snt.20216501.0008.
3. Akopov A.S. Computer modelling. M.: Izdatel'stvo YUrajt, 2022. 389 p.
4. Norenkov I.P. Fundamentals of Computer-Aided Design. M.: Izdatel'stvo MGTU im. N.E. Baumana, 2009. 430 p.
5. Bobkov S.P. Modeling of the main transfer processes using cellular automata. Izv. vuzov. Himiya i him. tekhnologiya. 2009. V.52, N 3. P.109-114.
6. Chen T. M. Numerical solution of hyperbolic heat conduction problems in the cylindrical coordinate system by the hybrid Green's function method. International journal of heat and mass transfer. 2010. V. 7(53). P. 1319–1325
7. Inverno M., Luck M. Multi-agent systems research into the 21st century. The Knowledge Engineering Review. 2002. V. 16. P. 271 – 275.
8. Yoav S., Leyton-Brown K.. Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic and Logical Foundations. Cambridge University Press, 2009. 519 p.
9. Lebedyuk E.A. Agent-Based Modeling: Status and Prospects. Vestnik REU im. G. V. Plekhanova . 2017. N 6 (96). P. 155–162. (in Russian)
10. Bobkov S. P. Use of Discrete Approaches for Simulation the Basic Processes of Chemical Technology. Russian Journal of General Chemistry. 2021. V. 91. N 6. P. 1190–1197.
11. Macal C., North M. Tutorial on Agent-Based Modelling and Simulation. Journal of Simulation, 2010. V. 4. P. 151–162.
12. Gilbert N. Agent-Based Models. Sage Publications: London. 2007. 153 p.
13. Galan J. Errors and Artefacts in Agent-Based Modelling. Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2008. V. 12, N 1. P. 151–162.
14. Bobkov, S. P., Astrahanceva I.A. The use of multi-agent systems for modeling technological processes. Journal of Physics: Conference Series: 2, Moscow. 2021. P. 012002
15. Bandman O.L. Cellular automaton models of spatial dynamics. Sistemnaya informatika: Sb. nauch. tr.: Novosibirsk: Izd-vo SO RAN, 2006. Vyp. 10. P. 59-111. (in Russian)
16. Bandman O.L. Cellular automata models of natural processes and their implementation on modern computers. Prikladnaya diskretnaya matematika. 2017. N 35. P. 102–121. DOI: 10.17223/20710410/35/9
17. Dastani M., Gomez-Sanz J. Programming multi-agent systems. The Knowledge Engineering Review. 2005. V. 20. P. 151 – 164.
18. Bandman O.L. Operating Modes of Asynchronous Cellular Automata Modeling Nonlinear Spatial Dynamics. Prikladnaya diskretnaya matematika. 2015. N 1(27). P. 105–119. (in Russian)
19. Bobkov S.P. Using Discrete Approaches for Modeling the Basic Processes of Chemical Technology. Rossijskij himicheskij zhurnal. V. 63 N 3-4 (2019) P. 22-30. DOI: 10.6060/rcj.2019633.3 (in Russian)
20. Rubcov S.E., Pavlova A.V., Olejnikov A.S. Cellular automaton modeling of diffusion of multicomponent impurities. Ekologicheskij vestnik nauchnyh centrov CHernomorskogo ekonomicheskogo sotrudnichestva. 2017. N 4. P. 86-93. (in Russian)
21. Bobkov S., Galiaskarov E., Astrakhantseva I. The use of cellular automata systems for simulation of transfer processes in a non-uniform area. CEUR Workshop Proceedings, Moscow, 20.01.2021. Moscow, 2021.
22. Bandman O.L. Metod postroeniya kletochno-avtomatnyh modelej processov formirovaniya ustojchivyh struktur. Prikladnaya diskretnaya matematika. 2010. N 4(10). P. 91–99. (in Russian)
23. Bobkov S.P., Galiaskarov E.G. Modeling the heat conduction process using cellular automata systems. Programmnye produkty i sistemy. 2020. N 4. P. 641 – 650. DOI:10.15827/0236-235X.132.641-650.
24. Astrakhantseva I.A., Bobkov S.P. Modeling of systems. Textbook. Moscow: SIC INFRA-M, 2023, 216s. ISBN: 978-5-16-017220-0
25. Astrakhantseva, I. A., Gerasimov, A. S., Astrakhantsev, R. G. (2022). Forecasting regional inflation by machine learning algorithms. Ivecofin, 2022. - 4(54), 6-13. DOI: 10.6060/ivecofin.2022544.620. EDN ITYDFE.
26. Astrakhantseva, I. A., Kutuzova, A. S., Morozov, E. N., Astrakhantsev, R. G. (2022). Crypto-assets functioning algorithms to determine the optimal taxation regime. Ivecofin, 2022 - 1(51), 131-137. DOI: 10.6060/ivecofin.2022511.593. EDN MWOQQN.
Опубликован
2023-06-30
Как цитировать
Петрович, Б., & Александровна, А. (2023). ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ОСНОВНЫХ ПРОЦЕССОВ ПЕРЕНОСА. Современные наукоёмкие технологии. Региональное приложение, 74(2), 49-59. извлечено от http://snt-isuct.ru/article/view/5312
Раздел
Инженерно-технически науки, машиностроение и технологии