SCI Библиотека

Актуальность статьи состоит в сравнительном анализе, целью которого фактически является метафизическое уточнение интервала философской и научной абстракции памяти. Показано, что такое уточнение необходимо для адекватной оценки перспектив и потенциала фундаментальных исследований и технологий, связанных с сознанием и памятью. Выявлены фундаментальные идеи относительно метафизических оснований индивидуальности и критериев изучения её элементов, качеств, свойств.

В статье представлена классификация современных моделей демографического развития, созданная на основании анализа статистических данных Организации Объединённых Наций. При описании каждой из моделей в качестве примеров приведены наиболее типичные страны, относящиеся к данной модели демографического развития. Также рассмотрены страны, которые занимают промежуточное положение и находятся в процессе перехода от одной модели демографического развития к другой.

С использованием метода корреляции цифровых изображений изучены особенности пластического течения в ходе деформации растяжением образцов стали 08Г2Б, проявляющей эффект деформационного старения. Стандартные плоские образцы, вырезанные из листа, из-готовленного по режиму контролируемой прокатки, испытаны на растяжение после термо-обработки при 680 °C с выдержкой 30 мин и охлаждением на воздухе. Показано, что на стадии макроупругой деформации происходит как рассеянное пластическое течение в отдельных участках растягиваемого образца, так и возникновение зародышевого центра в приповерхностной области, из которой впоследствии вырастает зародыш полосы локализованной деформации.

Развитие интереса к хромистым нержавеющим сталям вызвано необходимостью создания материалов, демонстрирующих оптимальное сочетание физико-механических и химических свойств при эксплуатации в агрессивных средах. В настоящее время для производства промышленных трубных изделий, эксплуатирующихся под нагрузкой при повышенных температурах, перспективными представляются нержавеющие стали феррито-мартенситного и мартенситного классов, упрочненные за счет дополнительного легирования. Достижение заданного комплекса свойств в сталях и сплавах определяется однородностью химического и фазового составов, микроструктурой и кристаллографической текстурой. Формирование указанных параметров для материалов, прошедших термическую обработку, главным образом определяется характеристиками зерна аустенита, формирующегося при нагреве материала перед закалкой. Размер и форма зерен аустенита определяют морфологию и дисперсность продуктов фазового γ→α′(α)-превращения. С использованием методов ориентационной микроскопии, основанных на дифракции обратно рассеянных электронов, рассмотрена возможность восстановления высокотемпературного аустенитного зерна для образцов низкоуглеродистой высоколегированной нержавеющей стали феррито-мартенситного класса c ~12 масс. % Cr, дополнительно легированной Ni, Mo, W, Nb, V, характеризующихся после термической обработки феррито-мартенситной и феррито-бейнитной структурой. При восстановлении аустенитного зерна были использованы ориентационные соотношения (ОС) Курдюмова – Закса (К–З), Нишиямы – Вассермана (Н–В), Гренингера – Трояна (Г–Т) и новые ОС, предложенные Крапошиным В. С. (ОСК). Показана принципиальная возможность восстановления ранее существовавшего аустенитного зерна по кристаллографическим особенностям как феррито-мартенситной, так и феррито-бейнитной структуры. Наиболее достоверные результаты при восстановлении зерна аустенита были получены при использовании ОС К–З и ОСК.

В статье демонстрируются результаты моделирования условного предела текучести в трубных сталях после термообработки улучшением. Описываются основные типы моделей, использующиеся в работе, обобщается информация о плюсах и минусах разных подходов к моделированию целевой переменной. Приводятся эмпирические уравнения связи твердости, предела текучести и предела прочности. Указывается роль параметра n в приведенных уравнениях. Объясняются причины выбора применяемого набора независимых переменных в моделях. Показывается распределение целевой переменной в выборке данных, приводится информация о признаковом пространстве, использованном для каждой из рассмотренных моделей. Представлено общее описание исходных данных. Исследуется структура основной выборки данных с помощью метода кластеризации DBSCAN и алгоритма снижения размерности t-SNE. Обосновывается причина дробления выборки на кластеры в контексте снижения разброса прогнозируемой величины условного предела текучести. Оценивается эффективность разбиения выборки с помощью меры разброса введенного параметра n. Проводится сравнение различных регрессионных моделей прогнозирования предела текучести. Показы-вается, что регрессионная модель на основе градиентного бустинга над деревьями решений (LightGBM) имеет наименьшую ошибку прогнозирования среди рассмотренных моделей. Определяется перестановочная значимость признаков модели с наименьшей ошибкой прогнозирования, приводится сравнение вычисленной значимости признаков с данными метал-лургической теории. Оценивается валидность полученных моделей прогнозирования с учетом значимости признаков и метрической оценки, используемой в данной работе. Проверяется гипотеза об использовании проксипеременной (параметра n), полученной на основе теоретических выкладок, в качестве предиктора модели предсказания предела текучести. Демонстрируется, что использование метода группировки совместно с параметром n позволяет получать удовлетворительные результаты прогнозирования на меньшем признаковом пространстве.

Методами просвечивающей электронной микроскопии, дифракции обратно рассеянных электронов и рентгеноструктурного анализа прослежена эволюция микроструктуры стали 38Г2Ф и проведена количественная оценка компонент упрочнения и их относи-тельного вклада в предел текучести данной стали после закалки и отпуска при 650 °C. Разупрочнение стали при увеличении продолжительности изотермического отпуска отп от 2 до 3000 минут происходит в две стадии: интенсивный темп падения прочностных свойств /отп ~ 100 МПа/мин на I стадии (отп ≤ 8 мин) сменяется слабым разупрочнением /отп ~ 0,1 МПа/мин на II стадии (отп ≥ 64 мин). Показано, что основной вклад (q ~ 80 %) в предел текучести стали 38Г2Ф на I стадии отпуска мартенсита вносит совокупное действие дислокационного и зернограничного (за счет границ реек) механизмов упрочнения, а на II стадии отпуска – субзеренное упрочнение.

Исследованы структура и механические свойства сталей 09Г2С и 38Г2Ф после закал-ки и отпуска с различным временем изотермической выдержки в температурном интервале 250–650 °C. Показано, что для изученных в работе сталей на кривых изменения твердости в зависимости от изотермической выдержки при разных температурах можно выделить три стадии. С помощью дюрометрического метода определены режимы отпуска, приводящие к сопоставимому уровню твердости. Для исследуемых сталей определена константа C в уравнении Холломона – Яффе для расчета параметра отпуска.

3 апреля 2025 года исполняется 100 лет со дня рождения отечественного математика, видного специалиста в области многомерной дифференциальной геометрии, талантливого организатора учебно-воспитательного и научного процессов в работе математической кафедры технического вуза, участника Великой Отечественной войны, доктора физико-математических наук, профессора Георгия Ионовича Кручковича (1925-1985). На протяжении 20 лет учёный заведовал кафедрой высшей математики: Всесоюзного заочного энергетического института (ВЗЭИ) два года (июнь 1965 – июнь 1967), который позже был переименован в Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА), 18 лет (июнь 1967 – июль 1985). Он является автором и соавтором учебных пособий, по которым обучались и признавались лучшими студенты заочного, вечернего и очного отделений технических вузов советского периода. Но эти книги не потеряли своей актуальности и поныне. Имя учёного крайне редко упоминается в исследованиях историко-математического характера. Цель данной статьи – устранить указанную несправедливость. В статье приводятся малоизвестные сведения из биографии Г. И. Кручковича, реконструируются его научные и методические достижения, описывается общественная, просветительская и организационная работа на посту заведующего кафедрой высшей математики, а также научно-педагогическое наследие.

В условиях реформирования системы высшего образования в Российской Федерации особую актуальность принимают вопросы выполнения отдельных требований и положений нормативных и правовых актов, связанных с цифровизацией и информатизацией процесса обучения и учёта его результатов. С целью повышения качества образования обучающихся в настоящий момент времени в образовательных учреждениях Российской Федерации интенсивно внедряются различные комплексы средств автоматизации и системы управления образованием. Проведённый авторским коллективом анализ открытых источников информации показал, что до сих пор не исключены случаи фальсификации документов об образовании с целью введения в заблуждение работодателей о фактической сформированности тех или иных компетенций сотрудника. Причиной данной проблемы является то, что зачастую в вузах учёт результатов обучения проводится «на бумаге» без использования средств информатизации, что не исключает возможности переоформления «задним числом» зачётных ведомостей и зачётных книжек обучающихся. В статье описан разработанный демонстрационный прототип автоматизированной системы учёта результатов промежуточной аттестации обучающихся в вузе. С целью исключения внесения изменений в учётные документы при разработке прототипа использовались возможности технологии blockchain (англ. цепочка блоков), которая доказала свою эффективность в вопросах сохранения целостности данных. Кроме этого, на основе опыта внедрения других комплексов средств автоматизации были сформированы требования к системе учёта результатов промежуточной аттестации обучающихся в вузах. Применение разработанной системы повысит трудоёмкость внесения данных в систему задним числом до неприемлемого уровня, либо такая возможность будет исключена вовсе.

Цифровая трансформация высшего образования представляет важный процесс, который затрагивает все аспекты образовательной среды. Внедрение цифровых технологий, включая программирование на Python, становится ключевым фактором в обучении математическим дисциплинам. На сегодняшний день возникает необходимость в поиске новых практик обучения в интеграции с цифровыми технологиями для формирования необходимых компетенций у студентов, особенно в области математических знаний. В связи с чем, применение Python как инструмента для моделирования и анализа данных открывает новые горизонты для разработки новых учебных курсов, углубления предметных знаний на практике, совершенствования исследовательской деятельности, инновационности учебного процесса в целом. Применение Python для моделирования вероятностных задач способствует развитию новых подходов к решению сложных задач в различных областях науки и техники. В основе решения вероятностных задач на примере изучения случайных величин лежит использование библиотек языка программирования Python: NumPy и SciPy. Предложена программа учебного курса для обучающихся направления подготовки 44.03.05 Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки), направленность (профиль) Математика и Информатика, Физика, демонстрирующая способы моделирования вероятностных задач при изучении случайных величин с использованием Python. Интеграция элементов программирования в учебные программы по математическим дисциплинам обуславливается потребностью стремительно развивающегося информационного общества, выступает значимым направлением как для развития науки, так и для практики. Такой подход повышает качество образования, готовит студентов к вызовам современного мира, обеспечивая их полезными навыками для успешной профессиональной деятельности.