Сперва хотел просто поделиться обзором Адама Севиджа на прикольные самодельные часы в стиле NASA, но что-то вышло из под контроля, и получился лонгрид про историю борьбы с колоссальным давлением при глубоководных погружениях через призму одной технологии.
Данная статья является продолжением раннее опубликованной мною темы: Умный дом на основе интерфейса CAN. Вот ссылки на предыдущие статьи:
1. Протокол обмена данными. Пользовательский уровень, поверх CAN 2.0. Проект
2. Выбор структуры для системы «Умный дом»
В качестве ядра схемы контроллера сети был выбран модуль ESP32-C6-WROOM-1-N8
Все слышали про Ивана Кулибина — талантливого механика и изобретателя XVIII века, чьё имя прочно закрепилось в массовой культуре как символ инженерной смекалки. Но в то же самое время в России работал другой, куда менее известный сегодня, но не менее масштабный инженер — гидротехник Козьма Фролов.
Он сумел поставить силу воды на службу промышленности и создал для своего времени по-настоящему передовые механизмы, которые значительно упростили труд и повысили производительность рудников Урала и Сибири.
В современных высокопроизводительных системах используются мощные вычислительные компоненты с высоким тепловыделением, при этом требования к энергоэффективности дата-центров ограничивают реальный тепловой режим работы сервера. Задача инженеров здесь — снизить риск перегрева компонентов и избежать потери производительности.
Меня зовут Анатолий Белановский, я старший инженер по методикам тестирования. В прошлом занимался спинтроникой, работал над разработкой STTMRAM, ReRAM, а также в области сверхпроводниковых кубитов. В статье ��асскажу о методике, которая позволит быстро определить тепловые ограничения процессоров, модулей памяти, накопителей, сетевых контроллеров и элементов питания. Инженеры могут использовать ее при аудите существующей инфраструктуры, оптимизации компоновки и нагрузок, приемочных испытаниях и ускоренного прототипирования систем охлаждения.
Если вы когда-либо строили высоконагруженные системы поиска, то знаете, что в какой-то момент узким местом становится не код, а сама архитектура. Поиск доступных отелей — как раз тот случай: миллиарды «ночей», десятки тысяч RPS, постоянные обновления календарей, строгая консистентность и высокая цен�� любой ошибки. Старый стек на Python + Postgres + Redis долго тянул, но однажды стал «тормозить» настолько, что оптимизировать дальше было невозможно — SQL-запросы разрастались, реплики множились, latency прыгала до 60 секунд, а кэширование превращалось в источник инцидентов.
Так мы пришли к идее построить собственную in-memory базу данных на Go — заточенную под наш домен. Быструю, безопасную и синхронизированную с Postgres.
Под катом — история того, как мы её спроектировали, какие архитектурные решения приняли, как победили холодный старт, справились с миллиардами значений. И почему в итоге смогли полностью отказаться от кэша доступности, переведя поиск в real‑time.
Кемпинг я начинал строить с нуля. В первый год это был скромный палаточный лагерь с минимальными удобствами. Со временем он вырос в полноценный автокемпинг: с умывальниками и душевыми, питьевой водой во всех кранах, общей кухней, вечерним кинотеатром, вендинговыми стиральными машинами, розетками во всех палатках, кофемашиной, посудомоечной машиной, быстрым Wi-Fi, охраной территории, поливом газонов, освещением — и с гостями круглый год.
Кемпинг я строил сам, своими руками. В одиночку много и быстро не построишь, поэтому делал все не спеша, но качественно, не экономя на материалах. Удобства ��оявлялись поэтапно, а не все сразу. Например, одни только ворота с электроприводом я варил и устанавливал почти полгода. Я сразу понимал, что объект коммерческий, а значит все строения и оборудование должны быть удобными, надежными и рассчитанными на долгую работу.
На каждом этапе строительства я сразу внедрял автоматизацию там, где это имело смысл. В этой статье я расскажу, как автоматизировал свой автокемпинг: почему ушел от Wi-Fi и облаков, как устроены водопровод и полив, душевые и вендинговые стиральные машины с автоподачей геля, как ведется учет ресурсов и как я контролирую все это хозяйство.
Попытка экспериментальной проверки теоретических предположений о физической сущности появления холода в вихревых трубках.
Ранее я выдвигал версию механизма работы охлаждающей трубки на эффекте Ранка-Хилша, где в качестве основы было взято охлаждение струи воздуха за счёт трансформации внутренней энергии самого газа в кинетическую энергию струи (выше скорости звука). При этом внутри вихревой трубки происходит передача тепла между тёплыми стенками устройства к остывшей сверхзвуковой струе газа, а затем обратно от холодных стенок к нагретому при торможении газу.
Чтобы как-то подтвердить эту версию я купил в интернете китайскую вихревую трубку на эффекте Ранка-Хилша (далее ВТР) за приемлемые для меня 4тыс. рубле. (см.рис.1-2.) Покупать «настоящую» из США или Канады за 50тыс. рублей я не стал.
Сегодня я хочу рассказать о расчёте, который подтверждает потенциал Геометрической Волновой Инженерии, как инструмента в управлении волнами любой природы. Мы поговорим о необычном резонаторе, где в зависимости от геометрии можно концентрировать в экваториальной фокальной области лучи, которые "застревают" внутри, словно в чёрной дыре для фотонов. Это не фантастика, а чистая геометрия, проверенная методом Монте-Карло на 100 тысячах траекторий.
В статье представлена модель управления температурой и давлением на примере промышленного горизонтального автоклава периодического действия, используемого в индустрии по производству кормов для домашних животных.
Цель публикации — демонстрация методов оптимального управления (LQR) и стохастической фильтрации (LQG/Kalman Filter) для решения задачи точного поддержания режима в условиях взаимосвязи физических параметров (температура и давление в замкнутом объеме) и зашумленных измерений.
Проект реализован на языке Python в парадигме Model-Based Design, разделяющей физику процесса, модель управления и среду моделирования.
Он включает постановку задачи, описание решения и его программную реализацию в виде python-пакета, адаптированного для работы в Google Colab. Среда автоматически сохраняет все артефакты каждого цикла моделирования — конфигурацию и результаты.
Такой подход позволяет начать с практики моделирования (симуляции), чтобы затем с бОльшим пониманием перейти к изучению теории, потенциально снижая порог входа в проблематику оптимального управления.
Модульная архитектура делает проект относительно универсальным шаблоном: заменив модель объекта, этот же каркас можно адаптировать для решения других задач MIMO-управления с той же размерностью. Будь то стабилизация мобильного робота (скорость/угол поворота) или управление полетом (тангаж/горизонтальная скорость).
Представьте, что корпус прибора – это не просто набор сгибов и отверстий, а управляемая параметрическая модель, готовая к производству уже на этапе проектирования. Без «костылей» и ручных правок.
В этой статье мы разберём полный цикл моделирования детали из листового металла в nanoCAD Механика PRO – от первого эскиза до готовой развертки для раскроя. На реальном примере корпуса вы увидите, как работать с листовыми телами, сгибами, замыканиями углов, ребрами жёсткости и технологическими элементами, сохраняя контроль над геометрией и параметрами на каждом шаге.
Материал будет полезен инженерам-конструкторам и проектировщикам, которые хотят ускорить разработку листовых изделий и получить предсказуемый результат без лишней рутины.
Рассмотрим моделирование деталей из листового металла в nanoCAD Механика PRO на примере корпуса прибора.
Элементы уровня технологий (Technology Layer) описывает инфраструктурные сервисы, компоненты и физические ресурсы, необходимые для поддержки приложений и бизнес-процессов.
Этот уровень отвечает на вопрос: "На каком технологическом фундаменте всё работает?"
Реставрация 35-метрового храмового купола с его сложнейшими сводами требовала нестандартного подхода: возвести строительные леса, точно повторяющие криволинейную геометрию памятника и при этом абсолютно устойчивые без крепления к стенам. Выполнение этой задачи с помощью 3D-моделей вместо десятков чертежей, сокращение сроков проектирования в 3 раза и сложнейшая конструкция строительных лесов, рассчитанная на собственную устойчивость без единого анкера.
Все это – результат одного решения, которое многие российские инженеры до сих пор боятся принять: отказ от AutoCAD в пользу nanoCAD.
За что мы любили в детстве старые фильмы про Джеймса Бонда? Во многом - за различные гаджеты, которыми щедро одаривали суперагента сценаристы. Ручка-граната, час-лазер, рюкзак-вертолет, чемодан-мотоцикл… Что, последнего в фильмах не было? А вот в реальной жизни вполне себе был.
В 1952 году французский конструктор Виктор Альберт Боуффорт получил патент на складной мотоцикл Valmobile, который воплощал популярную в те годы идею о сверх мобильности. В собранном состоянии аппарат имел форму чемодана размером 60х32х28 и мог в багажнике автомобиля или кататься вручную. Или сдать в багаж. Прилетел или приехал на поезде в другой город, разложил аппарат и покатил. Круто? Круто.
— Меня в своё время поразила информация, что у оконного стекла есть две стороны, оловянная и воздушная И они, блин, довольно разные. А все вокруг будто бы всегда это знали. Всё знали и молчали, понимаешь?
— …Сань, ты бредишь что ли?
— Подожди, не убегай, сейчас всё объясню! Но сперва небольшая историческая справка…
Итак, начнём с инженерной задачи. Допустим, мы хотим сделать огромный стеклянный небоскрёб — КэтСай Тауэр!
А для этого нам потребуется много стекла. Плоского стекла. Причём его листы должны быть достаточно большого размера, ну чтобы красиво было.
А что вообще такое стекло?
Мы знаем множество интересных видов двигателей, которые позволяют приводить в движение разнообразные устройства и механизмы людей.
Двигатели эти существуют абсолютно разных конструкций и типов источника приводного усилия.
В свете сказанного, зададимся вопросом: а может ли жидкость выступать в качестве двигателя?! Вернее сказать, в качестве рабочей среды этого двигателя?
Мы видели двигатели с электрическим приводом, видели пневматические и даже внутреннего сгорания...
Однако, думается, что подавляющему большинству, мало знаком следующий тип двигателя, который называется «гидромотор»! :-)
Представьте: машина идёт по заснеженной трассе. Снег лёг тонким слоем, под ним — ледяная корка, которую невозможно заметить заранее. Водитель видит поворот, инстинктивно давит на тормоз — и в этот момент педаль начинает характерно «пульсировать» под ногой. Так срабатывает антиблокировочная система. Колёса продолжают вращаться, машина сохраняет управляемость, и водитель спокойно удерживает траекторию, не превращая поворот в лотерею.
ABS не делает автомобиль неуязвимым и не сокращает тормозной путь в любых условиях. На рыхлом снегу или гравии она может работать иначе, чем ожидает водитель. Но именно эта система научила машины оставаться управляемыми даже в экстремальной ситуации и стала одним из ключевых элементов активной безопасности наряду с ремнями и подушками.
Как именно появилась ABS, почему её ранние версии были сырыми и что изменило внедрение электроники — разберём всё по порядку.
Привет! На связи Read IT Club — сообщество рецензентов и переводчиков ИТ-литературы. Мы делимся провер��нными книгами, которые помогают не просто читать про ИТ, а по-настоящему понимать, как все устроено внутри. На этот раз — три издания о том, как проектировать надежные системы, создавать архитектуры, способные к изменениям, и выстраивать понятные API без избыточной сложности.
Эти книги объединяет одно — инженерное мышление. В них нет громких лозунгов и чудесных рецептов, зато есть проверенные практики, помогающие строить системы, которые работают стабильно, развиваются без паники и взаимодействуют без хаоса.
Сергей давно интересуется домашней автоматизацией и любит разбираться в технологиях глубже, чем даже продвинутый пользователь. Несколько лет назад он собрал умный дом в предыдущей квартире на беспроводных устройствах: Zigbee-датчики, кнопки, один из популярных шлюзов. Он пробовал разные сценарии, экспериментировал с mesh-сетью. На практике система работала, но не всегда предсказуемо. Устройства периодически «отваливались», свет включался с задержкой, а работа сценариев зависела от интернета. Этот опыт закрепил мысль: надежную автоматизацию без проводов не п��строишь.
Когда семья купила новую трехкомнатную квартиру площадью 102 м², Сергей решил реализовать эту идею на практике. Он основательно переделал планировку: изменил геометрию комнат, выделил прачечную, оптимизировал два санузла, добавил зоны хранения. Параллельно он прорабатывал архитектуру умного дома. После неудачного опыта с беспроводными решениями он сделал упор на надежности и локальной логике, которая не зависит от интернета и облачных платформ.
Интегратор «Демос», к которому он обратился, предложил собрать систему на базе программируемого контроллера и модулей расширения.
В статье разберем, как устроена автоматика в этой квартире, какие сценарии заложил интегратор и какие со временем добавил сам Сергей, когда начал жить в умном доме каждый день.
Студент написал сообщение в Twitter создателю 18-метрового Гандама: "Давайте сделаем настоящего меха-робота". Ответ пришёл через несколько дней. Он согласился.
Через два года стартап из девяти человек представил ARCHAX. Это не макет для выставки и не прототип. Это настоящий пилотируемый робот, который можно купить.
Это история о том, как студент воплотил мечту поколения. И почему это важнее, чем кажется.
Элементы уровня приложений (Application Layer) описывают программные компоненты, сервисы и данные, которые непосредственно поддерживают бизнес-процессы. Это "мост" между бизнес-активностями и технологической инфраструктурой.
