Промышленная инженерия

Работая более пятнадцати лет в области приборостроения и видя происходящие в отрасли изменения, особенно в последние годы, я не мог не задаться вопросом, куда мы идём и что делается для исправления сложившейся, мягко говоря, неприятной ситуации.

Вынужденный поворот от разработки изделий на иностранных комплектующих к российской элементной базе проходит настолько «со скрипом», что «де‑факто» многие ведущие разработчики используют параллельный импорт в областях, где ничего российского не существовало со времён СССР.

Особенно плохо дело обстоит в области микроэлектроники. Если дискретные элементы мы худо‑бедно научились производить, то производство микроэлектроники в России ровно одно, и на текущий момент оно устарело морально и технически. Не говоря уже о том, что изначально было создано полностью на зарубежных технологиях, на которые теперь даже комплектующие не купить.

Разбираем такие инструменты анализа сигналов, как конволюция и деконволюция, глазами инженера-нефтяника. Посмотрим на базовые методы и их продвинутые версии, на приёмы работы с данными: что эти инструменты дают и где у них границы. Много картинок, много мультиков, поменьше занудства, побольше практики.

Два года назад мы рассказывали, как в сети Rostic's внедрили систему телеметрии. За это время подход не изменился: к единой платформе мониторинга продолжают подключать новые объекты и оборудование. 

На этот раз мы приехали в ресторан «Жар Пицца» в Орле. Интегратор провел для нас экскурсию и показал, как на действующем объекте устроен мониторинг холодильных камер, холодильных столов, сетей электропитания и водоснабжения, а также контроль микроклимата. 

Разбираемся, какие данные собирает система, зачем холодильникам меняют штатные контроллеры и как счетчик электроэнергии помогает выяснить причины отказов оборудования.

Продолжаем изучать моделирование спутниковой связи в симуляторе сетей NS-3. В этой статье мы завершим краткий обзор классов модуля Satellite.

Современная вычислительная платформа — это не просто процессор, память и набор периферийных устройств. За видимой для пользователя работой операционной системы скрывается сложный слой взаимодействия между аппаратной частью, прошивкой и программным обеспечением. Именно в этом слое решаются вопросы обнаружения устройств, управления питанием, обработки аппаратных событий, перехода между состояниями сна и пробуждения, а также множества низкоуровневых сценариев, о которых прикладные программы обычно даже не подозревают.

Одним из ключевых механизмов такого взаимодействия является ACPI (Advanced Configuration and Power Interface). Эта спецификация определяет, каким образом прошивка платформы описывает аппаратную конфигурацию системы, а операционная система получает возможность управлять устройствами, питанием и событиями платформы без необходимости знать все детали конкретной реализации материнской платы или SoC.

Любой реальный радиоканал «размазывает» символы во времени: соседние отсчёты накладываются друг на друга, и приёмник видит межсимвольную интерференцию (ISI). Классический способ с этим бороться — адаптивный фильтр LMS. Он прост, дёшев и хорошо работает, пока канал близок к линейному. Но это именно линейный фильтр: когда лучей несколько и у них разные фазы, одной линейной комбинацией отсчётов идеально восстановить символ уже не получается.

Отсюда идея, которую я и проверял: заменить (или дополнить) LMS компактной свёрточной сетью. Сеть смотрит не на один отсчёт, а на целое окно принятого сигнала и учится по нему обратному отображению канала — то есть восстанавливать исходную точку созвездия с учётом совместной статистики соседних символов. Сначала всё это обучается и сравнивается на синтетике, а потом проверяется на настоящем железе — модуле ADALM‑PLUTO.

Для эксплуатации автономного транспорта критически важно точно знать:

1. где находится транспортное средство, 2. в каком направлении оно движется, 3. с какой скоростью оно перемещается.

Это и есть задача систем локализации.

Как автономный транспорт может понять свое местоположение? Может ли ездить по обычной карте из навигатора? На каких методах построена система локализации?  Ответы на эти вопросы вы… найдете в предыдущей статье этой серии :) 

В этой части мы — команда локализации и картирования ЭвоКарго — сделаем шаг глубже и посмотрим на основу всей системы:  данные. 

На первый взгляд всё выглядит просто: чем больше сенсоров, тем больше данных, и тем точнее результат. На практике увеличение числа сенсоров не устраняет неопределенность. Каждый источник данных живет в своей «реальности», со своими физическими ограничениями, своими погрешностями и сценариями деградации. В результате система сталкивается не просто с шумом, а с противоречиями. Поэтому локализация — не про измерения, а про интерпретацию противоречивых данных в условиях неопределенности сотни раз в секунду.

Эта большая статья про то, какие сенсоры применяются в автономности, какие неточности в измерениях каждого из них, почему это неизбежно и за счет чего система локализации успешно работает в подобных условиях. И почему нашим машины постоянно чувствуют себя, как Траволта в Криминальном чтиве :)

Изменение всего одной технической характеристики при проектировании опасного нефтеперерабатывающего объекта приводит к многочасовой ручной переделке десятков схем и спецификаций. Инжиниринговая компания КНГК-Групп, возводящая сложнейшие промышленные объекты, решила эту проблему, внедрив программное решение nanoCAD BIM Электро. Теперь модели, схемы и документы обновляются автоматически, а инженеры вместо кропотливых правок сосредоточены на проектировании и знают, что система сама проследит за точностью и согласованностью данных.

18 лет работы, 100 объектов «под ключ»: от нефтяных установок до водородных. И десятки правок из-за одной ошибки

Когда инженеры проектируют промышленные объекты, любые изменения в исходных данных приводят к десяткам корректировок. Над проектами одновременно работают специалисты смежных направлений. Они постоянно обмениваются информацией, параметры оборудования и схемы регулярно меняются. В итоге инженеры часто тратят время не на проектирование, а на перепроверку и исправление документации.

С этой проблемой столкнулась и компания КНГК-Групп: трудоемкое обновление проектных решений, много ручных операций и высокая нагрузка на инженеров...

Однажды я наткнулся на одну замечательную презентацию о разработке облучателя для спутниковой параболической антенны. Одним из важнейших узлов этого облучателя был волноводный поляризатор. Предлагаемую замысловатую конструкцию сравнивали с двумя классическими вариантами. Одним из которых был поляризатор на решетке диафрагм (апертур). Я решил что расчет такого устройства был бы полезной дипломной работой в которой можно связать материал различных курсов. Однако оказалось, что теория расчета подобных устройств слишком сложна для современного студента что бы самостоятельно в ней разобраться. Поэтому была написана записка, которая затем легла в основу этой статьи.

В феврале «Ведомости» фактически подтвердили то, о чём участники рынка говорили уже давно: получить новые мощности для строительства ЦОДов в Москве становится всё сложнее. В ряде случаев речь уже идёт не о затянутых согласованиях, а о прямых отказах в техприсоединении. По оценкам участников рынка, значительная часть районов столицы испытывает дефицит свободной мощности, а многие площадки, введённые в 2023–2024 годах, заполнены практически полностью. На этом фоне за последний год заметно выросли и ставки colocation.

Гендиректор OXYGEN Павел Кулаков сформулировал ситуацию точно: около 75% районов Москвы энергодефицитны, прийти туда и быстро получить большую нагрузку физически невозможно.

Проблема выглядит долгосрочной. По различным прогнозам, к 2030 году энергопотребление российских дата-центров может увеличиться как минимум в 2,5 раза и приблизиться к 2,5 ГВт. Особенно быстро растут нагрузки, связанные с ИИ. Если для традиционной серверной стойки мощность в 5–10 кВт давно считается нормой, то стойки с GPU-кластерами могут потреблять уже десятки киловатт, а иногда и больше сотни. Энергосистема, которая проектировалась под другие сценарии роста, оказывается под всё большим давлением.

ПАО «Инкаб Холдинг», один из ведущих российских производителей оптических кабелей, планирует выйти на биржу: фирма установила диапазон цен за свои ценные бумаги (100-130 рублей за одну акцию) и хочет привлечь минимум 2 млрд рублей. Об истории компании и ее портфеле интеллектуальной собственности — далее в нашем материале.

Пространство вокруг нас заполнено радиоволнами: телефоны, роутеры и тысячи других устройств непрерывно обмениваются данными по воздуху. Каждый раз, когда телефон получает сообщение, загружает видео или картинку, где-то рядом базовая станция раскладывает поток бит по времени и частотам, превращая данные в радиосигнал. 

Спецификации LTE и 5G обычно написаны «для своих». Чтобы разобраться в них, приходится глубоко погружаться в физику, математику и обработку сигналов. Но мир телекома слишком красив, чтобы прятать его за этой сложностью. В этой статье попробуем шаг за шагом разобраться, как современные сети превращают данные в радиосигнал и передают их через пространство и время.

Каждый день нужно проверять приборы на системах пожаротушения! Когда это обширные склады, охранник должен постоянно их обходить все - только ради этой задачи. Манометр стал символом наказаний в органах пожаробезопасности.

Спецлаб разработал аналого-цифровой преобразователь для аналоговых приборов – стрелочную нейросеть, которая показания стрелки переводит в цифры...

Продолжаем изучать моделирование спутниковой связи в симуляторе сетей NS-3. В этой статье будет начат обзор классов модуля Satellite. В дальнейшем, это информация сыграет роль в понимании механики симуляций построенных на данном модуле.

Компания «Профсталь», производитель домов из легких стальных тонкостенных конструкций (ЛСТК), одновременно решает задачи строительства и машиностроения, создавая в одной системе и 3D-модели зданий, и детали для ремонта производственного оборудования. При этом учитываются бизнес-процессы, связанные со снабжением предприятия. Пилотный проект «Современный энергоэффективный дом из ЛСТК» показал, что решение отлично вписывается в цифровую экосистему полного цикла.

Знакомьтесь с пошаговым разбором пяти этапов тестирования программы nanoCAD Механика PRO и полученными результатами. Мы проследим, как на базе одной платформы были объединены создание 3D-моделей для аддитивного производства, проектирование строительных конструкций (ЛСТК), автоматическое формирование спецификаций, а также – и в этом ключевое преимущество программы – автоматизирован документооборот путем интеграции с системой 1С:ERP.

Руководство по разработке своей версии vsnprintf для целочисленных значений для увлекающихся osdev. Проходит стандартные тесты от gcc

Генеративный ИИ возродил давнее обещание: что нам больше не придётся писать программы — что достаточно будет лишь сформулировать, что требуется, а машина сделает остальное. В этой статье данное обещание рассматривается через призму программной инженерии и, в особенности, верификации. Утверждается, что хотя современный ИИ действительно меняет способ создания программ, кодирование составляет лишь малую долю программной инженерии; что трудные части — требования, архитектура и прежде всего проверка и верификация (V & V) — остаются трудными; и что определяющий вид отказа ИИ, галлюцинация, делает гарантии корректности более, а не менее важными. Мы рассматриваем измеренные свидетельства инцидентов, связанных с ИИ, напоминаем, почему «почти корректные» компоненты складываются в ненадёжные системы, и описываем эксперимент по созданию формально верифицированной системы управления конференциями с помощью ИИ-ассистента и среды AutoProof для языка Eiffel. Из этого опыта мы выводим итеративный процесс — специфицируй понемногу, реализуй понемногу, пытайся верифицировать, исправляй — и взгляд на инструментальную цепочку как на федерацию взаимодействующих ИИ-агентов. Вывод осторожно оптимистичен: для повседневных разработок ИИ — это нивелирующая технология, способная во многом автоматизировать работу; для деловых и критических разработок это усиливающая технология, и уроки программной инженерии применимы как никогда.

Приветствую читатель!

Для тех кто со мной впервые вот оглавление:

Часть 1

Часть 2

Часть 3

Код лежит тут

Подразумевается что читатель знаком с архитектурой аллокатора из части 3 и понимает алгоритм неявного списка свободных блоков который был освещен в части 1

Аллокатор работает стабильно, все тесты зеленые, включая тесты на стабильность. И следующим шагом логично бы реализовать перегрузки new и delete для abi, но вот незадача: там есть версии принимающие дополнительный аргумент, а именно выравнивание. Эту фичу я реализовать как раз забыл. В архитектуре которая рассматривается в предыдущей статье это оказалось простой, но интересной задачей. Ее мы и обсудим ниже.

Решение потребовало реализации функции mem_malloc_aligned которая выделит бОльший кусок памяти с учетом запрошенного выравнивания что бы мы там точно нашли правильно выровненный адрес.

Но что если адрес указателя из mem_malloc_aligned не совпадает с адресом указателя который вернул mem_malloc? Что делать в mem_free? Что делать в mem_realloc? Как мне работать с указателем перед которым не хедера?

Для начала я решил применить технику добавления смещения перед payload выровненного блока вместо хедера, смещения до payload изначального блока у которого есть хедер и футер.

Но как мне отличить offset от header? Я решил добавить magic number в хедер и футер увеличив тем самым размер оверхеда в 2 раза и раз уж от него считалось внутреннее выравнивание блоков памяти в аллокаторе и минимальный размер блока, то теперь минимальный размер блока стал 32 байта, а с оверхедом все 64. Теперь можно просто проверять magic number и если он не совпадает, то интерпретировать число на месте хедера как смещение до payload блока который вернул mem_malloc и далее получив на него указатель работать с блоком стандартным образом.

Первый патент предусматривал объединение в одном узле двух различных фильтрующих секций.

Первая секция представляла собой классический бумажный полнопоточный фильтроэлемент.

Вторая секция выполнялась на основе объёмно-капиллярной фильтрующей шторы из синтетической текстурированной нити.

Смысл решения был достаточно прост.

Основная масса масла проходила через бумажную секцию, обеспечивающую минимальное сопротивление потоку.

Одновременно часть масла проходила через объёмно-капиллярную секцию, где происходила более тонкая очистка.

В результате бумажный элемент работал в более благоприятном режиме, а наиболее мелкие загрязнения постепенно удалялись из системы смазки.

Кроме того, объёмная структура фильтрующего материала позволяла надёжно удерживать накопленные загрязнения внутри своей структуры, уменьшая вероятность их повторного попадания в систему.

Компания F-metrics (Москва) перевела проектирование документации по пожарной безопасности на Платформу nanoCAD, сохранив полную работоспособность и получив конкурентное преимущество за счёт компонента «3D» для визуализации рабочих зон пожарной техники.