Q.A.Iasaýı atyndaǵy Halyqaralyq qazaq-túrіk ýnıversıtetіnіń habarlary

ВЫСОКОЭНТРОПИЙНЫЕ СПЛАВЫ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ВОДОРОДНОЙ ЭНЕРГЕТИКЕ

Yulduz Amangeldieva — Mon, 30 Dec 2024 00:00:00 +0000

Высокоэнтропийные сплавы (ВЭС) стали важным направлением развития современных материалов благодаря своим уникальным физико-химическим свойствам и являются перспективными для применения в водородной энергетике. В данной статье рассматриваются последние исследования по применению ВЭС для хранения водорода с акцентом на их микроструктуру, методы синтеза и проектирования, свойства хранения; обсуждаются преимущества ВЭС, включая высокую стабильность при различных температурах и давлениях, механическую прочность и способность поглощать водород; приводятся примеры однокомпонентных и многокомпонентных сплавов. Рассмотрены примеры сплавов с одно- и многокомпонентными фазами, включая ОЦК и Лавес фазы, и их способность эффективно абсорбции и десорбции водорода. Приведены результаты исследований, подтверждающие высокую плотность хранения и коррозионную стойкость ВЭС, что способствует их длительную эксплуатации и снижение затрат на обслуживание. Также обсуждаются текущие ограничения, такие как необходимость повышения пластичности и стабильности фазовых структур. В статье предлагаются направления для дальнейших исследований, включая разработку методов для оптимизации состава и структурной модификации, что позволит улучшить термодинамические свойства ВЭС и адаптировать их для хранения водорода в промышленных условиях. Подчеркивается значимость дальнейшего изучения этих материалов для продвижения водородных технологий и развития устойчивых источников энергии, что будет способствовать переходу к экологически чистой энергетике.

Способ термоциклической электролитно-плазменной обработки для улучшения микротвёрдости поверхности конструкционной стали 40ХН

Balym Alibekova, Laila Sulyubaeva , Daryn Baizhan — Mon, 30 Dec 2024 00:00:00 +0000

В статье представлены результаты исследования разработки технологических режимов способа термоциклической электролитно-плазменной обработки для улучшения микротвёрдости конструкционной стали 40ХН. Метод основан на сочетании электролитно-плазменного циклического воздействия, что позволяет эффективно улучшить эксплуатационные характеристики материала. Термоциклическое электролитно-плазменное обработка представляет собой комплексное воздействие на поверхность материала, включающее термические циклы, электролитную обработку и плазменное воздействие. В процессе обработки происходит изменение структуры поверхности стали, формирование плотной оксидной и карбидной плёнки, которая значительно увеличивает твёрдость и износостойкость. Процесс включает в себя чередование циклов нагрева и охлаждения в условиях плазменной обработки, что способствует значительному увеличению прочности стали. Экспериментальные исследования показали, что после применения термоциклической электролитно-плазменной обработки микротвёрдость поверхности стали 40ХН увеличивается в ~4,5 раза. Результаты работы подтверждают эффективность предложенного метода для улучшения механических свойств конструкционных материалов, используемых в различных отраслях промышленности, в том числе машиностроение и открывает новые возможности для повышения надёжности и срока службы компонентов энергетической промышленности. Способ термоциклической электролитно-плазменной обработки является эффективным и перспективным для улучшения свойств конструкционных материалов.

О РАЗРЕШИМОСТИ НЕКОТОРЫХ НАЧАЛЬНО-КРАЕВЫХ ЗАДАЧ ДЛЯ НЕЛОКАЛЬНОГО ГИПЕРБОЛИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ

Батырхан Турметов, Диарбек ШАРАФИДИНОВ — Mon, 30 Dec 2024 00:00:00 +0000

В настоящей работе исследуются вопросы корректных постановок начально-краевых задач для нелокального аналога гиперболического уравнения. В эллиптической части рассматриваемых уравнений участвует нелокальный аналог оператора Лапласа. Мы находим собственные функции и собственные значения краевых задач для нелокального аналога оператора Лапласа. Представляем собственные функции этих задач в виде суммы четной и нечетной части относительно рассматриваемого отображения. Исследуются свойства симметричности собственные функции краевых задач с условием Дирихле и Неймана. Эти свойства в дальнейшем используются при получении представлений решений основных задач. Рассматриваемые нами уравнения входят в класс дифференциальных уравнений с преобразованными аргументами. Задачи рассматриваются в - мерной цилиндрической области с основанием шар. В граничных условиях задаются условие Дирихле и Неймана. Задачи решаются сведением их к эквивалентным задачам для классического гиперболического уравнения. Используя известные утверждения для начально-краевых задач для классического гиперболического уравнения доказаны теоремы о существовании и единственности решения. Показано, что корректность рассматриваемых задач существенно зависит от коэффициентов участвующих в определении нелокального оператора Лапласа. Решения рассматриваемых задач построены в виде ряда.

Связь между решениями дискретной обратной и вспомогательной задач для гиперболического уравнения

Saule Meldebekova, Галитдин Баканов — Mon, 30 Dec 2024 00:00:00 +0000

Одномерные и многомерные методы решения обратных задач для гиперболического уравнения методом Гельфанда-Левитана приводят к численному решению интегральных уравнений Фредгольма первого и второго рода. В данной работе рассматривается связь между дискретной обратной задачей и решениями дискретной вспомогательной задачи для гиперболического уравнения, изучаемого методом Гельфанда-Левитана. Сначала приводятся постановки дискретной обратной задачи и дискретной вспомогательной задачи для гиперболического уравнения, а также свойства сеточных функций, являющихся решениями этих задач. Доказаны леммы о структуре сеточной функции, определяемой решением вспомогательной дискретной задачи, и связи этой сеточной функции с искомой сеточной функцией, являющейся решением дискретной обратной задачи. При доказательстве лемм учитываются свойства решения дискретной вспомогательной задачи и дискретного аналога дельта-функции Дирака. Доказана теорема, показывающая существование и единственность решения дискретной обратной задачи.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ВРЕДОНОСНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ НА ПЛАТФОРМЕ ANDROID

Нурсейт Жунисов — Mon, 30 Dec 2024 00:00:00 +0000

The work brings forward the methods for the application of the machine-learning algorithm in identifying the presence of malicious programs on the Android platform. In the modern world, Android devices are the most widely used and at the same time bring a great risk for other computer systems due to malicious attacks or software opportunities. The traditional method for detecting malicious applications depends either on static and dynamic analyses. However, conventional methods are already becoming ineffective since these codes have gradually become so sophisticated. This challenge can be met through machine learning, whereby the Black Box is able to predict with high accuracy potential malicious conduct patterns by analyzing target behavior applications.

Android malware detection importance is pegged on the rapidly evolving hostile applications that are readily available in the Android Operating system. In this work, the authors present a comparison of three classifiers: RandomForestClassifier, LGBMClassifier, and XGBClassifier using various preprocessing and sampling schemes so as to achieve the novel goal of inter-class learning for malware detection. Our analysis shows that the best models are obtained when using RobustScaler and SMOTE in conjunction with a RandomForestClassifier, since it generates more accurate models and best results considering both precision and recall. The LGBMClassifier and XGBClassifier look good, but they do not quite reach the same level of efficiency as the best-performing model, RandomForestClassifier.

It also points out that the present research underlines suitable preprocessing and sampling methods in order to enhance model performance. The results make suggestions on the improvements that should be made in Machine Learning systems targeting malware detection for further advancement of cybersecurity solutions.

ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ РАКА ЛЕГКИХ

Arypzhan ABEN — Mon, 30 Dec 2024 00:00:00 +0000

Аңдатпа

Қазіргі таңда жасанды интеллект көптеген салаларда кеңінен қолданылуда. Медицина саласында да жасанды интеллект кеңінен қолданыс тапқан. Бұл зерттеуде өкпенің қатерлі ісік ауруларын алдын ала болжау үшін машиналық оқыту модельдерін пайдаланылды. Зерттеуде өкпенің қатерлі ісігі ауруына шалдыққан науқастардың деректерінен тұратын деректер жиыны пайдаланылды. Өкпенің қатерлі ісігін ерте анықтауда машиналық оқыту модельдерінен K-Neighbor Classifier, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, Random Forest Classifier, Gradient Boosting Classifier, LGBM Classifier, және Support Vector Classifier қолданылды. Бұл модельдердің болжам дәлдіктері алынды, нәтижесінде SVM және Support Vector Classifier модельдері 99% жоғары көрсеткіш көрсетсе, K-Neighbor Classifier және Random Forest сияқты басқа да модельдер 87.39% - 94.96% аралығында жоғарғы нәтижелерге алынды. Нәтижелер көрсеткендей өкпенің қатерлі ісігін анықтауда машиналық оқыту модельдері жоғарғы нәтижелер көрсетіп, болашақта өкпенің қатерлі ісігін анықтауда және осы сала зерттеулеріне үлкен үлес қосты. Зерттеуде пайдаланылған деректер жиыны мен машиналық оқыту модельдері медицина саласында пайдалану барысында жоғарғы нәтижелер алынатыны дәлелденді. Зерттеуде қарастырылған машиналық оқыту модельдерімен қоса болашақта терең оқыту модельдері пайдалану ұсынылды.