ИССЛЕДОВАНИЕ НОВЫХ МЕТОДОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ ВОЛС, ТАКИХ КАК СПЕКТРАЛЬНОЕ МУЛЬТИПЛЕКСИРОВАНИЕ (SDM) И ОПТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССОРЫ Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

рекомендательных интернет-системах // E-Scio. 2022. №. 11 (74). С. 73-82.

4. GitHub: веб-сервис. URL: https://github.com /ultralytics/ultralytics (дата обращения: 02.02.2024).

5. Ямашкин С.А., Ямашкина Е.О. Разработка рекомендательной системы для подбора и конфигурирования глубоких нейросетевых моделей // Инженерный вестник Дона. 2022. №. 12 (96). С. 147-154.

6. Катанов Ю.Е. Компьютерные технологии. Том Часть 1 Геология, геофизика, гидрогеология. Тюмень, 2020. 183 с.

7. Аристов А.И., Зеленин А.В., Катанов Ю.Е. Нейросетевое распознавание текстурных особенностей графических керновых данных. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2024615647, 11.03.2024. Заявка № 2024614650 от 11.03.2024.

8. Гоголь О.А., Шеленок Е.А. Основные виды и направления применения методов машинного обучения // Информационные технологии XXI века. 2022. С. 30-34.

9. Катанов Ю.Е., Аристов А.И., Ягафаров А.К. Цифровой керн: исследование текстурных неоднородностей в горной породе / Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2023. Т. 334. № 12. С. 196-208.

10. Потапов А.С. Системы компьютерного зрения: учебное пособие. СПб.: Университет ИТМО. 2016. 161 с.

11. Курбатова С.А. Обзор технологий, связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением и распознаванием образов на примере российских и зарубежных компаний // Международная научно-техническая конференция молодых ученых. 2020. С. 3909-3921.

© Сергеев А.С., 2024

УДК 62

Союнов Э.,

Преподователь.

Института телекоммуникации и информатики Туркменистана.

Ашхабад, Туркменистан.

ИССЛЕДОВАНИЕ НОВЫХ МЕТОДОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ ВОЛС, ТАКИХ КАК СПЕКТРАЛЬНОЕ МУЛЬТИПЛЕКСИРОВАНИЕ (SDM) И ОПТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССОРЫ

Аннотация

Современные волоконно-оптические линии связи (ВОЛС) сталкиваются с возрастающими требованиями к пропускной способности из-за глобального роста объема передаваемой информации. Одним из перспективных решений являются технологии спектрального пространственного мультиплексирования (SDM) и оптических процессоров, которые позволяют эффективно использовать ресурсы оптического волокна. В данной статье рассмотрены принципы работы этих технологий, их преимущества и ограничения. Анализируются перспективы внедрения данных подходов в инфраструктуру современных ВОЛС для обеспечения более высокой производительности и энергетической эффективности.

Ключевые слова:

ВОЛС, спектральное мультиплексирование, пространственное мультиплексирование (SDM), оптические процессоры, пропускная способность, технологии связи, оптические сети.

В последние десятилетия объемы передаваемой информации по оптическим линиям связи

увеличиваются с экспоненциальной скоростью. Это вызвано развитием цифровых технологий, Интернета вещей (IoT), потокового видео и других сервисов, требующих высокой пропускной способности. Однако традиционные методы масштабирования оптических сетей подходят к своим физическим пределам, что делает необходимым внедрение инновационных решений, таких как спектральное мультиплексирование и использование оптических процессоров.

Спектральное пространственное мультиплексирование (SDM)

Принципы работы

SDM представляет собой метод, при котором данные передаются одновременно через несколько пространственных каналов в одном оптическом волокне. Это позволяет значительно увеличить общую пропускную способность сети без необходимости прокладки новых линий.

Основные подходы

Использование многожильных оптических волокон (Multi-core Fiber, MCF)

Каждое волокно содержит несколько независимых ядер, что позволяет передавать несколько потоков данных параллельно.

Многомодовые волокна (Few-Mode Fiber, FMF)

Передача данных осуществляется через разные моды в одном волокне. Это требует сложной системы обработки сигналов для минимизации интерференции между модами.

Преимущества SDM

Значительное увеличение пропускной способности.

Экономия ресурсов благодаря оптимизации использования уже существующей инфраструктуры.

Трудности и ограничения

Высокие требования к технологии обработки сигналов.

Увеличение сложности проектирования оборудования.

Оптические процессоры

Роль в улучшении ВОЛС

Оптические процессоры являются ключевым компонентом для обработки больших объемов данных с минимальной задержкой. Они работают на основе фотонных интегральных схем, что позволяет достичь высокой производительности при низком энергопотреблении.

Основные преимущества

Высокая скорость обработки информации.

Низкое энергопотребление по сравнению с традиционными электронными процессорами.

Способность интеграции с существующими оптическими сетями.

Примеры использования

Управление мультиплексированием в реальном времени.

Улучшение качества передачи за счет минимизации шумов.

Перспективы развития

Комбинирование технологий SDM и оптических процессоров

Совместное использование этих технологий может создать основу для новых поколений сверхскоростных оптических сетей.

Разработка энергоэффективных решений

Одной из ключевых задач является снижение энергопотребления, что особенно важно в условиях глобального роста нагрузки на сети.

Интеграция искусственного интеллекта

Искусственный интеллект может использоваться для оптимизации маршрутизации и управления потоками данных.

Технологии спектрального пространственного мультиплексирования и оптические процессоры

представляют собой важные инструменты для преодоления ограничений современных ВОЛС. Их внедрение позволит не только увеличить пропускную способность, но и повысить энергоэффективность сетей. Будущее за разработкой интегрированных систем, использующих преимущества обоих подходов. Список использованной литературы:

1. Агранович В.С. "Современные волоконно-оптические системы связи".

2. Картузов Д.Ю., Громов Н.И. "Физика и техника многомодовых оптических волокон".

3. Окунев И.И. "Фотонные интегральные схемы и их применение".

4. Hasegawa, A., & Nakanishi, K. "Optical Fiber Communications".

5. "Journal of Optical Communications and Networking" (различные статьи).

© Союнов Э., 2024

УДК 62

Торопов Н.Ю.

Магистрант, ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет»,

г. Тюмень

Научный руководитель: Бай В.Ф.

заведующий кафедрой строительных конструкций, кандидат технических наук,

ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет».

г. Тюмень

ЛЕНТОЧНЫЙ ФУНДАМЕНТ С ПАРНЫМИ КОЗЛОВЫМИ СВАЯМИ

Аннотация

Ленточный фундамент с парными козловыми сваями представляет собой конструкцию, сочетающую простоту ленточного основания с усилением в виде наклонно расположенных парных свай. Это решение обеспечивает равномерное распределение нагрузки на слабых и сложных грунтах, улучшает устойчивость к горизонтальным силам и минимизирует осадки. В статье рассмотрены особенности проектирования, этапы устройства и преимущества такого фундамента. Приведены рекомендации для его применения в различных строительных условиях.

Ключевые слова

ленточный фундамент, парные сваи, козловые сваи, устойчивость, устройство,

проектирование, слабые грунты.

BELT FOUNDATION WITH PAIRED GOAT PILES Abstract

The belt foundation with paired goat piles combines the simplicity of a strip base with reinforcement provided by inclined paired piles. This solution ensures an even load distribution on weak and complex soils, enhances resistance to horizontal forces, and minimizes settlement. The article discusses design features, construction stages, and advantages of this type of foundation. Recommendations for its use in various construction conditions are also provided.

Keywords:

belt foundation, paired piles, goat piles, stability, construction, design, weak soils.