Современное проектирование зданий предполагает, помимо прочего, проведение компьютерного анализа естественного освещения помещений в соответствии с программой сертификации экологически чистых зданий, главные показатели которой – пространственная автономия естественного света (sDA) и годовое воздействие солнечного света (ASE). Расчёт этих показателей требует тысяч моделирований глобального освещения для различных моментов времени в течение года. Общеизвестные методы здесь неэффективны. В статье предложен оригинальный метод, использующий предварительно рассчитанные данные и их быструю интерполяцию на сетке Клемса, для многократного моделирования распределения естественной освещённости. Показано, что по эффективности вычислений он в разы (а иногда и на порядки) превосходит классический метод стохастической трассировки лучей и существующие подходы на основе метода излучательности при сохранении высокой точности результата. Возможность расчёта указанных показателей за десятки минут на обычном персональном компьютере, предоставляемая предложенным методом, позволяет постоянно проверять создаваемый архитектурный проект на соответствие программе по экологически чистым зданиям.

1. U.S. Green Building Council (USGBC). «LEED» v4.1 Building Design + Construction Guide, EQ Credit: Daylight. URL: https://www.usgbc.org/»LEED»/v41 (дата обращения: 25.03.2024).
2. Ayoub M. 100 Years of daylighting: A chronological review of daylight prediction and calculation methods // Solar Energy. – 2019. – Vol. 194. – P. 360–390. DOI:10.1016/j.solener.2019.10.072.
3. DesignBuilder Daylighting. URL: https://designbuilder.co.uk/daylighting (дата обращения: 25.03.2024).
4. Climate Studio. URL: https://www.solemma.com/climatestudio (дата обращения: 25.03.2024).
5. Daylight Autonomy. URL: https://deluminaelab.com/dl-light/en/autonomy.html (дата обращения: 25.03.2024).
6. Ward G.J. The «RADIANCE» lighting simulation and rendering system / Proceedings of the 21st annual conference on Computer graphics and interactive techniques SIGGRAPH’94. – July 1994. – P. 459–472. DOI: 10.1145/192161.192286.
7. Reinhart C., Walkenhorst O. Dynamic «RADIANCE»-Based Daylight Simulations for a Full-Scale Test Office with Outer Venetian Blinds // Energy and Buildings. – 2001. – Vol. 33, No. 7. – P. 683–697.
8. Xinxin L., Jin H., Kang J., Wu H. A SimplifiedMethod Of Calculating Daylight Autonomy Through Spatial Parameters For Atriums In ShoPing Streets / Proceedings of the 16th IBPSA Conference. – 2019. – P. 417–424. DOI: 10.26868/25222708.2019.210910.
9. Lin C.-H., Tsay Y.-S. A metamodel based on intermediary features for daylight performance prediction of facade design // Buildings and Environment. – 2021. – Vol. 206. – 108371. DOI:10.1016/j.buildenv.2021.108371.
10. Han Y., Shen L., Sun C. Developing a parametric morphable annual daylight prediction model with improved generalization capability for the early stages of office building design // Buildings and Environment. – 2021. – Vol. 200. – 107932. DOI: 10.1016/j.buildenv.2021.107932.
11. Liu Y., Colburn A., Inanici M. Deep neural network aProach for annual luminance simulations // Journal of Buildings Performance Simulation. – 2020. – Vol. 13, Is. 5. – P. 532–554. DOI:10.1080/19401493.2020.1803404.
12. Lorenz C.L., Jabi W. Predicting daylight autonomy metrics using machine learning /Proceedings of the International Conference for Sustainable Design of the Built Environment (SDBE). – 2017. – P. 991–1002.
13. Kazanasmaz T., Günaydin M., Binol S. Artificial neural networks to predict daylight illuminance in office buildings // Buildings and Environment. – 2009. – Vol. 44, Is. 8. – P. 1751–1757. DOI:10.1016/j.buildenv.2008.11.012.
14. Ngarambe J., Irakoze A., Yun G.Y., Kim G. Comparative performance of machine learning algorithms in the prediction of indoor daylight illuminances // Sustainability. – 2020. – Vol. 12, Is. 11. – 4471. DOI:10.3390/su12114471.
15. Ayoub M. A review on machine learning algorithms to predict daylighting inside buildings // Solar Energy – 2020. – Vol. 202. – C. 249–275. DOI:10.1016/j.solener.2020.03.104.

Перспективными источниками излучения для скоростных оптических измерительных систем являются светодиоды, способные работать на значительно больших токах по сравнению с номинальными при малой длительности периодических импульсных перегрузок. В последнее время появилась возможность заменять в ряде случаев лазерные системы освещения светодиодными, что значительно снижает стоимость физического эксперимента и упрощает оптические измерения. Данная работа посвящена разработке импульсного осветителя со светодиодом для скоростных оптических исследований газожидкостных потоков. Описана электрическая схема управления светодиодом, основанная на регулируемом импульсном источнике напряжения с предварительной автоматической калибровкой по мощности и приведены результаты измерения основных электрических характеристик светодиода. При перегрузке осветителя по мощности на 70 %, освещённость от него повышается на 48 %. Данный осветитель был апробирован в ряде теплофизических экспериментов по изучению дисперсионного состава частиц от центробежной форсунки и др., а также в томографическом эксперименте по измерению скорости частиц в воздухе, обтекающем квадрокоптер. Полученные результаты подтвердили эффективность и перспективность использования импульсных осветителей со светодиодным источником света в скоростных оптических экспериментах.

1. Бойко В.М., Оришич А.М., Павлов А.А., Пикалов В.В. Методы оптической диагностики в аэрофизическом эксперименте: монография / Отв. ред. В.М. Фомин. – Новосибирск: Изд-во НГУ, 2009. – 450 с.
2. World’s most Light-Sensitive Ultra High-Speed Camera. URL: https://photron.com/pharsighted/ (дата обращения: 20.11.2023).
3. Willert C. Stasicki B., Klinner J., Moessner S. Pulsed operation of high-power light emitting diodes for imaging flow velocimetry // Measurement Science and Technology. – 2010. – Vol. 21, Is. 7. – Art.n. 075402.
4. Скрипченко А. Импульсное питание СД Cree XLamp с повышенным током // Полупроводниковая светотехника. – 2011. – № 9. – С. 16–19.
5. Alekseenko S.V., Abdurakipov S.S., Hrebtov M.Y., Tokarev M.P., Dulin V.M., Markovich D.M. Coherent structures in the near-field of swirling turbulent jets: A tomographic PIV study // International Journal of Heat and Fluid Flow. – 2018. – Vol. 70. – P. 363–379.
6. Estevadeordal J., Goss L. PIV with LED: particle shadow velocimetry (PSV) technique / 43rd AIAA aerospace sciences meeting and exhibit. – 2005. – P. 37. DOI:10.2514/6.2005-37.
7. Dabiri D. Digital particle image thermometry/velocimetry: a review // Experiments in Fluids. – 2009. – Vol. 46. – P. 191–241.
8. Nasibov H., Balaban E., Kholmatov A., Nasibov A. High-brightness, high-power LED-based strobe illumination for double-frame micro particle image velocimetry // Flow Measurement and Instrumentation. – 2014. – Vol. 37. – P. 12–28.
9. Klinner J., Willert C.E. Three-dimensional imaging of swirled spray injection in a generic aero engine burner under realistic operating conditions // Experiments in Fluids. – 2022. – Vol. 63. – P. 1–23.
10. Beresh S.J. Time-resolved particle image velocimetry // Measurement Science and Technology. – 2021. – Vol. 32, Is. 10. – Art.n. 102003.
11. Slipchenko M.N., Meyer T.R., Roy S. Advances in burst-mode laser diagnostics for reacting and nonreacting flows // Proceedings of the Combustion Institute. – 2021. – Vol. 38, Is. 1. – P. 1533–1560.
12.Wolf C.C., Schwarz C., Kaufmann K., Gardner A.D., Michaelis D., Bosbach J., Schanz D. Schröder A. Experimental study of secondary vortex structures in a rotor wake // Experiments in Fluids. – 2019. – Vol. 60, Is. 11. – Art.n. 175.
13. Сенгиз М.С., Йеткин С. Расчёт теплового менеджмента уличных светильников со светодиодами // Светотехника. – 2020. – № 5. – С. 61–66.

Определение параметров мутной среды представляет собой сложную и некорректную обратную задачу. Статья посвящена исследованию эффективности использования алгоритмов глобальной оптимизации для определения оптических параметров среды, таких как оптическая толщина, альбедо однократного рассеяния, индикатриса однократного рассеяния, а также профиль показателя ослабления по результатам измерений яркости под разными углами. Рассмотрено применение алгоритмов дифференциальной эволюции, SHGO и двойного отжига. Для восстановления индикатрисы однократного рассеяния предложена модификация метода дифференциальной эволюции, которая способна справиться с этой задачей. Проведённые численные расчёты показали, что методы глобальной оптимизации сопоставимы по эффективности с методами локальной оптимизации типа метода Гаусса-Ньютона, который требует вычисления матрицы Якоби. Однако в задаче определения профиля показателя ослабления учёт матрицы Якоби в сочетании с регуляризацией Тихонова приводит к значительному повышению точности решения.

1. Fougnie B., Marbach T., Lacan A., Lang R., Schlüssel P., Poli G., Munro R., André B. Couto A.B. The multi-viewing multi-channel multi-polarisation imager – overview of the 3MI polarimetric mission for aerosol and cloud characterization // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. – 2018. – Vol. 214, November. – P. 23–32.
2. Rodgers C.D. Inverse Methods for Atmospheric Sounding // WORLD SCIENTIFIC. – 2000. – July.
3. Doicu A., Trautmann T., Schreier F. Numerical Regularization for Atmospheric Inverse Problems. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2010.
4. Qin Y., Box M.A., Jupp D.L.B. Inversion of multiangle sky radiance measurements for the retrieval of atmospheric optical properties 1. Algorithm // Journal of Geophysical Research. – 2002. – Vol. 107, Is. D22. – P. AAC 10–1–AAC 10–10.
5. Qin Y., Jupp D.L.B., Box M.A. Inversion of multiangle sky radiance measurements for the retrieval of atmospheric optical properties 2. Application // Journal of Geophysical Research. – 2002. – Vol. 107, Is. D22. – P. AAC 11–1–AAC 11–9.
6. Holben B.N., Eck T.F., Slutsker I. et al. AERONET–a federated instrument network and data archive for aerosol characterization // Remote Sensing of Environment. – 1998. – Vol. 66, Is. 1. – P. 1–16.
7. Spurr R., Zeng J., Mishchenko M.I. Linearized t-matrix and mie scattering computations // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. – 2012. – Vol. 113, Is. 6. – P. 425–439.
8. Yan J., Efremenko D.S., Vasilyeva A.A. et al. Scattering morphology resolved total internal reflection microscopy (SMR-TIRM) of colloidal spheres // Computational Mathematics and Modeling. – 2021. – Vol. 32, Is. 1. – P. 86–93.
9. Тихомиров И.А., Мышкин В.Ф., Власов В.А. и др. Методы и устройства по определению индикатрисы рассеяния лазерного излучения в газодисперсной среде // Известия Томского политехнического университета. – 2003. – Т. 306, № 5. – С. 41–44.
10. Herrero-Anta S., Román R., Mateos D. et al. Retrieval of aerosol properties from zenith sky radiance measurements // Atmospheric Measurement Techniques. – 2023. – Vol. 16, Is. 19. – P. 4423–4443.
11. Storn R., Price K. Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for global Optimization over Continuous Spaces // Journal of Global Optimization. – 1997. – Vol. 11, Is. 4. – P. 341–359.
12. IEEE 2023 Congress on Evolutionary Computation (CEC). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/CEC53210.2023.
13. Das S., Mullick S.S., Suganthan P.N. Recent advances in differential evolution – An updated survey // Swarm and Evolutionary Computation. – 2016. – Vol. 27. – P. 1–30.
14. Lobato F.S., Steffen V., Silva Neto A.J. Solution of inverse radiative transfer problems in two-layer participating media with differential evolution // Inverse Problems in Science and Engineering. – 2009. – Vol. 18, Is. 2. – P. 183–195.
15. Rapin J., Teytaud O. Nevergrad – A gradient-free optimization platform (2018). URL: https://GitHub.com/FacebookResearch/Nevergrad (дата обращения: 23.10.2023).
16. Microsoft. Neural Network Intelligence (2021). URL: https://github.com/microsoft/nni (дата обращения: 23.10.2023).
17. Golovin D., Solnik B., Moitra S. et al. Google vizier: A service for blackbox optimization / Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Halifax, NS, Canada, August 13–17, 2017. – New York: ACM, 2017. – P. 1487–1495.
18. Budak V.P., Klyuykov D.A., Korkin S.V. Complete matrix solution of radiative transfer equation for PILE of horizontally homogeneous slabs // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. – 2011. – Vol. 112, Is. 7. – P. 1141–1148.
19. Afanas’ev V.P., Basov A. Yu., Budak V.P., Efremenko D.S., Kokhanovsky A.A. Analysis of the discrete theory of radiative transfer in the coupled «ocean–atmosphere» system: Current status, problems and development prospects // Journal of Marine Science and Engineering. – 2010. – Vol. 8, Is. 3. – P. 1–17.
20. Spurr R., Christ M. The LIDORT and VLIDORT linearized scalar and vector discrete ordinate radiative transfer models: Updates in the last 10 years / Part of the book series: Springer Series in Light Scattering (SSLS). – Springer International Publishing, 2019. – P. 1–62.
21. Schutgens N.A.J., Stammes P. A novel approach to the polarization correction of spaceborne spectrometers // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. – 2003. – Vol. 108, Is. D7. – P. AAC 12–1–AAC 12–14.
22. Lin M., Wang Z., Wang F. Hybrid differential evolution and particle swarm optimization algorithm based on random inertia weight / Proc. 34rd Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation (YAC). IEEE, June 2019. DOI:10.1109/YAC.2019.8787698.
23. Zhang J., Sanderson A.C. Adaptive Differential Evolution. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2009.
24. Zhang J., Sanderson A.C. JADE: Self-adaptive differential evolution with fast and reliable convergence performance / Proc. 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation. IEEE, September 2007. DOI:10.1109/CEC.2007.4424751.
25. Peng F., Tang K., Chen G., Yao X. Multi-start JADE with knowledge transfer for numerical optimization / Proc. 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation. IEEE, May 2009.
26. Endres S.C., Sandrock C., Focke W.W. A simplicial homology algorithm for Lipschitz optimization // Journal of Global Optimization. – 2018. – Vol. 72, Is. 2. – P. 181–217.
27. Xiang Y., Gong X.G. Efficiency of generalized simulated annealing // Physical Review E. – 2000. – Vol. 62 (3 Pt B). – P. 4473–4476.
28. Hess M., Koepke P., Schult I. Optical properties of aerosols and clouds: The software package OPAC // Bulletin of the American Meteorological Society. – 1998. – Vol. 79, Is. 5. – P. 831–844.

Разработанное техническое решение представляет собой инновационный подход к оптимизации расходов на освещение при строительстве автомагистралей. Ключевым элементом этого подхода является использование асимметричной кривой силы света (далее – КСС), что позволяет эффективно распределять световой поток и минимизировать затраты электроэнергии.
Метод подбора оптимальной светотехнической характеристики (КСС) основан на типовом решении, широко применяемом при строительстве автомагистралей в РФ. Он базируется на программе ELID, разработанной А.А. Коробко, что обеспечивает надёжность и точность подбора параметров.
Проведённое исследование подтвердило энергетическую и экономическую эффективность нового технического решения. Благодаря использованию асимметричной КСС удалось значительно снизить затраты на строительство магистралей и дорог – до 18 %, сохраняя при этом уровни освещённости, соответствующие нормативам. А также, снизить нагрузки на электросети, что способствует улучшению энергетической эффективности.

1. Сайт https://www.fedstat.ru
2. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 20 июня 2022 г. № 1601‑р, Москва. – 60 с.
3. Бенуни Г.А. Оптимизация наружного освещения магистралей и автодорог: Редакция журнала «Светотехника», 2023. – 5 с.
4. Коробко А.А. Метод расчёта асимметричного светораспределения светильника для дорожного освещения.: Редакция журнала «Светотехника» 2023, – 6 с.
5. Сайт https://zakupki.gov.ru
6. СП 52.13330.2016. «Естественное и искусственное освещение»: приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ от 7 ноября 2016 г. N 777/пр.
7. ГОСТ Р 58107.1–2018. Освещение автомобильных дорог общего пользования. Нормы и методы расчёта. М.: Стандартинформ, 2018. – 12 с.
8. Сайт https://pandora-led.ru/
9. Сайт https://www.varton.ru/
10. Сайт https://ledel.ru/
11. Сайт https://www.ltcompany.com
12. Сайт https://bl-g.ru/

Разработано и изготовлено измерительное компьютеризированное устройство для неразрушающего измерения распределения концентрации электрически активной примеси в p–n-структурах. Измерение распределения концентрации осуществляется по регистрации значений барьерной ёмкости при воздействии на исследуемую структуру малого двухчастотного сигнала. Устройство позволяет исследовать профиль концентрации p–n-структур в области расположения квантовых ям с разрешением по глубине до 3–4 атомных слоёв в диапазоне изменения ширины области пространственного заряда под воздействием постоянного напряжения смещения. Обработка результатов измерения и управление измерительным устройством осуществляется микроконтроллером.

Снижение вероятности бликов от естественного света является одной из важных задач повышения комфортности естественного освещения и инсоляции, особенно в производственных и общественных помещениях с длительным пребыванием людей в течение светового дня. Разработан метод моделирования вероятности бликов от естественного света в помещениях со смарт-окном со встроенным решёточным оптическим фильтром, имеющим угловое селективное светопропускание. Получены новые уравнения для расчёта коэффициента пропускания рассеянного света, вертикальной освещённости и яркости для таких помещений. Проведено численное моделирование для определения параметров решёток фильтра, временных характеристик светопропускания, расчёта показателя вероятности бликов DGP для 12 точек помещения. Предлагаемое решёточное хромогенное смарт-окно имеет минимальное пропускание в назначенное время, в отличие от обычного хромогенного смарт-окна со сплошным покрытием поверхности и обычного окна без покрытия, пропускание которых изменяется только из-за потерь на отражение и поглощение в зависимости от угла падения солнечных лучей. Пропускание рассеянного света у решёточного хромогенного окна выше, чем у обычного хромогенного окна в окрашенном и в обесцвеченном состояниях, что способствует повышению уровня естественного освещения в месяцы с недостаточной солнечной радиацией. Результаты расчёта DGP показали более удовлетворительные результаты защиты от бликов решёточным хромогенным смарт-окном по сравнению с обычным хромогенным и ещё более удовлетворительные по сравнию с обычным окном без покрытия. Разработанный метод моделирования вероятности бликов применим для оценки не только DGP, но и любых других показателей дискомфорта.

1. СП 52.13330.2016 «Естественное и искусственное освещение».
2. ГОСТ 33392-2015 «Здания и сооружения. Метод определения показателя дискомфорта при искусственном освещении помещений».
3. СП 367.1325800.2017 «Здания жилые и общественные. Правила проектирования естественного и совмещённого освещения».
4. Соловьёв А.К. Современные подходы к нормированию естественного освещения жилых зданий. Результаты исследований // Светотехника. – 2020. – № 4. – С. 5–10.
5. Коркина Е.В., Шмаров И.А., Войтович Е.В. Исследования времени наступления критической освещённости для оценки длительности дневного естественного освещения // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. – 2022. – № 6. – С. 35–42.
6. Щепетков Н.И. Системы освещения: энергоэффективность и визуальный комфорт // Здания высоких технологий. – 2018. – № 3. – С. 1–15.
7. Wienold J., Christoffersen J. Evaluation methods and development of a new glare prediction model for daylight environments with the use of CCD cameras // Energy and Buildings. – 2006. – Vol. 38. – Р. 743–757.
8. Kittler R., Darula S. Redistributions of luminance patterns on standard sky types // Lighting Research & Technology. – 2022. – Vol. 54, Is, 1. – Р. 61–73.
9. Casini M. Smart Buildings: Advanced Materials and Nanotechnology to Improve Energy-Efficiency and Environmental Performance (Woodhead Publishing Series in Civil and Structural Engineering). – Woodhead Publishing, 2016. – 384 p.
10. Rezaei S.D., Shannigrahi S., Ramakrishna S. A review of conventional, advanced, and smart glazing technologies and materials for improving indoor environment // Sol. Energy Mater. Sol. Cells. – 2017. – Vol. 159. – P. 26–51.
11. Zakirullin R.S. Grating optical filters for smart windows: Materials, calculations and prospects // AIMS Materials Science. – 2020. – Vol. 7(6). – P. 720–771.
12. Закируллин Р.С. Селективное регулирование направленного светопропускания по углам падения лучей // ЖТФ. – 2012. – № 10. – С. 134–136.
13. Закируллин Р.С. Оптический фильтр для смарт-окна с угловым селективным светопропусканием // Оптический журнал. – 2019. – № 5. – С. 23–29.
14. Закируллин Р.С., Оденбах И.А. Динамический контроль естественного освещения с помощью смарт-окна с решёточным оптическим фильтром // Светотехника. – 2021. – № 3. – С. 47–51.
15. Закируллин Р.С. Дифракция в решёточных оптических фильтрах с угловым селективным светопропусканием // Компьютерная оптика. – 2020. – Т. 44, Вып. 3. – С. 343–351.
16. Zakirullin R.S. Smart window with grating optical filter: Comparison with smart windows fully coated with chromogenic layer // Build. Environ. – 2022. – Vol. 219. – 109258.
17. Zakirullin R.S. Typology of Buildings with Grating Smart Windows with Azimuthally Optimized Light Transmission // J. Archit. Eng. – 2022. – Vol. 28. – 04022030.
18. Zakirullin R.S., Odenbakh I.A. Simulating annual autoregulation of daylight by grating smart window with angular-selective transmission // J. Build. Perform. Simul. – 2023. – Vol. 17 (2). – P. 1–21. DOI:10.1080/19401493.2023.2256690.
19. Temps R.C., Coulson K.L. Solar Radiation Incident upon Slopes of Different Orientations // Solar Energy. – 1977. – Vol. 19. – Р. 179–184.
20. Hopkinson R.G., Longmore J., Petherbridge P. An Empirical Formula for the Computation of Daylight Factor // Transactions of the Illuminating Engineering Society. – 1954. – Vol. 19. – Р. 201–219.
21. Rea M.S. The IESNA lighting handbook: Reference & Application / 9th ed. – Illuminating Engineering Society of North America, 2000. – 1004 p.
22. Michael P.R., Johnston D.E., Moreno W. A Conversion Guide: Solar Irradiance and Lux Illuminance // J. Meas. Eng. – 2020. – Vol. 8. – Р. 153–166.
23. Bogati S., Basnet R., Graf W., Georg A. Development of photochromic device with magnetron sputtered titanium dioxide and tungsten trioxide films // Sol. Energy Mater. Sol. Cells. – 2017. – Vol. 166. – Р. 204–211.

Настоящее исследование посвящено изучению теплового режима МГЛ, основного фактора, от которого зависит их эффективность и срок службы. Тепловой режим анализируется с помощью уравнения диффузии – математической модели описания передачи тепла через материал. В среде MATLAB была создана программа для решения уравнения диффузии методом конечных элементов. При моделировании учитывались геометрические особенности лампы, свойства материалов и эксплуатационные условия. Результатом моделирования стал график температурного профиля внутри лампы, который помог провести анализ процессов теплопередачи и теплового распределения. Результаты исследования показали, что температурный профиль внутри лампы МГЛ сильно зависит от её формы и эксплуатационных условий. А неравномерное распределение температуры в колбе негативно сказывается на эффективности лампы и её сроке службы. Также был определён новый параметр и его влияние на МГЛ – точка сгиба на температурной кривой. Это исследование стало ещё одним доказательством необходимости изучения тепловых процессов при проектировании и эксплуатации керамических МГЛ, поскольку именно анализ теплового режима позволяет указать на потенциальные области для их оптимизации.

В ряде случаев возникает проблема, связанная с синтезом изображения сцен, данные которых не могут быть переданы системе рендеринга. Это может быть связано с режимом секретности и боязнью возможной утечки данных. С другой стороны, разработчик системы рендеринга может опасаться нелицензированного использования программного обеспечения, что приводит к нежеланию поставлять программное обеспечение для установки на компьютеры заказчика. В работе предлагается решение данной задачи за счёт изоляции системы рендеринга от данных сцены. Для этой цели используется объектно-ориентированная организация данных сцены и необходимые базовые интерфейсы сцены для организации методов трассировки путей и световых лучей. Сама система рендеринга при этом разделяется на две составляющие: сторона заказчика и сторона владельца системы рендеринга. На сторону заказчика поставляется только та часть системы рендеринга, которая отвечает за базовые методы модели сцены, реализуемые в виде сервисов, используемых владельцем системы рендеринга. Сервисы на стороне клиента, в соответствии с интерфейсами сцены, выполняют основные операции с данными сцены и лучами, не передавая весь результат системе рендеринга, который, в свою очередь, управляет процессом рендеринга, используя метрики и минимально-необходимые промежуточные данные, получаемые со стороны клиента. Таким образом, данные сцены и построенное изображение остаются у клиента, а процессом рендеринга управляет сервер разработчика. Естественно, взаимодействие между сторонами клиента и системы рендеринга замедляет процесс расчёта, однако качество изображения не снижается и данные никуда не передаются. В работе представлены результаты рендеринга ряда сцен, выполненные с использованием федеративного похода к синтезу изображений.

1. Kajiya, J.T. The rendering equation // Proceedings of the 13th annual conference on Computer graphics and interactive techniques, 1986, pp. 143–150.
2. Pharr, M., Jakob, W., Humphreys, G. Physically Based Rendering: From Theory to Implementation (3rd. ed.) / Morgan Kaufmann Publishers, 2016.
3. Bogolepov, D., Ulyanov, D., Sopin, D., Turlapov, V. GPU-Optimized Bidirectional Path Tracing // The 21st International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, 2013, pp. 1–15.
4. Veach, E. Robust Monte Carlo methods for light transport simulation. PhD thesis. – Stanford University, 1998.
5. Jensen, H.W. Global illumination using photon maps // Rendering Techniques’ 96: Proceedings of the Eurographics Workshop in Porto, Portugal, June 17–19, 1996 7, Springer Vienna, 1996, pp. 21–30.
6. Hachisuka, T., Jensen, H.W. Stochastic progressive photon mapping // ACM SIGGRAPH Asia 2009 papers, 2009, Vol. 28, # 5, pp. 1–8.
7. Kaplanyan, A. S., Dachsbacher, C. Adaptive progressive photon mapping // ACM Transactions on Graphics (TOG), 2013, Vol. 32, # 2, pp. 1–13.
8. Zhdanov, A.D., Zhdanov, D.D. Progressive Backward Photon Mapping // Programming and Computer Software, 2021, Vol. 47, # 3, pp. 185–193.
9. Zhdanov, A., Zhdanov, D., Galaktionov, V.A. Bidirectional Ray Tracing with Caustic Photon and Indirect Imphoton Maps // Proceedings of the 14th IADIS International Conference Computer Graphics, Visualization, Computer Vision and Image Processing 2020, CGVCVIP 2020 and Proceedings of the 5th IADIS International Conference Big Data Analytics, Data Mining and Computational Intelligence 2020, BigDaCI 2020 and Proceedings of the 9th IADIS International Conference Theory and Practice in Modern Computing 2020, TPMC 2020 – Part of the 14th Multi Conference on Computer Science and Information Systems, MCCSIS 2020, 2020, pp. 212–216.
10. Georgiev, I., Krivanek, J., Davidovic, T., Slusallek, P. Light Transport Simulation with Vertex Connection and Merging // ACM Transactions on Graphics, 2012, Vol. 31, # 6, pp. 1–10.
11. Hachisuka, T., Pantaleoni, J., Jensen, H.W. A path space extension for robust light transport simulation // ACM Transactions on Graphics, 2016, Vol. 31, # 6, pp. 1–10.
12. Křivánek, J. et al. Unifying points, beams, and paths in volumetric light transport simulation // ACM Transactions on Graphics (TOG), 2014, Vol. 33, # 4, pp. 1–13.
13. Frolov, V.A., Voloboy, A.G., Ershov, S.V., Galaktionov, V.A. Light transport in realistic rendering: state-of-the-art simulation methods // Programming and Computer Software, 2021, Vol. 47, # 4, pp. 298–326.
14. Ghoshal, S., Kermarrec, A.M., Taıani, F. Distributed computing for the masses: a manifesto // Communications of the ACM, 2019, Vol. 62, # 11, pp. 36–41.
15. Dean, J., Ghemawat, S. MapReduce: simplified data processing on large clusters // Communications of the ACM, 2008, Vol. 51, # 1, pp. 107–113.
16. Zaharia, M. et al. Spark: Cluster computing with working sets // 2nd USENIX Workshop on Hot Topics in Cloud Computing (Hot-Cloud 10). – 2010.
17. GitHub – embree/embree: Embree ray tracing kernels repository. URL: https://github.com/embree/embree (дата обращения: 24.03.2024).
18. Intel® oneAPI Threading Building Blocks. URL: https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/onetbb.html (дата обращения: 24.03.2024).
19. gRPC. URL: https://grpc.io (дата обращения: 24.03.2024).

Работа посвящена оценке возможностей использования вновь разработанных облучателей со светодиодами с удалённым люминофором и перестраиваемым спектром излучения в области ФАР для исследований по повышению эффективности спектральных режимов облучения томатов в целях формирования высококачественной рассады и повышения урожайности томатов за счёт возможности варьирования спектра излучения в области ФАР в период плодоношения растений в условиях полной светокультуры.
Показано, что для формирования высококачественной рассады с хорошо развитым фотосинтетическим аппаратом и хорошо сформированным габитусом наиболее благоприятен спектр ФАР, характеризующийся долями «синей» (400–500 нм), «красной» (600–700 нм) и «зелёной» (500–600 нм) компонент в трёхкомпонентном потоке ФАР около 30, 30 и 40 % соответственно.
При смене спектрального режима облучения в период массового плодоношения при выращивании томатов на продукцию с увеличением доли «красной» (600–700 нм) компоненты на 15 % в ущерб «зелёной» (500–600 нм) удалось на 20 сут ускорить массовое созревание плодов томатов и повысить показатели биохимического состава плодов (содержание углеводов и витамина С).
Экспериментально показана целесообразность использования нового прототипа указанных облучателей с регулируемым спектром для выращивания длинно вегетирующих культур (на примере томатов) в режиме облучения со сменой спектра ФАР на определённых этапах вегетации.
Полученные результаты применимы к выгонке рассады томатов для теплиц и выращиванию растений на продукцию в условиях полной светокультуры применительно к северным регионам и изолированным помещениям для выращивании растений в разных климатических зонах с использованием «City-farm» технологий.

1. Прикупец Л.Б., Боос Г.В. Облучательные установки в сельском хозяйстве: Учеб. пособие для высших учебных заведений. – М.: Редакция журнала «Светотехника», 2023. – 136 с.
2. Тихомиров А.А., Молокеев М.С., Величко В.В. Фотобиологическая эффективность излучения в области ФАР для ценозов редиса при использовании облучателя со светодиодами с регулируемым спектром // Светотехника. – 2023. – № 6. – С. 40–45.
3. Молокеев М.С. Высокомощная лампа с переменным спектром / Патент России № 2792773. 2023. Бюл. № 9.
4. Kaiser E., Ouzounis T., Giday H., Schipper R., Heuvelink E., Marcelis L.F.M. Adding blue to red supplemental light increases biomass and yield of greenhouse-grown tomatoes, but only to an optimum // Frontiers in Plant Science. – 2018. – Vol. 9. – Art.n. 2002.
5. Lanoue J., Leonardos E.D., Grodzinski B. Effects of light quality and intensity on diurnal patterns and rates of photo-assimilate translocation and transpiration in tomato leave // Frontiers in Plant Science. – 2018. – Vol. 9. – Art.n. 756.
6. Kusuma P., Swan B., Bugbee B. Does green really mean go? Increasing the fraction of green photons promotes growth of tomato but not lettuce or cucumber // Plants. – 2021. – Vol. 10. Is. 4, 637. – P. 1–18.
7. URL: https://ferma.expert/rasteniya/ovoshchi/pomidory/katya (дата обращения 18.12.2023).
8. Fan X.X., Xua Z.G., Liu X.Y., Tang C.M., Wang L.W., Han X. Effects of light intensity on the growth and leaf development of young tomato plants grown under a combination of red and blue light // Scientia Horticulturae. – 2023. – Vol. 153. – P. 50–55.
9. Ohyama K., Manabe K., Omura Y., Kozai T., Kubota C. Potential use of a 24‑hour photoperiod (continuous light) with alternating air temperature for production of tomato plug transplants in a closed system // HortScience. – 2005. – Vol. 40, Is. 2. – Р. 374–377.
10. Kalaitzoglou P., Taylor C., Calders K., Hogervorst M., Van Ieperen W., Harbinson J., de Visser P., Nicole C.C.S., Marcelis L.F.M. Unraveling the effects of blue light in an artificial solar background light on growth of tomato plants // Environmental and Experimental Botany. – 2021. – Vol. 184. – Art.n. 104377.
11. Hwang H., An S., Pham M.D., Cui M., Chun C. The Combined conditions of photoperiod, light intensity, and air temperature control the growth and development of tomato and red pepper seedlings in a closed transplant production system // Sustainability. – 2020. – Vol. 12(23), Special Is.: Cultivation of Horticultural and Medicinal Plants in the Greenhouse and in Plant Factory Systems. – Art.n. 9939.
12. Song J., Chen Z., Zhang A., Wang M., Jahan M.S., Wen Y., Liu X. The positive effects of increased light intensity on growth and photosynthetic performance of tomato seedlings in relation to night temperature level // Agronomy. – 2022. – Vol. 12. – Art.n. 343.
13. Kalaitzoglou P., Van Ieperen W., Harbinson J., Van der Meer M., Martinakos S., Weerheim K., Nicole C.C.S., Marcelis L.F.M. Effects of continuous or end-of-day far-red light on tomato plant growth, morphology, light absorption, and fruit production // Frontiers in Plant Science. – 2019. – Vol. 10. – Art.n. 322.

Цель настоящего исследования – определить потенциал применения адаптивного дорожного освещения (АДО) для снижения энергопотребления непосредственно при проектировании ОУ на основе СД. Для этого на экспериментальной дороге были рассчитаны часы работы дорожного освещения в зависимости от времени восхода и захода солнца, изменения плотности движения, условий окружающей среды и количества дождливых дней, а также созданы сценарии автоматизации дорожного освещения в течение года. В результате была разработана комбинированная модель управления, предусматривающая применение одновременно как системы централизованного управления (статической модели), основанной на предыдущих данных, так и системы слежения за транспортными средствами (динамической модели). По расчётам, при использовании статической модели можно добиться 36 % сокращения энергопотребления, в то время как при комбинированной модели этот показатель увеличивается до 46 %. При учёте осадков уровень экономии снижается до 23 % при использовании статической модели и до 30 % – при комбинированной.

1. Rahman, S, Pipattanasomporn, M. Bi-Level Demand-Sensitive LED Street Lighting Systems ESTCP Project EW‑201017 // Virginia Polytechnic Inst and State Univ Arlington Advanced Research Inst, 2013.
2. Halapee J. Implementation on LED Road Lighting in Bangkok // GMSARN International Journal, 2014, Vol. 8, pp. 53–60.
3. Work, F. City of Victoria, Committee of the Whole Report for the Meeting of July 14 // Project Report, 2016.
4. Kim, J.T., Hwang, T. Feasibility Study on LED Street Lighting with Smart Dimming Systems in Wooi Stream, Seoul // Journal of Asian Architecture and Building Engineering, 2017, Vol. 16, # 2, pp. 425–430.
5. Sudarmono, P., Deendarlianto, W.A. Energy efficiency effect on the public street lighting by using LED light replacement and kwh-meter installation at DKI Jakarta Province, Indonesia // Journal of Physics: Conference Series, 2017, Vol. 1022, # 1, 012021 p.
6. All streetlights in Vancouver to be converted into energy-efficient white LED, Chan K. Retrieved from https://dailyhive.com/vancouver/burnaby-led-streetlights-conversion (accessed 30 March 2022) 7. Spahiu, A., Dhamo, L., Zavalani, O. LED Street Lighting Application in Municipality of Tirana // Proceedings of International IEEE Conference and workshop in Óbuda on Electrical and Power Engineering, 2018, pp. 211–216.
8. Francesco, M., Fabio, L., Stefano, P. Adaptive Street Light Predictive Control // Proceedings of Energy Procedia, 2016, Vol. 111, pp. 790–799.
9. García-Castellano, M. at al. ITERL: A Wireless Adaptive System for Efficient Road Lighting // Sensors, 2019, Vol. 19, # 23, 5101 p.
10. Turkish Standards Institution (TSE), Retrieved from http://www.tse.org.tr/, (accessed on 25 August 2023).
11. European Committee for Standardization. CEN/TR 13201–1 Road lighting – Part 1: Guidelines on selection on lighting classes. Brussel: CEN, 2014.
12. European Committee for Standardization. EN 13201–2 Road Lighting – Part 2: Performance Requirements. Brussel: CEN, 2015.
13. European Committee for Standardization. EN 13201–5 Road Lighting – Part 5: Road Lighting – Energy Performance Indicators. Brussel: CEN, 2015.
14. Online Weather Information, Retrieved from https://www.havaturkiye.com/ (accessed 30 March 2022)

Тихомиров А.А., Молокеев М.С., Величко В.В.
Использование облучателей с люминофорными светодиодами с регулируемым спектром излучения для выращивания томатов на рассаду и продукцию в условиях светокультуры

Волобой А.Г., Ершов С.В., Денисов Е.Ю., Галактионов В.А.
Эффективный расчёт годовых показателей естественного освещения помещений с использованием сетки Клемса

Закируллин Р.С., Гунько Н.М., Оденбах И.А.
Моделирование вероятности бликов от естественного света в помещениях с решёточными смарт-окнами

Тихомиров А.А., Молокеев М.С., Величко В.В.
Использование облучателей с люминофорными светодиодами с регулируемым спектром излучения для выращивания томатов на рассаду и продукцию в условиях светокультуры

Волобой А.Г., Ершов С.В., Денисов Е.Ю., Галактионов В.А.
Эффективный расчёт годовых показателей естественного освещения помещений с использованием сетки Клемса

Закируллин Р.С., Гунько Н.М., Оденбах И.А.
Моделирование вероятности бликов от естественного света в помещениях с решёточными смарт-окнами