Threshold of microvascular occlusion: injury size defines the thrombosis scenario

Damage to the blood vessel triggers formation of a hemostatic plug, which is meant to prevent bleeding, yet the same phenomenon may result in a total blockade of a blood vessel by a thrombus, causing severe medical conditions. Here, we show that the physical interplay between platelet adhesion and hemodynamics in a microchannel manifests in a critical threshold behavior of a growing thrombus. Depending on the size of injury, two distinct dynamic pathways of thrombosis were found: the formation of a nonocclusive plug, if injury length does not exceed the critical value, and the total occlusion of the vessel by the thrombus otherwise. We develop a mathematical model that demonstrates that switching between these regimes occurs as a result of a saddle-node bifurcation. Our study reveals the mechanism of self-regulation of thrombosis in blood microvessels and explains experimentally observed distinctions between thrombi of different physical etiology. This also can be useful for the design of platelet-aggregation-inspired engineering solutions.Comment: 7 pages, 5 figures + Supplementary informatio

МОДУЛЬНЫЙ ГИБРИДНЫЙ МЕМЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА УСЛОВНОГО ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ

This paper presents a hybrid memetic algorithm for finding a conditional global extremum of functions. The algorithm combines such characteristics as modularity and adaptability which provides flexibility and controllability of the algorithm and reduces the influence of parameters. On the basis of the proposed algorithm the software complex is formed in the C# language. The method effectiveness is demonstrated on several well-known model examples of finding a conditional global extremum for functions of several variables.В работе предложен гибридный меметический алгоритм поиска условного глобального экстремума функций. Данный алгоритм сочетает в себе свойства модульности и адаптивности, что обеспечивает алгоритму гибкость, настраиваемость и позволяет уменьшить степень влияния параметров. На основе предложенного алгоритма реализован комплекс программ на языке C#. Его эффективность продемонстрирована на широко распространенных тестовых задачах поиска глобального условного экстремума функций многих переменных

Application of modern immunological methods in the diagnosis of tuberculosis in HIV-infected patients

Combination of TB and HIV-infection is still the most nowadays important problem, and it connects not only with steady growth of HIV infection, but with difficulties in TB diagnosis. X-ray lung studies often have unusual nature, clinical symptomatology appears when process are hard and spread. At the same time in global practice IGRAtests applying, to which they belong to SPOT.TB test and QuantiFERON®-TB Gold test, they pay great attention to it, particularly among patients with HIV- infection. In study there were data when 41 patients with lung TB were examined, 56 HIV-positive patients with lung TB and 58 healthy donors. When active TB IGRA-test and test with Diaskin test show comparable same results. Against the backdrop of HIV skin tests (Mantoux test with 2 TE and tests with Diaskin test) it was demonstrated direct dependence of level immunosuppression in contrast to IGRA – tests, that allows to carry out these researches in conditions when standard skin tests do not work

Synthesis and study of new 2H-pyranoquinolin-2-one-based inhibitors of blood coagulation factors Xa and XIa

Condensation of 7-hydroxy-1,2,2,4-tetramethylhydroquinoline-6-carbaldehydes with various hetaryl-substituted 3-oxo esters aff orded a series of hybrid hydro-6,8,8,9-tetramethyl-2H-pyrano[3,2-g]quinolin-2-ones. A number of these compounds exhibited relatively high inhibitory activity against blood coagulation factors Xa and XI

Анализ возможных путей снижения содержания серы в чугуне

One of the ways to increase the energy efficiency and intensity of blast furnace smelting, especially when using pulverized coal fuel, is to increase the hot strength of coke. In the conditions of OJSC NLMK, an oil additive was introduced into the coal charge to improve the coke quality. At the same time, sulfur content in the coke increases, and, consequently, sulfur content in the cast iron increases as well. In this regard, the task of finding ways to improve the desulfurization of cast iron in blast furnace becomes urgent. The main factors determining the desulfurization of cast iron are slag basicity, content of MgO oxide in it, temperature of the smelting products, and the slag viscosity. The purpose of this work was to compare the efficiency of sulfur removal by increasing the slag basicity and MgO content. On the basis of well-known equations, an algorithm was developed that allows the problem to be solved. It was established that an increase in MgO content in the slag promotes desulfurization of cast iron to a greater extent than a basicity increase. In addition, an increase in MgO content by 1 % is accompanied by an increase in slag yield by 3.0 – 3.5 kg/t of cast iron. At the same time, an increase in basicity by 0.01 leads to an increase in the slag yield by 4 – 5 kg/t of pig iron. Consequently, reducing the sulfur content in pig iron by increasing the slag basicity requires less heat. In terms of the specific consumption of coke, difference in heat demand is 0.4 – 0.5 kg/t of pig iron. It is shown that with an increase in MgO content in the slag, the slag viscosity at a temperature of 1450 °C increases to a lesser extent than with an increase in basicity. © 2020 National University of Science and Technology MISIS. All rights reserved

ПРИМЕНЕНИЕ ГИБРИДНОГО МЕМЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА В ЗАДАЧАХ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ НЕЛИНЕЙНЫМИ СТОХАСТИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ С НЕПОЛНОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ

The application of hybrid memetic algorithm of global constrained optimization in the search optimal control of nonlinear stochastic systems problem is researched in the paper. The suggested approach is based on control parametrization, which gives an opportunity to reduce the search optimal control problem to nonlinear programming problem. The global optimization memetic algorithm is suggested to solve the nonlinear programming problem. The term "memetic algorithms" is wildly used to denote method, which is based on evolutional, cultural-evolutional or another approach, that uses notions like population and individual learning process or other local improvement procedure to determine global extremum. In the developed algorithm the cultural evolution component is implemented by means of the solution of sub-task optimization using ant colony method or simulated annealing algorithm. Herewith mems (unit of cultural information) are used to generate perfect individual. Several alternative forms of parametrization are considered: in the form of expansion by Legendre polynomials system and in the form of cosine-waves. The efficiency of the proposed algorithms was analyzed by means of created software complex. The problem of damping rotational satellite motion by means of installed engine was solved as the example. Verification of obtained results using the solution detected with local variations method was done. The described results show the sufficient efficiency level and reflect the necessity of further research in this direction. В работе исследуется применение гибридного меметического алгоритма глобальной условной оптимизации в задаче поиска оптимального управления нелинейными стохастическими системами. Предлагаемый подход основывается на параметризации искомого управления, что позволяет свести задачу поиска оптимального управления к задаче нелинейного программирования. Решение последней предлагается искать с помощью метаэвристического алгоритма глобальной оптимизации – меметического алгоритма. Термин меметические алгоритмы широко используется в качестве обозначения взаимодействия эволюционного, культурно-эволюционного или другого подхода, основанного на понятии популяции, и индивидуального обучения особей либо другой локальной процедуры улучшения для решения задач поиска глобального экстремума. В разработанном алгоритме культурная эволюционная составляющая реализуется в ходе решения подзадачи оптимизации любым из двух методов: с помощью метода муравьиных колоний или метода имитации отжига. При этом в ходе культурной эволюции мемы (единицы передачи культурной информации) используются для генерации более совершенной (в терминах решаемой задачи – более эффективной) особи. В данном исследовании рассматривается несколько альтернативных способов параметризации управления: в виде разложения по системе полиномов Лежандра и косинусоид. Эффективность предложенных алгоритмов исследована с помощью созданного комплекса программ. В качестве тестового примера использована задача гашения вращательного движения спутника с помощью установленных на нем двигателей. О корректности решений, полученных с помощью предложенного подхода, можно судить путем сравнения с решением, найденным с помощью метода локальных вариаций. Полученные данные позволяют говорить о достаточной эффективности предложенного подхода.

ПРИМЕНЕНИЕ ИТЕРАЦИОННОГО ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ СИНТЕЗА ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ С ПОЛНОЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ

This paper presents a generalization of iterative dynamic programming using Luus-Jakola optimization procedure applied to the solution of optimal feed-back control for nonlinear deterministic systems. Iterative dynamic programming is realized. Efficiency of proposed method is tested on the software complex developed by the authors in C++; a model example of chemical process control is presented.В работе предложено обобщение процедуры итерационного динамического программирования с применением последовательной редукции множества допустимых решений (метода Luus-Jakola) на задачи оптимального управления нелинейными непрерывными детерминированными системами с полной обратной связью. Оно включает поиск коэффициентов представления закона управления функцией насыщения, учитывающей ограничения на величину управления, содержащей в качестве аргумента сумму произведений ортонормированных функций, образующих базисную систему. На основе предложенного алгоритма разработан комплекс программ, эффективность которого продемонстрирована на модельном примере управления химическим процессом

ПРИМЕНЕНИЕ ГИБРИДНОГО МЕТОДА СЛУЧАЙНОГО ПОИСКА В ЗАДАЧАХ ОПТИМИЗАЦИИ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

This paper presents a modification of the Luus-Jaakola global optimization method, which belongs to the class of metaheuristic algorithms. A hybrid method is suggested, using a combination of random search methods: Luus-Jaakola method, adaptive random search method and best trial method. The obtained method is applied to the optimization of parameters of different engineering systems. This class of problems appears during the design of aerospace and aeronautical structures; its goal is the cost or weight minimization of the construction. These problems belong to the class of constrained global optimization problems, where the level surface of the objective function has uneven relief and there is a large number of variables. This means that the classical optimization methods prove to be inefficient and these problems should be solved using metaheuristic optimization methods, which provide sufficient accuracy at reasonable operating time. In this paper, the constrained global optimization problem is solved using the penalty method. Thus, the problem of exterior penalty function optimization is considered, where the penalty coefficients are chosen in such a way as to avoid the violation of the constraints. Two applied problems are considered in the paper: the determination of the high-pressure vessel parameters and the anti rattle spring parameters determination. Using the suggested algorithm, a software complex was developed, which allows us to solve engineering optimization problems. The results obtained using the suggested methods were compared with the results obtained using the non-modified Luus-Jaakola method in order to demonstrate the efficiency of the suggested hybrid random search method.В работе предложена модификация метода случайного поиска с последовательной редукцией области исследования (метода Luus – Jaakola), относящегося к классу метаэвристических методов поиска глобального экстремума. Предложен гибридный метод глобальной оптимизации, основанный на совместном использовании метода случайного поиска с последовательной редукцией области исследования, метода адаптивного случайного поиска и метода поиска наилучшей пробы. Полученный модифицированный метод применен для решения прикладных инженерных задач оптимизации параметров технических систем. Этот класс задач возникает при проектировании ракетно-космических и авиационных конструкций. Целью таких задач является минимизация стоимости или веса рассматриваемой конструкции. Подобные задачи представляют собой задачи условной глобальной оптимизации со сложным рельефом поверхностей уровня целевой функции и с большим числом переменных, что делает применение классических методов глобальной оптимизации малоэффективным, в то время как использование метаэвристических методов позволяет получить достаточно точное решение за приемлемое время. В работе решение задачи глобальной условной оптимизации происходит с использованием метода внешних штрафов. Выполняется переход к задаче оптимизации вспомогательной целевой функции, при этом параметры штрафа подбираются так, чтобы выполнялись наложенные ограничения, определяющие множество допустимых решений. В работе рассмотрены две прикладные задачи: определение параметров сосуда высокого давления и определение параметров натяжной/компрессионной пружины. На основе предложенного алгоритма разработан комплекс программ, решающих данные прикладные задачи, результаты работы которого сравниваются с результатами работы немодифицированного метода случайного поиска с последовательной редукцией области исследования и другими метаэвристическими алгоритмами. Сравнение полученных результатов демонстрирует эффективность предложенного метода