AUTODESK MAYA БАҒДАРЛАМАСЫН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП

466 

Көп компаниялар компьютерлік графика, анимация жəне эффектілер жасау үшін Autodesk Maya 

программасын қолданады. Программа көп функционалдық  болғандықтан, үлкен есептерді шешуге де 

болады.  Құралдардың  бір-бірімен  тығыз  қарым-қатынаста  болғандықтан  өте  ыңғайлы  болып 

табылады  жəне  сақтайтын  форматтың  түрі  көп.  Қазір  оның  екі  түрі  бар – Autodesk Maya жəне 

Autodesk Maya LT. Maya LT программасының  айырмашылығы,  ол  кішігірім  ойын  жасау  үшін 

арналған.  Оның  ішінде  жарық  жəне  анимация,  тағыда  басқа  құралдар  жоқ.  Python тілін  алып 

тастаған, MEL тілін екі мың он бесінші жылындағы түрінде қосқан. Ең басында Autodesk Maya толық 

түрін  үйренуге  ақыл  берем,  сосын  керек  түрін  таңдап  аласыз.  Өзіңізге  ыңғайлы  етіп  интерфейсті  

жасырып  немесе  қайта  баптауға  болады.  Шекараның  көмегімен  терезе  түрі  мен  құралдар  панелін, 

көлемін өзгертуге, қимылдатуға болады.  Керек панелдерді көп нүктені басу арқылы үзіп алып өзіңе 

ыңғайлы етіп қоюға болады. 

Maya-  да  керек  құралдарды  қолдану  үшін Menu Sets қолдану  керек.  Бұл  жерде  алты  мəзір 

ұсынылады: 

1.  Animation 

2.  Polygons 

3.  Surfaces 

4.  Dynamics 

5.  Rendering  

6.  nDynamics 

Мəзірде  өзгермейтін пунктар бар, ал қалғандары тағдаған мəзрге байланысты өзінің пунктары 

мен құралдары көрсетіледі. Өзгермейтін мəзірлер: File, Edit, Modify, Create, Display, Window, Assets, 

Muscle, Pipeline Cache, Help, XGen, Bifrost. Осы құралдармен əр  мəзірлерде жұмыс істеуге болады. 

3D  модель  дегеніміз -  обектінің  компьютердегі  жобасы.  Модель  объектінің  пішінін 

қалыптастыру  барысын  сипаттайды. 3D моделдеу  суретші  жəне    инженерлер  арасында  көп 

қолданылады.  Суретшілер  кино,  анимация  жəне  мүсін  жасау  үшін  қолданады.  Инженерлер 

архитектуралық жобалар мен  медицина, көлік құрлымында қолданады. 

Жарықтандыру – жобамыздың  шынайы  түрінде  көру  үшін  қолданылатын  жарық.  Жобада 

жарықтандыру  маңызды  бөлік  болып  саналады.  Жарықты  қолдана  отырып  жобадағы  моделдердің 

материалдық қасиетін көру жəне жобаның шынай көрінуі үшін жарықтың шағылуы мен көленкесінің 

қасиетін өзгерте аламыз. 

Бейне (rendering) – 2D жəне 3D обектіні  суретке  айналдыру. Autodesk Maya программасын 

қолдана  отырып,  жобаны  жасап  болған  соң  камера  құралын  пайдалана  отырып,  компьютерлік 

сыныпты суретке айналдырамыз. 

Компьютерлік  класс  жобасында  ең  алғаш  бөлмені,  орындықты,  есік – терезені,  компьютердің 

моделін жасап аламыз.  

 

 

 

Сурет 1 – Компьютерлік класстағы обектілерді модельдеу  

467 

Компьютерлік  классты    жобалау  кезінде  бүкіл  обьектінің  моделін  жасау  ол  аздық  етеді. 

Жобаның  шынайы  көрінуі  үшін  модельдің  текстурасын  дəл  таңдап  жəне  жарықты  дұрыс  қолдана 

білуі керек. 

 

 

 

Сурет 2 – Текстура 

 

 Текстура  мен  модельді  бітірген  соң son құралын  қолданамыз. Son құралы  күннің  шынай 

стимуляциясын  жасайды.  Жобаны  жасап  болған  соң  оны Nvidia компаниясының  кəсіби mentel ray 

бейнелеуге (rendering) жіберу арқылы нəтижені аламыз.  

 

 

 

Сурет 3 – Бейнелеу (rendering) 

 

 

468 

 

 

Сурет 4 – Mentel Ray кəсіби бейнелеу арқылы нəтиже алу 

 

 

 

 

Сурет 5 – Компьютерлік сыныптың жобасы 

469 

 

 

Сурет 6 –  Жұмыс нəтижесі 

 

Autodesk Maya бағдарламасын  жаңадан  ашқан  кезде  интерфейсі  түсініксіз  жəне  қиын  болып 

көрінуі  мүмкін.  Бұл  бағдарламаның  басқалардан  ерекшелігі Python бағдарламалау  тілі  мен Qt 

графикалық  фреймворкты  қолдана  отырып  өзіңе  керек  құрал – жабдықтар  бағанын  жасауға  жəне 

жаңа  құралдар  жасауға  болады.3D  бағдарламаларың  жақсылығы  мен  кемшілігі  болады  жəне  көп 

жағынан ұқсас келеді. Сондықтан бір бағдарламаны алып толық үйреніп алсақ, басқа бағдарламаны 

үйрену, оның интерфейсі түсіну оңайға түседі. 3D бағдарламалардың кемшілігі ол – бейне(rendering). 

Бейне (rendering)  жасаған  кезде  ол  уақытты  алады  жəне  компьютердің  қуаттылығына  байланысты 

қысқы  немесе  ұзақ  болуы  мүмкін.  Қазыргі  уақытта  бейне  картаның  дамуына  байланысты  жасаған 

жобаның  нəтижесін  дəл  уақытында  көруге  болады.  Оны  нақты  уақыт  бейнелеу (real time rendering) 

дейді. Бірақ нақты уақыт бейнелеудің кемшіліг шынай суретке айналдыру қиын болады жəне бейне 

карта соңғы үлгісі болу керек. 

 

ƏДЕБИЕТТЕР 

1. 

Электорндық ресурс http://help.autodesk.com/view/MAYAUL/2015/ENU 

2. 

Жесус Фернандес Кальдерон jesusfc@gmail.com  и jesusfc.net  

3. 

Александр Костин, Евгения Костина Верстка, Александр Костин, Юле Макарченко,  

«Сборник мастерклассов по продукту AutodeskMaya». Москва, 2008. С. 25 – 30.  

4. 

Кен Бриллиант ," Цифровая модель человека (Building a Digital Human) " 2006 , С: 104 

5. 

" Maya: программирование на MEL ", Марк Р. Уилкинс, Крис Казмиер, Москва, 2008. С. 25 – 30. 

6. 

" Полное руководство по программированию Maya ", Дэвид А. Д. Гоулд, 2005 , С : 528 

7. 

" Maya 7 ", Адам Уоткинс, Крис Ньюэн, 2006 , С : 384 

8. 

"  Иллюстрированный  самоучитель  по Maya 6 ", Александр  Костин,  Евгения  Костина  Верстка, ». 

Москва, 2010. С. 25 – 30 

9. 

"  Полезные  советы  и  уроки  по Autodesk Maya (Учебник  по Autodesk Maya в HTML виде) ", Крис 

Ньюэн, Уилкинс, Крис Казмиер, 2006 , С : 38 

10. 

" Иллюстрированный самоучитель по Maya для продвинутых ",  Дэвид А. Д. Гоулд, 2005 , С - 52 

 

REFERENCES 

1.  electronic resource http://help.autodesk.com/view/MAYAUL/2015/ENU 

2.  Jesus Fernandez Calderon jesusfc@gmail.com and  jesusfc.net   

3.   Alexander Kostin, Evgeniya Kostina Verstka, Alexander Kostin, Yulya Makarçenko, 

"Collection of the workshops along prodwktw Autodesk Maya". Moscow, 2008. S. 25 - 30. 

4.   Ken Brilliant, "Digital human model (Building a Digital Human)" 2006, p 104 

5.   "Maya: Programming MEL", Mark R. Wilkins, Chris Kazmier, Moscow, 2008, pp 25 - 30. 

6.   "The Complete Guide to Programming Maya", David A. D. Gould, 2005, p 528 

7.   "Maya 7", Adam Watkins, Chris Nyuen, 2006, p 384 

8.  "Illustrated tutorial for Maya 6", Alexander Kostin, Eugene Kostin Nesting, ". Moscow, 2010. P. 25 - 30 

470 

9.   "Useful tips and lessons on Autodesk Maya (Autodesk Maya Tutorial in HTML format)," Chris Nyuen, 

Wilkins, Chris Kazmier, 2006, p 38 

10. "The Illustrated tutorial on Maya for advanced", David A. D. Gould, 2005, p 52 

 

Шарипжанулы А., Алгожаева Р.C. 

Используя программу Autodesk Maya проектирование компьютерного класса 

Резюме.  Важнейшая  функция  компьютера  это  обработки  информации.  Цель  компьютерной  графики 

создание  образа  и  поставщиков  (визуализация).  Для  обработки  компьютерной  графики  есть    несколько 

программное  обеспечение,  одной  из    которых  я  хочу  выделить Autodesk Maya. В  этом  докладе  посвящен  об 

программе Autodesk Maya и среда использования, проектирования компьютерного класса. 

Ключевые слова: 3D модель,  интерфейс, освещение, рендеринг. 

 

Sharipzhanuly A., Algozhaeva R.C. 

By using Autodesk Maya designing computer class 

Summary.The most important function is the computer information processing. The goal of computer graphics 

imaging and suppliers (visualization). For processing computer graphics software, there are several, one of which I want 

to highlight the Autodesk Maya. This report is dedicated to the program Autodesk Maya and the usage environment, the 

design of a computer class. 

Key words: 3D models, interface, lighting, rendering. 

 

 

УДК 621.5 

 

Ширяева О.И.

1

, Денисова Т.Г.

2

 

1

Казахский национальный технический университет имени К.И.Сатпаева 

2

Казахский научный центр гигиены и эпидемиологии имени им.Х.Жуматова,  

г.Алматы, Республика Казахстан 

shir_olga@yahoo.com 

 

ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ ТЕРАПЕВТИЧЕСКИХ ДОЗ ЛЕКАРСТВЕННЫХ  

ПРЕПАРАТОВ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ 

 

Аннотация. В данной статье приводятся результаты разработки оптимальной иммунной модели реакции 

организма  на  лекарственные  препараты  на  основе  методов  искусственных  иммунных  систем  и  нечетких 

множеств. Разработана адекватная математическая модель описывающая реакции организма на лекарственные 

препараты  в  процессе  инфицирования,  используемая  для  разработки  оптимальных  динамик  количества 

зараженных  и  вылеченных  клеток  в  зависимости  от  определенных  соответствующих  начальных  условий  и 

лекарственных  терапевтических  доз.  Сформированы  нечеткие  множества  сценариев  развития  инфекции  в 

организме,  в  зависимости  от  распространения  микроорганизмов,  в  соответствии  с  понятиями  и  основами 

микробиологии,  а  также  форм  инфицирования  организма,  изменения  фармакологической  реакции,  в 

зависимости от терапевтических доз лекарств, на основе взаимовлияние организма и лекарственных препаратов 

в  фармакологии,  неблагоприятных  побочных  реакций.  Сформулирована  задача  оптимизации  терапевтических 

доз лекарственных препаратов на основе теории нечетких множеств. 

Ключевые  слова:  искусственная  иммунная  система,  терапевтическая  доза,  лекарства,  оптимизация, 

теория нечетких множеств.

 

 

В  условиях  сложной  динамики  реакции  организма  на  лекарственные  препараты  выработка 

процедур  моделирования  и,  в  дальнейшем,  формирования  оптимального  ответа  организма  для 

достижения комплекса разнообразных целей, связанных с мерой эффективности защиты организма, 

критериев оценки которой множество, становится одной из важнейших задач медицины [1]. В связи с 

этим представляют интерес задачи построения оптимальной структуры иммунной системы влияния 

лекарственных препаратов на организм человека, где управления можно рассматривать как функции 

от  времени,  отражающие  возможные  воздействия  на  процесс  лечения  заболевания.  При  постановке 

задач построения оптимальной структуры иммунной системы влияния лекарственных препаратов на 

организм  человека  в  случае  таких  сложных  явлений,  как  процессы  организма,  довольно  непросто 

адекватно  ввести  управление  и  сконструировать  удовлетворительную  меру  качества  достижения 

комплекса разнообразных целей, улучшающих состояние организма, что является одной из проблем, 

для изучения которой актуальна разработка специализированных методов вместе с алгоритмическим 

и программным обеспечением. 

471 

На  основе  вышеизложенного  постановка  задачи  формируется  следующим  образом:  на  основе 

математической  модели  системы  инфекционного  заболевания  организма,  разработанной  автором  в 

работах [2,3], получить  результаты  построения  оптимальной  структуры  иммунной  математической 

модели,  имитирующей  различные  алгоритмы  формирования  специальных  реакций  организма  на 

лекарственные препараты в зависимости от стратегий инфицирования.  

Пусть математическая модель системы инфекционного заболевания организма и влияния на него 

лекарственных препаратов, представленная системой уравнений, связывающих динамики изменения 

количества  вылеченных  клеток,  в  результате  действия  лекарственных  препаратов,  количества 

зараженных клеток из-за действия заболевания, а также побочное влияние лекарственных препаратов 

и заболевания на ресурсы организма имеет вид [3]: 

 

















( )

( )

( )

( ),

( )

1 / ( )

( )

( ),

( )

( )

( ),

dL t

nP t

gC t L t

dt

dP t

L t

C t P t

dt

dC t

P t C t

dt



  









   

 







   



                                      (1) 

 

где  L – количественное  представление  ресурсов  организма;  P – количество  зараженных  клеток 

организма  в  зависимости  от  времени;  C – количество  обнаруженных  и  вылеченных  клеток  с 

использованием  лекарственного  препарата,  оценивает  эффективность  препарата; 

 – темп 

естественного прироста ресурсов организма; n – количество ресурсов для одной зараженной клетки; g 

–  количество  ресурсов  организма  для  реакции  на  лекарственный  препарат,  оценивает  побочное 

влияние  препарата; 

  –  темп  изменения  количества  зараженных  клеток  при  отсутствии  ресурсов 

организма;  –

+ – каскадный  рост  количества  зараженных  клеток  за  счет  ресурсов;   – нечеткая 

величина  обнаружения  зараженной  клетки  лекарственным  препаратом; 

 – темп  изменения 

количества обнаруженных клеток, основанный на сроке и объеме действия лекарственного препарата 

при  отсутствии  зараженных  клеток; 

 – темп  каскадного  изменения  количества  обнаруженных  и 

вылеченных клеток с появлением инфектов. 

Взаимовлияние  переменных 

( ), ( ), ( )

L t P t C t

  определяется  параметрами 

, , , , .

n g

  

 

Параметры 

, ,

  

  определяют  собственную  динамику  переменных 

( ), ( ), ( )

L t P t C t

.  Для 

обоснования характера математической модели (1) и значений параметров на основе теории нечетких 

множеств  необходимо  рассмотреть  процессы  распространения  инфекции  в  организме,  влияние 

лекарственных  препаратов  на  инфекцию  и  ресурсы  организма  с  целью  решения  задач 

прогнозирования  и  разработки  эффективного  влияния  лекарственных  препаратов  на  организм  с 

минимизацией побочных эффектов. 

В  работе [4] широко  представлены  результаты  построения  иммунологических  моделей 

различных  стадий  инфекционных  заболеваний.  Различные  формы  болезней  связаны  с  различными 

стадиями  инфицирования  организма,  взаимодействия  инфекции  и  организма,  видами  и  формами 

инфекций.  На  основе  классификации  форм  инфицирования  организма [4] математическая  модель 

системы  инфекционного  заболевания  организма (1) описывает  стадию  первичных  проявлений, 

субклиническую стадию и стадию вторичных заболеваний, относительно коэффициента 



 уравнения 

количество обнаруженных и вылеченных клеток. 

В  соответствии  с  понятиями,  приведенными  в [4-7] составим  таблицу 1 параметров  иммунной 

математической модели (1). Для этого учитывались следующие факторы: 

–  сценарии  развития  инфекции  в  организме,  в  зависимости  от  распространения 

микроорганизмов, в соответствии с понятиями и основами микробиологии [4]; 

– формы инфицирования организма [5]; 

–  изменение  фармакологической  реакции,  в  зависимости  от  доз  лекарств,  на  основе 

взаимовлияние организма и лекарственных препаратов в фармакологии [6]; 

– неблагоприятных побочных реакций [7]. 

В  разрабатываемых  математических  моделях  рассматривается  терапевтическое  применение  и 

молекулярный уровень действия лекарств. 

В  соответствии  с  процессом  реализации  оценки  параметров  по  математической  модели  иммунной 

системы  и  средств  программирования MATLAB получены  графики  различных  алгоритмов 

472 

формирования специальных реакций организма на лекарственные препараты в зависимости от стратегий 

инфицирования реакций организма в соответствии с различными сценариями, приведенными в таблице 1. 

 

Таблица 1 

Параметры математической модели (1) 

 





( )

( )

( )

d C t

P t

C t

d t

    

 

перв

  

 

 

коэффициент каскадного изменения количества обнаруженных и вылеченных клеток 

стадии первичных проявлений 

субкл

  

 

 

коэффициент каскадного изменения количества обнаруженных и вылеченных клеток 

с появлением вирусов субклинической стадии 

втор

  

 

 

коэффициент каскадного изменения количества обнаруженных и вылеченных клеток 

стадии вторичных проявлений 

 

коэффициент  изменения  количества  обнаруженных  клеток,  основанный  на  сроке  и 

объеме действия лекарственного препарата при отсутствии зараженных клеток 

=

low

 

низкий  коэффициент  изменения  количества  обнаруженных  клеток  при  местной 

инфекции отличается скоплением микроорганизмов в очаге инфекции 









( )

1 / ( )

( )

( )

d P t

L t

C t

P t

d t

   

 

 

1

  

 

Пороговая терапевтическая  доза лекарства 

2

  

 

Средняя терапевтическая доза лекарства 

3

  

 

Высшая терапевтическая доза лекарства 

4

  

 

Пороговая летальная доза 

 

Параметры для математической иммунной модели реакции организма на лекарственные препараты, 

заданные в таблице 1, можно описать в виде нечетких множеств 

)

(x

A



 и  

)

(x

B



  (рисунок 1): 

 

 

 

 

Рисунок 1 – Функция принадлежности 

)

(x

A



 каскадного изменения количества  

обнаруженных и вылеченных клеток 

 

 

 

Рисунок 2 – Функция принадлежности 

)

(x

B



 доз лекарств 

)

(x

A



 



П                 С               В 

ПДЛ         СДЛ       ВДЛ        ПД 

)

(x

B



 



473 

В  соответствии  с  параметрами  математической  модели (1) необходимо  рассмотреть  задачу 

оптимизации  терапевтических  доз  лекарственных  препаратов.  Процессы  влияния  лекарственных 

препаратов  на  организм,  описываемые  биологическими  системами,  протекают  оптимально,  если 

выполняются условия: 

– количество лекарственных препаратов достаточное для подавления инфекции минимально; 

– количество зараженных клеток минимально; 

–  затраты  ресурсов  организма  на  развитие  процессов  влияния  лекарственных  препаратов  и 

подавление инфекции должны быть минимальны. 

Оптимальным иммунный ответ на основе нечеткой системы управления будет при минимальных 

площадях,  ограниченных  кривыми  P(t),  C(t),  L(t),  с  учетом  нечетких  множеств 

)

(x

A



  и   

)

(x

B



 

(рисунок 3). Так как ресурсы организма ограничены, то траектория L(t) не может принадлежать всем 

частям пространства R

n

. Указанное обстоятельство находит отражение среди ограничений вида: 

 

G

t

L

t

L

t

P

t

C

t

C

t

L

t

P

t

C



















)

(

),

(

)

(

)

(

,

0

)

(

,

0

,

0

)

(

,

0

)

(

,

0

)

(

0

. 

 

 

 

Рисунок 3 – Функциональная схема нечеткой системы управления 

 

жүктеу/скачать 20,3 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: