Современные методы баллистических исследований

Цель. Провести комплексный анализ современных методов исследования в баллистике, их применение в криминалистической экспертизе и оценку их эффективности для решения задач, связанных с расследованием преступлений, совершённых с использованием огнестрельного оружия. Особое внимание уделяется интеграции численного моделирования, экспериментальных методов и технологий искусственного интеллекта для повышения точности, объективности экспертных выводов.

Процедура и методы. Для достижения поставленной цели была проведена многоступенчатая процедура исследования: выполнен анализ научной литературы, изучение теоретических основ баллистики, включая внутреннюю, внешнюю и конечную баллистику, а также современные подходы к их исследованию, проанализированы работы как отечественных, так и зарубежных авторов, специализирующихся на применении баллистических методов в криминалистике. Рассмотрены реальные случаи использования различных методов исследования в судебной практике. Это позволило выявить наиболее эффективные подходы и ограничения существующих технологий. Применены численные методы для моделирования траекторий снарядов, учёта воздушного сопротивления, влияния силы Кориолиса и других факторов. Использовались программные средства, такие как Ballistic Trajectory Simulation (BTS) и Integrated Ballistics Identification System (IBIS). Проведены испытания на баллистических стендах для проверки гипотез относительно характеристик оружия и боеприпасов. Были использованы лазерная спектроскопия (LIBS), высокоскоростная съемка и другие современные технологии. Оценена эффективность алгоритмов машинного обучения для анализа баллистических данных, сравнения следов на пулях и гильзах, а также обработки видео- и фотоматериалов. Сопоставлены результаты, полученные различными методами, чтобы определить их взаимодополняемость и возможности комбинирования для повышения достоверности выводов.

Результаты. Численное моделирование показало высокую точность при расчёте траекторий снарядов и реконструкции событий преступлений. Особенно эффективно этот метод работает в сочетании с данными экспериментальных исследований. Лазерная диагностика позволила детально изучать следы порохового нагара и микроскопические частицы, оставшиеся после выстрела. Это значительно улучшило возможность установления расстояния до стрелка и типа используемого оружия. Высокоскоростная съёмка дала уникальные данные о движении пули в первые миллисекунды после выстрела, что важно для анализа характера выброса газов и формы пламени. Баллистические стенды подтвердили свою важность для имитационных испытаний и проверки гипотез относительно пробивной способности пуль и других характеристик оружия. Искусственный интеллект продемонстрировал высокую эффективность при автоматическом сравнении следов на пулях и гильзах, а также при анализе видеоматериалов. Алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать большие объёмы данных за короткое время, что особенно важно в сложных делах.

Теоретическая и/или практическая значимость. Результаты исследования расширяют понимание возможностей современных технологий в области баллистической экспертизы. Разработанные подходы могут быть использованы для совершенствования учебных программ в сфере криминалистики, а также для развития новых методологий исследования баллистических процессов

1. Аскарова Б. П. О взаимодействии следователя с экспертами и специалистами в области судебной баллистики // Сборник материалов криминалистических чтений. 2020. № 17. С. 3–4.

2. Биктимирова Ю. В. Перспективы использования технологий 3D моделирования в криминалистических исследованиях // Актуальные вопросы эксплуатации систем охраны и защищенных телекоммуникационных систем / под ред. О. В. Пьянкова. Воронеж, 2021. С. 229–231.

3. Безопасные условия проведения исследований с баллистическими установками / С. И. Герасимов, И. А. Одзерихо, Р. В. Герасимова, А. В. Сальников, А. П. Калмыков, Б. А. Яненко // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2019. № 9. С. 105–114.

4. Горшенева И. А., Безбородова Л. А., Козловский М. Ю. Криминалистическая баллистика (опыт ФРГ) // Вопросы совершенствования правоохранительной деятельности: взаимодействие науки, нормотворчества и практики / под рук. Р. Б. Осокина. М., 2019. С. 70–75.

5. Владимиров В. Ю., Данилов И. А. Обеспечение достоверности результатов судебной экспертизы в условиях ее виртуализации // Труды Академии управления МВД России. 2024. № 2. С. 82–90.

6. Сихарулидзе Ю. Г. Баллистика и наведение летательных аппаратов. М., 2013. 407 с.

7. Кокин А. В. Концептуальные основы криминалистического исследования нарезного огнестрельного оружия по следам на пулях: дис. д-ра юрид. наук. Волгоград, 2015. 388 с..

8. Корухов Ю. Г. Криминалистическая диагностика при расследовании преступлений. М., 1998. 288 с.

9. Оберенко А. В., Сагалаков С. А., Качин С. В. Современные подходы к отбору проб для исследования следов продуктов выстрела // Судебно-медицинская экспертиза. 2023. Т. 66. № 6. С. 55–58.

10. Писарев С. А., Чирков Д. В., Федорова Е. А. Анализ аберраций и способов минимизации их влияния на результаты исследований быстропротекающих динамических процессов с использованием видеокамеры высокоскоростной съемки // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2020. Т. 23. № 4. С. 6–15.

11. Fedorenko V. A., Sorokina K. O. Методы статистического анализа и машинного обучения в судебно-баллистической экспертизе // ԴԱՏԱԿԱՆ ՓՈՐՁԱՔՆՆՈՒԹՅԱՆ ԵՎ ՔՐԵԱԳԻՏՈՒԹՅԱՆ ՀԱՅԿԱԿԱՆ ՀԱՆԴԵՍ. 2023. С. 118–126. DOI: 10.53587/25792865-2023.9-118.

12. Brown M., Taylor K. Ballistic Evidence in Mass Shooting Investigations. Artificial Intelligence in Forensic Science: Applications and Challenges. Springer Nature // Forensic Science International. 2021. P. 7756–7763.

13. Marrinan S. J., Brereton R. G. Machine Learning Techniques for Ballistic Evidence Analysis // Forensic Science International. 2020. № 311. Р. 110254.

14. Ryabchikov A. V., Petrov S. N. Modern Methods of Internal Ballistics Research // Russian Journal of Forensic Science. 2021. № 15. P. 221–234.

15. Smith J. W., Jones M. H. High-Speed Videography in Ballistic Studies // Applied Optics. 2020. № 59. P. 4678–4686.