Оценка давности наступления смерти методом нелинейного программирования в условиях изменяющейся внешней температуры

Цель исследования – оценка возможностей определения давности наступления смерти методом нелинейного программирования в условиях изменяющейся внешней температуры. Выполнено компьютерное моделирование охлаждения ядра трупа в условиях линейно изменяющейся внешней температуры и проанализированы возможности определения посмертного интервала при изменениях внешнего температурного режима методом нелинейного программирования. Установлено, что нелинейное программирование может с успехом применяться для определения давности наступления смерти в условиях изменяющейся внешней температуры. Для этого в вычислительном алгоритме метода в качестве постоянной следует учитывать внешнюю температуру, зарегистрированную при первичной термометрии трупа на месте его обнаружения. Полученные аппроксимационные оценки в зависимости от возрастающего или убывающего характера внешней температуры представляют собой соответственно максимальное или минимальное предельное значение давности наступления смерти. Величина смещения аппроксимационной оценки и собственно давность наступления смерти могут быть вычислены с помощью разработанных регрессионных уравнений, для использования которых требуется предварительное установление значения средней внешней температуры за оцененный методом нелинейного программирования посмертный период. Предложенная адаптация метода нелинейного программирования рекомендуется для экспертного установления давности наступления смерти в условиях изменяющейся внешней температуры.

1. Marshall TK, Hoare FE. Estimating the time of death. The rectal cooling after death and its mathematical expression. Journal of Forensic Sciences. 1962;7(1):56–81.

2. Недугов В.Г., Недугов Г.В. Термометрическое определение давности наступления смерти методом нелинейной оптимизации. Судебно-медицинская экспертиза. 2024;67(5):19–23. https://doi.org/10.17116/sudmed20246705119

3. Powell MJD. A Hybrid Method for Nonlinear Equations. In P. Rabinowitz (ed.), Numerical Methods for Nonlinear Algebraic Equations. London, New York: Gordon and Breach Science Publishers. 1970:87-114.

4. Moré JJ, Sorensen DC, Hillstrom KE, Garbow BS. The MINPACK Project. In W.J. Cowell (ed.), Sources and Development of Mathematical Software. Prentice-Hall,1984:88-111.

5. Nocedal J, Wright SJ. Numerical Optimization. New York: Springer-Verlag, 2006. https://doi.org/10.1007/978-0-387-40065-5

6. Недугов Г.В. Двойная экспоненциальная модель охлаждения трупа в условиях линейно изменяющейся внешней температуры. Судебная медицина. 2021;7(4):19–28. https://doi.org/10.17816/fm429

7. Henssge C. Death time estimation in case work. I. The rectal temperature time of death nomogram. Forensic science international. 1988; 38(3-4):209-236. https://doi.org/10.1016/0379-0738(88)90168-5

8. Henssge C. Rectal temperature time of death nomogram: dependence of corrective factors on the body weight under stronger thermic insulation conditions. Forensic science international. 1992;54(1):51-66. https://doi.org/10.1016/0379-0738(92)90080-G

9. Zerdazi D, Chibat A, Rahmani FL. Estimation of postmortem period by means of artificial neural networks. Electronic Journal of Applied Statistical Analysis. 2016;9(2), 326-339.

10. Dani LM, Tóth D, Frigyik AB, Kozma Z. Beyond Henssge's Formula: Using Regression Trees and a Support Vector Machine for Time of Death Estimation in Forensic Medicine. Diagnostics (Basel). 2023;13(7):1260. https://doi.org/10.3390/diagnostics13071260

11. Mall G, Eckl M, Sinicina I, Peschel O, Hubig M. Temperature-based death time estimation with only partially known environmental conditions. International Journal of Legal Medicine. 2005;119(4):185-194. https://doi.org/10.1007/s00414-004-0461-4

12. Rodrigo MR. A Nonlinear Least Squares Approach to Time of Death Estimation Via Body Cooling. Journal of Forensic Sciences. 2016;61(1):230-3. https://doi.org/10.1111/1556-4029.12875