Вісник Вінницького політехнічного інституту

АДАПТИВНЕ КЕРУВАННЯ СВІТЛОФОРНИМИ ОБ’ЄКТАМИ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ З УРАХУВАННЯМ ПРІОРИТЕТУ ГРОМАДСЬКОГО ТРАНСПОРТУ

2025-12-03T11:00:21+02:00

Адаптивне керування світлофорними об’єктами з урахуванням пріоритету громадського транспорту потребує поєднання технологічної гнучкості та соціальної чутливості. У статті проаналізовано можливості застосування нечіткої логіки як основи для побудови регуляторів, здатних реагувати на зміни трафіку без жорстких меж і фіксованих правил. Керування з використанням нечітких правил дозволяє враховувати запізнення транспорту, щільність потоків, пасажиромісткість, а також мінімізувати затримки без порушення загального балансу. Окрему увагу приділено мультиагентному підходу, у якому кожне перехрестя виступає як самостійна керувальна одиниця, здатна ухвалювати рішення на основі локальних даних і взаємодії з сусідніми вузлами. Така архітектура дозволяє створювати адаптивну мережу керування, де пріоритет для громадського транспорту забезпечується не епізодично, а системно — вздовж усього маршруту. Розглянуто гібридні моделі, у яких нечітка логіка поєднується з елементами навчання з підкріпленням та інфраструктурною комунікацією (V2I). Продемонстровано ефективність підходу у скороченні часу затримки для транспорту на 12…18 % порівняно з неадаптивними методами. Описано формулу індексу пріоритету, що дозволяє інтегрувати фактори запізнення та ваги транспортного засобу. Здійснено порівняння з іншими моделями, зокрема типу 2 та навчанням на основі GPS-даних. Зроблено висновок про придатність запропонованого підходу до впровадження як на окремих перехрестях, так і в масштабі міської мережі. У перспективі розглядається симуляційне тестування, масштабування на мультиагентну архітектуру та інтеграція з безбар’єрними вимогами і нейромережами. Запропонована модель не лише підвищує транспортну ефективність, а й сприяє формуванню соціально орієнтованої інфраструктури, чутливої до потреб пасажирів.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИДОБУВАННЯ ТА ВЕРИФІКАЦІЇ ЧИСЛОВИХ ТА ТЕКСТОВИХ ДАНИХ У БАГАТОЗВ’ЯЗНИХ БАГАТОСТАДІЙНИХ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

2025-12-03T13:04:13+02:00

Запропоновано вирішення проблеми підвищення обсягів та рівня достовірності інформації про стан елементів багатозв’язних багатостадійних геоінформаційних систем (БГІС) з використанням інформаційних та інтелектуальних технологій, що особливо актуально для моніторингу стану цих об’єктів. Для розв’язання задачі використано числові та текстові дані з різних джерел (звіти, кадастри, публікації у ЗМІ та у соціальних мережах тощо), які прив’язані та верифіковані до елементів багатостадійних геоінформаційних систем з урахуванням просторово-часових метаданих. Застосовано критерій топологічної спостережуваності як міри повноти знань для верифікації числових даних у текстах.

Вперше запропоновано метод верифікації числових даних у текстах з використанням бази знань, повнота якої оцінується за допомогою критерію топологічної спостережуваності, що дає можливість оцінити повноту та точність видобутої інформації. Удосконалено метод формування користувацьких запитів до великої мовної моделі та RAG-архітектури шляхом прив’язки ембедингів до просторових об’єктів і часових меж, що уможливлює точніше знайти релевантну для користувача інформацію з урахуванням встановлених просторово-часових обмежень. Набув подальшого розвитку метод геоприв’язки, який автоматично відбирає релевантні факти у текстах і точніше зіставляє ці факти з описами масивів вод. Запропоновано інтегровану технологію, що поєднує ці методи — автоматизоване видобування числових і текстових фактів з різних джерел, їх просторово‑часову прив’язку до елементів ГІС та формалізовану верифікацію з метою зменшення інформаційної невизначеності та підвищення якості цифрових двійників для підтримки рішень.

Наведено приклад застосування цієї технології на прикладі задачі аналізу стану масиву вод басейну річки Південний Буг. Дослідження показало, що індекс достовірності новин про забруднення вод може бути збільшений від 0,3 до близько 0,99, тобто у 3,3 рази.

РОЗВ’ЯЗАННЯ ПРЯМОЇ ЗАДАЧІ КІНЕМАТИКИ РОБОТА-МАНІПУЛЯТОРА З ЧОТИРМА СТУПЕНЯМИ СВОБОДИ

2025-12-03T17:29:46+02:00

Розвиток науки й техніки суттєво змінив підхід до функціонування промисловості, особливо в галузі автоматизації. Зростаючий попит на високоякісну продукцію призвів до переходу на автоматизовані системи, які використовують роботів для заміни людини у виконанні повторюваних завдань. Промислові роботи-маніпулятори широко застосовуються у таких виробничих процесах, як зварювання, фарбування, складання, різання тощо.

В роботі подано математичний опис розв’язання прямої задачі кінематики для навчального робота-маніпулятора з чотирма ступенями свободи. Запропоновано алгоритм процедури формування послідовності узгоджених систем координат, пов’язаних з ланками маніпулятора. Сформовано ортонормовану систему координат для кожної з чотирьох ланок.

Для виконання поставлених завдань описано структуру маніпулятора, наведено зовнішній вигляд маніпулятора, запропоновано 3D-модель та структурно-кінематичну схему. На основі отриманих параметрів та матричного методу представлення побудови системи координат Денавіта–Хартенберга створено матриці перетворень, які математично представляють просторові положення кожної з ланок маніпулятора. Використання перетворення Денавіта–Хантерберга дало змогу отримати положення кожної з чотирьох кінематичних пар робота-маніпулятора в просторі.

За алгоритмом розроблено комп’ютерну програму на Visual C#, яка дозволяє автоматично отримати координати кожної з кінематичних пар у просторі а також траєкторію руху захоплювача з початкової точки в задану. Таким чином, запланований рух спочатку перевіряється у віртуальному середовищі моделювання, і лише після перевірки виконується реальним роботом.

Запропонована методика та комп’ютерна програма є універсальними та можуть бути використані для моделювання будь-якого робота-маніпулятора в навчальному процесі.

Здійснено опис процесу функціонування створеної програми, наведено фрагменти програмного коду, які здійснюють розрахунки координат відповідних кінематичних пар в зоні обслуговування маніпулятора та безпосередньо траєкторію руху самого захоплювача в просторі. В результаті розрахунків та схематичного представлення 3D-моделі положення ланок маніпулятора в просторі повністю збігаються із наперед заданим положенням, що свідчить про адекватність створеної моделі та її програмної реалізації. Надалі на основі цієї моделі заплановано синтезувати систему керування навчальним роботом-маніпулятором, а також реалізацію зворотної задачі кінематики.

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ДЛЯ ЛОГІСТИЧНИХ ПРОЦЕСІВ РОБОТИЗОВАНОГО СКЛАДУ НА ОСНОВІ МАРКОВСЬКИХ МЕРЕЖ

2025-12-03T17:40:02+02:00

Сучасна складська логістика має надзвичайний розвиток і водночас стикається з багатьма проблемами через постійну мінливість ринку і непередбачуваний попит. При цьому, не завжди легко скоординувати всі різні процеси, які відбуваються на складі. Стандартні методи управління у більшості випадків не дають позитивного результату, що призводить до нераціонального використання ресурсів і до зростання витрат. У статті запропоновано спосіб вирішення проблеми маршрутизації складських роботів на основі використання комбінації експертних систем і логічних мереж Маркова. Мережі Маркова, як математичний інструмент моделювання випадкових процесів, допомагають зрозуміти, як різні стани системи пов’язані між собою. У складській логістиці це означає, що можна передбачити, в якому стані буде система в майбутньому, ґрунтуючись на теперішніх і попередньо отриманих даних. Це дуже важливо, коли потрібно ухвалювати важливі рішення на управлінському рівні. Ще одним важливим моментом є експертні системи, які об’єднують знання досвідчених спеціалістів і Марковські мережі. Завдяки цьому можна формалізувати знання людей, які мають великий практичний досвід, і використовувати їх в автоматизованому режимі. Це дає змогу поєднати практичні спостереження з математичним аналізом і забезпечувати адаптивність. За допомогою поєднання експертних знань і моделей, можна раціональніше підходити до роботи зі складськими процесами.

Розглянуто метод оптимізації маршрутів в умовах невизначеностей, які виникають у динамічному середовищі логістичного складу. Розроблено метод, який поєднує чіткі правила експертів з імовірнісними моделями логічних мереж. Також запропонована концептуальна модель для комбінованої системи, пояснено, як перетворювати дані з експертної системи у формули для логічних мереж, розглянуто обчислювальні аспекти. Розглянуто можливі напрямки для майбутніх досліджень, зокрема, методи автоматичного навчання та адаптивними системами. Результати статті створюють основу для інтелектуальних систем керування, які зможуть розв’язувати задачі маршрутизації з урахуванням безлічі факторів, що впливають на рух роботів.

ЗАСТОСУВАННЯ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛІЗУ ДЛЯ ВАЛІДАЦІЇ ДАНИХ У СИСТЕМАХ ОЦІНКИ РИЗИКУ

2025-12-03T17:51:52+02:00

Об’єктом дослідження є дві інформаційні системи. Перша система (S1) — це функціонуюча система, стан якої може бути нормальним або ненормальним, що описується набором параметрів системи в певний момент часу. Тобто існують часові ряди, що описують нормальну поведінку цієї системи та відхилення від неї. Друга система (S2) призначена для виявлення аномальної активності в першій системі. Виходи цієї системи виявлення аномалій представлені часовим рядом, кожне зі значень якого характеризує стан системи в певний момент часу двома параметрами: впевненістю (confidence) другої системи виявлення аномалій в оцінці стану першої системи та серйозністю (severity) аномалії, що виникла в першій системі.

У дослідженні детально розглянуто методологію застосування вейвлет-аналізу, що включає декомпозицію сигналу на коефіцієнти апроксимації та деталізації, реконструкцію сигналу, розрахунок кореляції між показниками впевненості та серйозністю виявленої аномалії системи, а також аналіз енергії компонентів для оцінки нестабільності роботи системи.

Запропонований підхід дозволяє встановити граничні значення для визначення нестабільності в роботі системи виявлення аномалій та розробити метрики якості її роботи. Особливу увагу приділено оцінюванню стабільності впевненості системи через енергію компонентів та визначення ступеня узгодженості між впевненістю та серйозністю через кореляційний аналіз.

Показано, як цей метод інтегрується з методологією оцінки ризику ACRAM (S3), забезпечуючи попередню валідацію даних, їхню фільтрацію, комплексну оцінку та валідацію результатів.

На основі тестових даних продемонстровано результати застосування розробленого алгоритму, зокрема, розрахунок енергії компонентів, кореляцію між впевненістю та серйозністю, а також встановлення порогів для визначення рівня стабільності системи (S2). Отримані результати показують, що система виявлення аномалій демонструє середній рівень стабільності, а кореляційний аналіз виявляє значну негативну кореляцію між впевненістю системи та серйозністю виявлених аномалій, що свідчить про зниження впевненості системи під час переходу до серйозніших станів.

Запропонований метод валідації даних є ефективним інструментом для підвищення надійності систем оцінювання ризику і може знайти застосування в різних галузях, що потребують обробки часових рядів та виявлення аномалій.

МЕТОД АДАПТИВНОЇ КОМПЕНСАЦІЇ ЗАВАД У ЗОБРАЖЕННЯХ ІНТРАСКОПІЧНОЇ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ НА ОСНОВІ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛІЗУ ТА ФІЛЬТРАЦІЇ ЛОКАЛЬНОГО КОНТРАСТУ

2025-12-03T18:03:52+02:00

Запропоновано новий метод підвищення якості інтраскопічних зображень, який базується на адаптивній компенсації завад шляхом поєднання вейвлет-декомпозиції та фільтрації локального контрасту. Актуальність проблеми обумовлена тим, що сучасні системи медичної візуалізації часто формують зображення з низьким рівнем контрастності, значним рівнем шуму, неоднорідним освітленням та артефактами руху, що ускладнює точну діагностичну інтерпретацію. Постановка задачі виконана як зворотна задача відновлення сигналу. Запропоновано алгоритм побудови фільтраційної послідовності, що передбачає багаторівневу вейвлет-декомпозицію, адаптивну обробку коефіцієнтів деталізації та реконструкцію сигналу з подальшим застосуванням CLAHE, guided filtering та bilateral smoothing. Моделювання та експериментальні дослідження проводилися в середовищі MATLAB R2023a з використанням відкритих медичних баз (Kvasir, HyperKvasir, EndoVis). Результати показали, що метод дозволяє суттєво підвищити значення метрик PSNR та SSIM, знизити NIQE і BRISQUE, а також зберегти текстурну інформативність анатомічних структур. Порівняння з класичними методами (гістограмне вирівнювання, CLAHE, bilateral filtering) підтвердило вищу ефективність запропонованого підходу, що особливо важливо для діагностики в ендоскопії, гастроскопії та стоматологічній інтраскопії. Отримані результати демонструють переваги запропонованого методу над базовими підходами у збереженні текстурної інформації та підвищенні локального контрасту.

Практичне значення роботи полягає у можливості інтеграції методу в системи реального часу для підвищення точності медичних висновків та мінімізації ризику пропуску патологій. Розроблений метод відкриває перспективи використання в клінічній практиці, телемедицині та системах підтримки прийняття рішень.

ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ДЛЯ ВІЗУАЛІЗАЦІЇ ЗВ’ЯЗКІВ МІЖ ФАКТОРАМИ ЯКОСТІ ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ

2025-12-03T18:15:11+02:00

У дослідженні зазначено, що на якість технологічного процесу впливає певна множина факторів. Кожний з них утворює відношення у вигляді прямого або опосередкованого зв’язку. Як приклад, розглянуто процес створення растрових зображень. Наведений приклад дозволяє продемонструвати ефективність методики у реальних виробничих умовах. До множини увійшли такі найважливіші фактори: роздільна здатність, глибина кольору, колірна модель, формат файлу, розмір файлу, розмір зображення, компресія, яскравість, насиченість, різкість. Формування взаємозв’язків між ними здійснено на основі попередньо отриманих експертних суджень. Розроблено семантичну мережу, яка відображає напрями та типи впливу між зазначеними факторами.

Для формалізації виявлених зв’язків побудовано матрицю досяжності. Вона подана у вигляді двовимірного масиву, де кожний рядок та кожний стовпчик мають відповідність одному з факторів. Залежність між факторами визначено за наявністю одиниць у відповідних позиціях. Здійснено декомпозицію множини факторів на основі матриці. Розроблено окремі графічні моделі для прямих та опосередкованих впливів. Кожен вузол дерева демонструє відношення між параметрами якості. Сформовані структури дають змогу виявити пріоритетні фактори, що мають найбільший вплив на досліджуваний технологічний процес.

На основі запропонованої методики аналізу зв’язків між факторами якості технологічного процесу розроблено інформаційну систему для їх візуалізації. Основу системи становить набір модулів, кожний з яких виконує визначене функціональне завдання. Серед них модулі для конфігурації, обробки введених даних, управління інтерфейсом, побудови матриці, проведення обчислень, відображення діаграм, візуалізації графів та координації між елементами. Програмна реалізація забезпечує інтерактивне введення кількості факторів, коректне формування матриці, масштабування вмісту та адаптивне відображення результатів. Візуалізація факторних впливів дає змогу здійснювати оцінювання структури зв’язків і виявляти ключові закономірності у формуванні показників якості. Створена архітектура програмного продукту дозволяє розширення, модифікацію та повторне використання у схожих задачах.

ПІДХІД ДО ОЦІНЮВАННЯ ЕЛЕКТРОКАРДІОСИГНАЛІВ НА ОСНОВІ БАГАТОФАКТОРНОГО РЕГРЕСІЙНОГО АНАЛІЗУ ФУНКЦІЇ ЧАСОВОЇ ВАРІАБЕЛЬНОСТІ

2025-12-03T18:27:49+02:00

У дослідженні представлено розробку багатофакторної регресійної моделі, призначеної для автоматизованої ідентифікації кардіологічних станів шляхом аналізу статистичних параметрів часової мінливості електрокардіографічних даних. Розроблена модель базується на п’яти ключових статистичних індикаторах: середньому арифметичному, медіані, моді, середньоквадратичному відхиленні та ексцесі. Ці параметри ідентифіковано через послідовну процедуру регресійного відбору із загальної сукупності тринадцяти первинних характеристик за граничного рівня статистичної достовірності p < 0,05. Вагові параметри кожного індикатора визначено за допомогою оптимізації квадратичних відхилень. Домінантний вплив на результат діагностування чинить середнє арифметичне (коефіцієнт β = 153,952), натомість решта показників забезпечують уточнювальний ефект з від’ємними ваговими коефіцієнтами.

Розроблена модель демонструє високу ефективність розрізнення трьох категорій серцевої активності: фізіологічної норми, аритмічних розладів типу передчасних серцевих скорочень та структурних порушень провідності міокарда (часткової блокади лівого пучка Гіса). Якість моделювання підтверджується коефіцієнтом детермінації R² = 0,97636 (з урахуванням корекції R² = 0,97577). Фізіологічний стан характеризується мінімальною дисперсією часових інтервалів (0,0003…0,00004 с²), натомість передчасні скорочення демонструють тисячократне збільшення цього показника (0,011…0,012 с²). Перевірка на експериментальному масиві даних з 204 записів серцевої активності засвідчила високу надійність системи (показник Фішера F = 1635,7, коли p < 0,001) та дотримання фундаментальних вимог регресійного моделювання. Дослідження похибок прогнозування виявило їх відповідність гаусівському розподілу та однорідність дисперсії, що підтверджує коректність розробленої системи.

Запропонований підхід поєднує переваги класичних статистичних методів із запропонованим використанням функції часової варіабельності для комплексного аналізу морфологічних і ритмічних ознак кардіосигналів. Практичне значення дослідження полягає у створенні математичного інструментарію для автоматизованих систем діагностики серцево-судинних захворювань та систем підтримки прийняття клінічних рішень.

ПІДХІД ДО МОДЕЛЮВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ ПОПИТУ В ЕЛЕКТРОННІЙ ТОРГІВЛІ

2025-12-03T18:45:51+02:00

У роботі запропоновано гібридний підхід до моделювання часових рядів, який одночасно враховує лінійні та нелінійні процеси. Використано моделі авторегресії (AR) та авторегресії з ковзним середнім (ARMA), для яких функції прогнозування побудовано на основі різницевих рівнянь.

Особливу увагу приділено ідентифікації та обробці стохастичних трендів у процесах електронної торгівлі. Досліджено потенційні причини виникнення таких трендів, підкреслено важливість їх урахування у прогнозуванні та запропоновано застосування моделей авторегресійного інтегрованого ковзного середнього (ARIMA) і локального лінійного тренду (LLT). Для цих моделей подано функції прогнозування, що забезпечують оцінювання багатокрокових прогнозів, з використанням умовних математичних сподівань.

Для врахування локальних коливань ринкових умов та споживацьких настроїв, що зазвичай мають нелінійний характер, у дослідженні використано нейромережі з радіально-базисними функціями (RBF). Такі моделі дають можливість описувати нелінійні залежності не лише від попередніх значень ряду, а й від екзогенних чинників процесу, зокрема характеристик товарів, календарних ефектів та інших релевантних ознак.

Емпіричні дослідження проведено на основі реальних даних продажів, отриманих з платформи Amazon. Для підтвердження належності даних до досліджуваного класу часових рядів застосовано статистичні тести. Порівняльний аналіз побудованих моделей за метриками якості прогнозів підтвердив ефективність запропонованої гібридної методології. Результати свідчать, що модель LLT забезпечує кращу ефективність на коротких горизонтах прогнозування, тоді як модель ARIMA є придатнішою для відображення довгострокових тенденцій. Поєднання підходів підвищує адекватність моделей і суттєво підвищує якість прогнозів.

РОЗПОДІЛ СЕКРЕТНОГО ВМІСТУ ДАНИХ ЗА (k,n)-СХЕМОЮ З ВИКОРИСТАННЯМ ЗАШИФРОВАНИХ БЛОКІВ

2025-12-03T18:59:03+02:00

Запропоновано порогову схему розподілу секретного вмісту даних великого обсягу, які попередньо зашифровано. Актуальність дослідження зумовлена постійним зростанням обсягів інформації, яка обробляється в сучасних інформаційних системах, що висуває додаткові вимоги до наявних схем розподілу секрету. Відомі схеми розподілу секрету, незважаючи на їх теоретичну обґрунтованість та доведену інформаційну безпеку, вимагають значних обчислювальних витрат, оскільки використовують складні математичні операції, та адаптовані для роботи з секретними даними невеликого обсягу (секретними ключами). Через це вони малопридатні для захисту даних великого обсягу. До того ж обсяг розподілених даних може значно перевищувати обсяг початкових даних.

Метою роботи є зменшення обсягу розподілених даних шляхом розробки (k,n)-схеми, що передбачає використання блоків попередньо зашифрованих початкових даних.

Особливість запропонованої авторами (k,n)-схеми розподілу секрету полягає в тому, що попередньо реалізується зашифрування секретних даних з подальшим їх розбиттям на n блоків та формування часток для учасників коаліції. Всі ці дії виконує дилер, який також відновлює секрет з часток, що надають йому учасники коаліції. Для відновлення даних необхідна наявність щонайменше k часток, а будь-яка коаліція, менша за порогове значення, не забезпечує можливість відновити секрет дилером. Дилер має свою власну частку, яка забезпечує можливість відновлення секрету, навіть якщо коаліція надає лише (n – 1) блоків.

У відомих схемах розподілу секрету сумарний обсяг розподілених даних в n разів більший за обсяг секрету. Проведені дослідження підтвердили, що запропонована авторами (k,n)-схема розподілу секрету забезпечує зменшення сумарного обсягу даних, які зберігають учасники коаліції. Коефіцієнт зменшення δ залежить від параметрів k і n та зростає зі збільшенням значення k.

Запропонована схема розподілу секрету має лінійну залежність складності реалізації від розміру вхідних даних, що є важливою перевагою у практичному застосуванні. Порівняно з відомими пороговими схемами розподілу секрету забезпечується вища продуктивність. Підвищення продуктивності досягається за рахунок використання простих побайтових операцій замість складних обчислень. Схема є стійкою до компрометації окремих частин, оскільки для відновлення секрету необхідна наявність щонайменше порогової кількості часток.

Практична цінність розробленої схеми полягає у застосовності для розподілу великих масивів да них. Через це схема перспективна для впровадження у сфери, де критично важлива швидка обробка інформації, та є обмеження на обсяг даних, що зберігаються, зокрема, системи безпечного зберігання медіа-даних та захист критичної інфраструктури.

МЕТОД КЛАСИФІКАЦІЇ ЕЛЕКТРОКАРДІОГРАМ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ СПАЙКІНГОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

2025-12-04T09:49:14+02:00

Розроблено метод класифікації ЕКГ з використанням SNN для розпізнавання серцевої недостатності. Розглянуто актуальність проблеми, переваги SNN над традиційними мережами, аналіз основ SNN, особливостей ЕКГ та архітектури моделі. Метою дослідження є створення теоретичної бази для енергоефективної моделі. Структура статті охоплює теоретичні основи, особливості класифікації, запропоновану архітектуру, аналіз переваг та висновки.

У розділі теоретичних основ спайкінгових нейронних мереж описуються біологічні моделі нейронів, такі як Leaky integrate-and-fire математичне моделювання динаміки спайків через диференціальні рівняння, типи мережі liquid state machine. Модель Leaky integrate-and-fire балансує біологічну правдоподібність з обчислювальною ефективністю, дозволяючи обробку темпоральних патернів ЕКГ з низьким енергоспоживанням.

Особливості класифікації ЕКГ за допомогою спайкінгових нейронних мереж включають аналіз структури сигналу, проблеми шуму, варіабельності та реального часу обробки. Cпайкінгові нейронні мережі можуть використовувати різні підходи навчання: STDP, градієнтні методи та апроксимацію. Це забезпечує стійкість до артефактів та високу точність, як показано в розглянутих роботах.

Запропонована архітектура моделі складається з трьох шарів: вхідного (кодування ЕКГ у спайки за допомогою Leaky integrate-and-fire), резервуарного (1000 нейронів з рекурентними зв’язками та балансом збуджувальних/гальмівних синапсів) та вихідного (декодування для 5 класів через підрахунок спайків). Теоретичний аналіз стійкості базується на динамічних системах, забезпечуючи ефективність для носимих пристроїв.

Аналіз переваг підкреслює енергоефективність та біомімікрію спайкінгових нейронних мереж порівняно з іншими, виклики обчислювальної складності та перспективи в клінічній практиці, зокрема, в телемедицині та персоналізованій діагностиці.

МАСШТАБУВАННЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ВІДЕО ЗА ДОПОМОГОЮ ПРОСТОРОВО-ЧАСОВИХ ПАТЧІВ

2025-12-04T10:10:22+02:00

Запропоновано нову архітектуру для обробки відеоданих, Vision Byte Latent Transformer (V-BLT), яка адаптує принципи успішних байт-рівневих мовних моделей до зорової модальності. На відміну від стандартних підходів, що використовують пакування фіксованого розміру (patching), які є обчислювально неефективними через рівномірний розподіл ресурсів незалежно від складності візуального контенту, V-BLT працює безпосередньо з потоком байтів відео. Це дозволяє уникнути втрати інформації, пов’язаної з попередньою токенізацією, та підвищити гнучкість обробки. Ключовими внесками роботи є розробка концепції просторово-часових латентних патчів, впровадження N-вимірних ротаційних позиційних вкладень для збереження когерентності даних у розгорнутому потоці байтів, та застосування багаторівневої трансформерної архітектури для ієрархічної обробки даних. Для валідації гіпотези та тестування моделі розроблено новий синтетичний набір даних з 2D та 3D фігурами, що обертаються, який дозволяє проводити контрольовану оцінку здатності моделі до просторово-часового мислення. Експериментально продемонстровано, що V-BLT ефективно прогнозує майбутні кадри, досягаючи високих показників за метриками MSE, SSIM та PSNR в порівнянні з ViViT та UNet3D, при цьому демонструючи вищу ефективність розрахунків. Розроблена архітектура згідно з дизайном має можливість генерувати піксельні карти ентропії, які візуалізують невизначеність прогнозу та корелюють з динамічно складними регіонами сцени. Це відкриває шлях до реалізації динамічного, залежного від контенту, розподілу обчислювальних ресурсів «на ходу», що є перспективним напрямком для створення ефективніших та масштабованих фундаментних моделей для відеоаналітики.

КЛАС-ОРІЄНТОВАНИЙ МЕТОД АУГМЕНТАЦІЇ ФУНДУС-ЗОБРАЖЕНЬ

2025-12-04T10:41:51+02:00

Запропоновано інноваційний клас-орієнтований метод аугментації фундус-зображень. Описано переваги цього методу у порівнянні з відомими. Обґрунтовано та підібрано стратегію аугментації для зображень з наявними ознаками глаукоми, катаракти, діабетичної ретинопатії та здорового ока відповідно до специфіки кожного класу. Аугментації наближені до реальних клінічних варіацій. Покращено стійкість саме до тих варіацій, які характерні для конкретної хвороби. Підвищено чутливість і специфічність саме до патологій на медичних зображеннях. Розроблено нейромережеву модель з використанням клас-орієнтованого методу. До базової мережі EfficientNetB3 методами трансферного навчання додано шари GlobalAveragePooling, Dropout з rate 0,5, Dense з 1024 нейронами, l2-регуляризацією зі значенням 0,001 та функцією активації relu, класифікаційний шар Dense з 4 нейронами та функцією активації softmax. Половину шарів базової моделі заморожено. Модель компілювалася за допомогою компілятора Adam з початковим learning rate 0,0001 та функцією втрат categorical crossentropy. Під час попередньої обробки розміри зображень зменшувалися до 224×224. Нормалізація зображень автоматично відбувалася під час генерації даних для навчання. Для коригування навчання моделі використовувалися такі функції зворотного виклику: ModelCheckpoint — для збереження найкращої моделі, EarlyStopping — для зупинки за відсутності покращення метрики val accuracy протягом 15 епох, ReduceLROnPlateau — для зменшення learning rate у 3 рази за стагнації. В результаті навчання отримано високі показники метрик. Навчену модель стиснено шляхом квантифікації для подальшого використання на мобільних пристроях та на пристроях з обмеженими можливостями. Запропонований підхід дозволяє підвищити загальну точність, робастність нейронної мережі, подолати обмеження традиційного методу.

ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ВІДЕОПОТОЦІ ТРАФІКУ ТРАНСПОРТУ ЗАСОБАМИ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ ТА ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ

2025-12-04T11:05:01+02:00

Розглянуто задачу виявлення аномалій у відеопотоці з камер спостереження за транспортним трафіком, що є важливим елементом сучасних інтелектуальних транспортних систем. Запропоновано об’єкто-центричний підхід «детектор–трекер–аналізатор аномалій», який забезпечує підвищення надійності автоматичного виявлення аномальних подій, зокрема проїзду на заборонний сигнал світлофора, перевищення швидкості, аварійного гальмування та тривалого перебування у зоні перехрестя. В основі методу використано сучасний детектор об’єктів YOLOv8n, який характеризується високою швидкістю обробки та прийнятною точністю для задач реального часу, а також трекер OC-SORT, який демонструє підвищену стійкість до короткочасних оклюзій і зменшує кількість хибних асоціацій у щільному транспортному потоці. Для визначення швидкісних характеристик транспортних засобів застосовано гомографічне перетворення з урахуванням калібрації камери, що дало можливість коректно переводити координати об’єктів у світову систему.

Для перевірки працездатності підходу сформовано власний датасет на основі відео з відкритих джерел (канал Friant Roulette, Каліфорнія), що містить як нормальні, так і аномальні ситуації. В цілому використано 160 відеофрагментів. Проведені експерименти продемонстрували, що використання комбінації YOLOv8n + OC-SORT забезпечує вищу точність порівняно з базовим поєднанням YOLOv8n + SORT, що підтверджується зростанням значень кореляційного коефіцієнта Меттьюза (MCC). Найкращі результати отримано для аномалій типу «проїзд на червоне світло» (MCC = 0,909) та «перебування у зоні перехрестя» (MCC = 0,881). Дещо гіршими виявилися результати для «перевищення швидкості» (MCC = 0,815) та «аварійного гальмування» (MCC = 0,505), що пояснюється чутливістю до якості відеопотоку, кута огляду та стабільності камери.

Розроблений підхід є перспективним для інтеграції в інтелектуальні системи моніторингу дорожнього руху, оскільки дозволяє автоматизувати процес виявлення порушень та знизити навантаження на операторів. Подальші напрями розвитку включають оптимізацію архітектури моделі детектора, застосування модулів реідентифікації для зменшення кількості помилкових асоціацій, удосконалення алгоритмів оцінки швидкості та розширення переліку аномалій, наприклад, пішоходи на проїжджій частині чи заборонене паркування.

ВИЗНАЧЕННЯ ІНТЕГРАЛЬНОГО ІНДЕКСУ ЕНЕРГЕТИЧНОЇ, ТРАНСПОРТНОЇ ТА ДОРОЖНЬОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ АВТОПОЇЗДІВ ДЛЯ МІЖНАРОДНИХ ВАНТАЖНИХ ПЕРЕВЕЗЕНЬ

2025-12-04T11:17:32+02:00

Запропоновано науково обґрунтовану експертно-функціональну модель оцінювання енергетичної, транспортної та дорожньої ефективностей функціонування одноланкових автопоїздів у контексті здійснення міжнародних вантажних перевезень коридорами транспортної мережі США та Україна — Європейський Союз. У межах дослідження здійснено декомпозицію функціонально-експлуатаційних характеристик на окремі групи чинників, які впливають на кожний вид ефективності. Такий підхід дозволив формалізувати складну систему показників, які визначають доцільність використання певних моделей автопоїздів в умовах транскордонних перевезень. Запропоновано побудову інтегрального індексу ефективності як зваженої лінійної комбінації основних конструкційно-експлуатаційних параметрів автопоїздів з урахуванням вагових коефіцієнтів, визначених за допомогою методу аналітичної ієрархії Т. Сааті. Такий підхід забезпечує об’єктивність і наукову обґрунтованість процесу ранжування технічних рішень та дозволяє врахувати різнорідність впливу окремих факторів. До уваги взято ключові параметри тягача і напівпричепа, такі як конструкційна маса, потужність двигуна, тип трансмісії, ємність паливної системи, навантаження на вісь, а також аеродинамічні характеристики, які суттєво впливають на енергетичну й транспортну ефективності. На основі запропонованої моделі проведено оцінювання низки сучасних автопоїздів європейського та північноамериканського виробництва, що дозволило визначити оптимальні конфігурації для міжнародних перевезень за критерієм комплексної ефективності. Результати дослідження можуть бути використані підприємствами транспортної галузі для формування автопарку, що відповідає вимогам енергоефективності, надійності та відповідності дорожньої інфраструктури. До того ж розроблену модель можна адаптувати до різних регіональних умов експлуатації, що свідчить про її універсальність і практичну цінність. Запропонований підхід також може бути інтегрований у системи підтримки прийняття рішень в логістиці, транспортному проєктуванні та державному регулюванні транскордонного вантажного сполучення. Застосування результатів дослідження сприятиме підвищенню ефективності міжнародних транспортних операцій, зменшенню витрат пального та мінімізації негативного впливу на дорожню інфраструктуру.

МЕТОД ОЦІНЮВАННЯ ЕНЕРГЕТИЧНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ АВТОМОБІЛІВ З РІЗНИМИ ДЖЕРЕЛАМИ ЕНЕРГІЇ

2025-12-04T11:31:41+02:00

Запропоновано універсальний підхід до об’єктивного оцінювання енергетичної ефективності транспортних засобів з різними типами джерел енергії.

Зростання екологічних вимог, трансформація енергетичних ринків, збільшення обсягів перевезень та глобальний курс на декарбонізацію транспорту зумовлюють необхідність у стандартизованих методиках оцінювання та порівняння енергетичної досконалості автомобілів.

Запропоновано єдиний показник енергетичних витрат автомобіля з будь-яким джерелом енергії, яким споряджено автомобіль, що визначається як відношення витраченої енергії до обсягу виконаної транспортної роботи. Цей підхід дозволяє об’єктивно порівнювати енергоефективність традиційних автомобілів, оснащених двигунами внутрішнього згоряння, з електромобілями, автомобілями з гібридними системами тощо.

У роботі проведено аналіз сучасної наукової літератури, що підтверджує важливість впровадження інтегральних показників, таких як “well-to-wheel”, для системної оцінки втрат енергії на всіх етапах — від джерела енергії до ведучих коліс автомобіля. Запропонована методика базується на чіткій математичній формалізації, що дозволяє враховувати вплив ступеня завантаження, дорожніх умов, швидкісного режиму та топографії місцевості.

Детально описано формалізований підхід до обліку енергетичних витрат. Маса транспортного засобу враховується з урахуванням корисного навантаження та фактичної ваги вантажу, а транспортна робота розраховується як добуток повної ваги автомобіля на відстань перевезення. Для забезпечення уніфікованого порівняння економічності наведено універсальні формули, що застосовуються для всіх типів приводів. Для різних видів пального, включно з твердим, рідким та газоподібним, подано методи обчислення енергетичних вкладень на основі їхньої теплоти згоряння.

Особлива увага приділяється аналізу впливу на силу тяги на колесах від опорів руху: кочення, повітря, підйому, інерції та причепа. Представлено використання тягового балансу та його безрозмірної форми для розкриття ключових факторів, що впливають на ефективність використання енергії різними класами автомобілів. Показано, що зі зростанням маси автомобіля пропорційно збільшуються сили опору руху, проте частка опору повітря — зменшується.

Підкреслюється, що розроблені універсальні формули дозволяють не лише виконувати порівняльне оцінювання проєктних рішень на етапі розробки транспортних засобів, а й точно оцінювати реальні експлуатаційні витрати енергії, визначати норму витрат пального, а також необхідний об’єм паливного баку автомобіля з двигуном внутрішнього згоряння або ємність акумуляторної батареї електромобіля.

ВИБІР ДІАГНОСТИЧНИХ МЕТОДІВ ТА АНАЛІЗ ЧИННИКІВ ВПЛИВУ НА ДОВГОВІЧНІСТЬ ДЕТАЛЕЙ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ МАКСИМАЛЬНОГО ЗАЛИШКОВОГО РЕСУРСУ

2025-12-04T11:46:02+02:00

У сучасних умовах розвитку автомобільної промисловості одним з ключових завдань є забезпечення довговічності та надійності деталей транспортних засобів. Для досягнення цієї мети важливим є правильний вибір методів діагностування, які дозволяють своєчасно виявляти дефекти, прогнозувати залишковий ресурс і попереджати передчасні відмови. Застосування систематичного підходу до технічної діагностики сприяє підвищенню ефективності технічного обслуговування, оптимізації ремонтних процесів та забезпеченню безпеки експлуатації автомобілів.

Особливу увагу в статті приділено аналізу чинників, що впливають на довговічність та надійність деталей. Серед них — якість матеріалів, конструктивні особливості, технологія виготовлення, режими експлуатації та умови навантаження. Розгляд цих аспектів у комплексі дає змогу точніше визначати залишковий ресурс і формувати стратегію технічного обслуговування відповідно до реального технічного стану вузлів і агрегатів, а не лише за регламентними строками.

У статті детально проаналізовано сучасні методи діагностування, зокрема візуальний контроль, неруйнівні методи (ультразвуковий, магнітний, капілярний, рентгенівський), а також автоматизовані системи моніторингу. Розглянуто їхні переваги, недоліки та можливості інтеграції у практику автосервісних підприємств. Акцентовано на поєднанні традиційних і прогресивних технологій, що дозволяє досягати максимальної точності результатів діагностики та підвищувати ефективність ремонтних процесів.

На основі проведеного аналізу запропоновано рекомендації щодо оптимізації вибору діагностичних методів залежно від типу деталей і умов їх експлуатації. Результати дослідження можуть бути використані як у навчальному процесі підготовки фахівців з технічної експлуатації та ремонту автомобілів, так і в діяльності автосервісних підприємств. Практичне впровадження запропонованих підходів забезпечить продовження залишкового ресурсу деталей, зниження витрат на ремонт та підвищення загального рівня надійності й безпеки транспортних засобів.

АНАЛІЗ ПЕРСПЕКТИВНИХ ТОНКОПЛІВКОВИХ МАТЕРІАЛІВ ДЛЯ СОНЯЧНИХ ПАНЕЛЕЙ НА ОСНОВІ ГРАФЕНУ В ПРОЦЕСАХ ДЕКАРБОНІЗАЦІЇ ТА ЦИРКУЛЯРНОЇ ЕКОНОМІКИ

2025-12-03T11:13:00+02:00

Виконано порівняльний аналіз можливостей переробки та утилізації двох ключових елементів сонячної енергетики: традиційних кремнієвих панелей, що домінують на ринку, та перспективних тонкоплівкових на основі графену. Аналіз проведено в контексті переходу до циркурлярної економіки та стрімкого зростання обсягів фотоелектричних відходів, які до 2030 року можуть сягнути 78 мільйонів тонн. Досліджено матеріальний склад кремнієвих панелей, що включає як цінні компоненти (кремній, срібло, алюміній), так і токсичні речовини (свинець, кадмій), що створює значні екологічні ризики у разі захоронення. Описано існуючі зрілі технології їх переробки — комбінацію механічних, термічних та хімічних методів, що дозволяють відновити до 80 % матеріалів з потенціалом до 99 %. Підкреслюється, що економічна доцільність цього процесу підкріплюється високою вартістю вторинної сировини, а його розвиток стимулюється державною регуляторною політикою, як Директива WEEE в ЄС, на противагу відсутності такої законодавчої бази в Україні. Як перспективну альтернативу запропоновано графенові тонкоплівкові елементи. Їхня фундаментальна перевага полягає у потенційній відсутності токсичних речовин, оскільки вони базуються на вуглеці. Це може кардинально спростити, здешевити та убезпечити процеси переробки, зміщуючи фокус з управління небезпечними відходами на відновлення нетоксичних матеріалів. Хоча технологія ще перебуває на дослідницькій стадії, інновації у здешевленні виробництва графену відкривають шлях до її майбутньої комерціалізації. Майбутнє стійкої сонячної енергетики залежить не лише від ефективності генерації енергії, а й від створення замкненого життєвого циклу. Розвиток нетоксичних матеріалів та впровадження обов’язкової відповідальності виробників за утилізацію є критичними кроками для запобігання екологічній кризі та реалізації принципів циркулярної економіки.

ОЦІНЮВАННЯ ПАРАМЕТРІВ ОПТИЧНИХ КАБЕЛІВ ПІД ЧАС БУДІВНИЦТВА ТА ЕКСПЛУАТАЦІЇ ЛІНІЙНИХ СПОРУД ЗВ’ЯЗКУ

2025-12-04T12:14:37+02:00

Проаналізовано основні технологічні особливості виготовлення, прокладання та обслуговування оптичних кабелів зв’язку. Встановлено ключові джерела негативного впливу на оптичні волокна, що виникають на різних етапах життєвого циклу кабелю — від виробництва до експлуатації. Запропоновано методику оцінювання параметрів оптичних кабелів, яка дозволяє здійснювати оцінювання якості оптичних ліній зв’язку. Методика базується на порівнянні оптичних та електричних параметрів з паспортних даних, виконавчої та експлуатаційної документації, отриманих під час вимірювання кілометричного загасання та опору ізоляції захисного покриву оптичних кабелів за допомогою відповідно рефлектометрів (OTDR) та мегомметрів. Для оброблення результатів застосовано методи математичної статистики, зокрема аналіз щільності розподілу загасання, побудову графіків розсіювання, обчислення середніх значень та стандартних відхилень. Це дозволяє виявити ділянки з підвищеним ризиком деградації, оцінити стабільність параметрів та прогнозувати технічний стан кабельної лінії. Побудовано графічні моделі розподілу втрат на довжинах хвиль 1310 нм та 1550 нм, які демонструють зміщення та розширення кривих розподілу. Сформульовано практичні рекомендації щодо контролю параметрів оптичних кабелів, які можуть бути інтегровані у проектну та виконавчу документацію будівельно-монтажних організацій, провайдерів та операторів зв’язку. Запропонований підхід сприяє підвищенню надійності, довговічності та ефективності оптичної інфраструктури, а також може бути використаний для розробки автоматизованих систем моніторингу технічного стану мереж зв’язку з використанням цифрових баз даних та алгоритмів прогнозування.

ІНТЕГРАЦІЯ АДАПТИВНИХ МОДЕЛЕЙ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ У КЕРУВАННЯ АГРАРНИМИ ДРОНАМИ

2025-12-04T12:28:01+02:00

This paper presents an integrated approach to adaptive agricultural spraying using unmanned aerial vehicles (UAVs), leveraging reinforcement learning (RL) techniques, particularly the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm. The study focuses on the practical implementation of mathematical models in simulation and onboard control systems. It demonstrates how spray coverage error, chemical loss, and stochastic wind models can be formalized into a reward function and incorporated during RL agent training. The PPO algorithm was implemented using the Stable-Baselines3 library in the AirSim simulator. The agent was trained based on a complex input state vector, including position, wind velocity, crop density, and coverage maps. The training was carried out in stages, starting with low wind conditions and gradually increasing to gusty wind scenarios. The resulting policy was exported in ONNX format and optimized for real-time execution via TensorRT on an NVIDIA Jetson Nano platform, enabling efficient inference onboard the drone. The developed solution was tested in both simulation environments (AirSim, Gazebo) and a physical PX4 SITL platform. A series of experiments were conducted with simulated wind intensities ranging from 2 to 14 m/s. The proposed RL-based adaptive spraying strategy was compared with traditional fixed-parameter control methods. Results showed a reduction in average coverage error by up to 30 % and a decrease in chemical losses by 28 %, confirming the agent’s ability to adapt in real time. A key feature of this approach is its end-to-end practicality: for the first time, a complete development pipeline is presented — from mathematical modeling and training to onboard deployment and real-world validation. The article includes screenshots of the training process, simulated environments, error convergence curves, and the Gazebo GUI, offering transparency and reproducibility for future researchers. This work contributes to the advancement of autonomous precision agriculture systems and lays the groundwork for deploying self-learning UAVs in dynamic field environments.

РОЗРОБКА МОДЕЛІ З ВИКОРИСТАННЯМ БАГАТОШАРОВОГО ПЕРЦЕПТРОНА ДЛЯ СИСТЕМИ ВИМІРЮВАННЯ КОНЦЕНТРАЦІЇ МЕТАНУ НА ОСНОВІ БЕЗДРОТОВОГО ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННОГО СЕНСОРА

2025-12-04T12:49:23+02:00

Для системи вимірювання концентрації метану на основі бездротового оптико-електронного сенсора запропоновано модель з використанням багатошарового перцептрона (MLP). В середовищі контролю, яке може бути небезпечним для людини, розташовується сенсор, що дистанційно передає інформацію про концентрацію метану на комп’ютер, де нейронна мережа здійснює обробку отриманої інформації. Запропоновано використати оптико-електронний сенсор концентрації метану, зважаючи на його високу чутливість, точність, надійність та стабільність, а також швидку реакцію, безконтактність вимірювань, стійкість до завад, можливість дистанційного моніторингу та мінімальне технічне обслуговування. Як нейронну мережу запропоновано використати багатошаровий перцептрон завдяки простоті у реалізації та високій ефективності для задач оцінки концентрації газу в умовах невеликого або середнього обсягу навчальної вибірки, коли залежність між характеристиками сенсора і концентрацією газу добре апроксимується сумою базових нелінійностей без складних динамічних ефектів, а також у випадку низького рівня шумів та завад, якщо вони мають помірний рівень фонових флуктуацій. Такі системи дають змогу вимірювати концентрацію метану з високою точністю, шляхом збору оптико-електронним сенсором даних у режимі реального часу, що в поєднанні з обробкою зібраних даних з використанням нейронної мережі демонструє великий потенціал у вимірюванні концентрації метану, а, отже, і раннього попередження про його витік. Також в роботі запропоновано використовувати модель багатошарового перцептрона для обробки даних бездротового оптико-електронного сенсора концентрації метану. Основними показниками ефективності запропонованої моделі багатошарового перцептрона, що визначалися в процесі дослідження, вибрано такі характеристики як середньоквадратична похибка (MSE) та середня абсолютна похибка (MAE). Для аналізу цих показників проведено моделювання зміни MSE та точності під час навчання та перевірки моделі, порівняння даних з оптичного сенсора та з моделі, а також оцінки зміни MSE та MAE в процесі вимірювання.

ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ГЕНЕРУВАННЯ ФОТОЕЛЕКТРИЧНИХ СТАНЦІЙ НА ОСНОВІ РЕКУРЕНТНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

2025-12-03T12:01:51+02:00

Проведено поглиблене дослідження сучасних підходів до прогнозування генерування електроенергії сонячними фотоелектричними станціями (ФЕС), що є важливим елементом розвитку відновлюваної енергетики в умовах децентралізованого енергопостачання та зростання частки «зеленої» енергії в енергобалансі. Особливу увагу приділено моделі Sensitivity-Enhanced Recurrent Neural Network (SERNN), яка поєднує переваги рекурентних нейронних мереж з адаптивною чутливістю до змін вхідних метеорологічних параметрів. Запропонований підхід базується на врахуванні ключових кліматичних факторів, що безпосередньо впливають на обсяги вироблення сонячної енергії, зокрема глобальної сонячної радіації, температури довкілля, ступеня хмарності, а також сезонних коливань. Показано, що на відміну від класичних моделей, таких як лінійна регресія або традиційні нейромережі типу LSTM, модель SERNN демонструє здатність до гнучкого реагування на швидкоплинні зміни погодних умов завдяки вбудованому механізму динамічної адаптації вагових коефіцієнтів. В дослідженні детально розглянуто етапи попередньої обробки вхідних даних, які є критично важливими для забезпечення якості навчання та точності прогнозу, зокрема: масштабування (нормалізація) показників, кодування часових ознак у вигляді синусоїдальних функцій для відображення добових та сезонних циклів, а також фільтрація або корекція аномальних значень, які можуть спотворювати результати моделі. На основі реальних даних спостережень з декількох фотоелектричних установок експериментально підтверджено високу ефективність застосування SERNN у задачах короткострокового прогнозування. Зокрема, зафіксовано істотне зниження середньої абсолютної похибки (MAE) та кореня середньоквадратичної похибки (RMSE) у порівнянні з альтернативними підходами. Запропонована модель також продемонструвала стабільність результатів у періоди з високою мінливістю погодних умов, що особливо важливо для енергетичного планування та оптимізації роботи мереж. Загалом дослідження підтверджує потенціал глибоких нейромереж з чутливим механізмом до метеоумов як перспективного інструменту для точного прогнозування генерування ФЕС. Це відкриває нові можливості для інтеграції відновлюваних джерел енергії в енергосистему з мінімізацією технічних і фінансових ризиків, пов’язаних з небалансами.

ЗАЛЕЖНІСТЬ ТЕПЛОВОГО ПОТОКУ ДИМОВИХ ГАЗІВ ПІСЛЯ ПАРОГЕНЕРАТОРА НА БІОМАСІ ВІД ОСНОВНИХ ФАКТОРІВ ВПЛИВУ

2025-12-03T12:25:58+02:00

Розвиток відновлюваної енергетики має узгоджуватися з актуальними вимогами сучасної енергетичної політики та міжнародними стандартами, які передбачають скорочення викидів шкідливих речовин і стимулювання використання відновлюваних джерел енергії. Проведено дослідження залежності теплового потоку димових газів після парогенератора на біомасі від основних факторів впливу, з використанням планування експерименту другого порядку методом Бокса-Уілсона за допомогою ротатабельного центрального композиційного планування та застосовуючи розроблене програмне забезпечення, захищене свідоцтвом на твір. Метою дослідження є визначення за допомогою планування експерименту регресійної залежності теплового потоку димових газів після парогенератора на біомасі від основних факторів впливу. Отримано регресійну залежність теплового потоку димових газів після парогенератора на біомасі від основних факторів впливу: температури газів на вході, швидкості газів на вході. За допомогою критерію Фішера встановлено, що гіпотеза щодо адекватності отриманої регресійної моделі підтверджується з довірчою ймовірністю 95 %. Отримане значення коефіцієнта кореляції 0,97386, вказує на достатній рівень достовірності отриманих результатів. Отримана регресійна залежність може бути використана під час розробки методики інженерних розрахунків параметрів обладнання для енергоефективного спалювання біомаси. Встановлено, що серед факторів впливу, які розглядалися, найбільше на тепловий потік димових газів після парогенератора на біомасі впливає температура газів на вході, а найменше — швидкість газів на вході. Побудовано поверхню відгуку цільової функції — теплового потоку димових газів після парогенератора на біомасі та її двомірний переріз у площині параметрів впливу, що дозволяє наочно проілюструвати отриману залежність та характер комбінованого впливу декількох факторів на цільову функцію.

CFD-МОДЕЛЮВАННЯ ПРИЙНЯТНОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ПОШИРЕНИХ НА РИНКУ УКРАЇНИ ПЕЛЕТ, ЯК ПАЛИВА ДЛЯ ПЕЛЕТНОГО КОТЛА З ПАЛЬНИКОМ РЕТОРДНОГО ТИПУ

2025-12-03T12:36:25+02:00

Котли СЕТ призначені для теплопостачання житлових будинків, споруд комунально-побутового та промислового призначення, обладнаних системами опалення з природною або примусовою циркуляцією води як теплоносія. Ескізні кресленики та деякі теплогідравлічні характеристики цих котлів представлені у відкритому доступі. На сайті розробника сказано, що котли працюють з автоматизованим завантаженням пелет з відходів деревини. Розробники наголошують, що можливе використання інших видів твердого палива зі зміною технічних характеристик та терміну служби котла.

Щоб не проводити вартісний експеримент з наявним обладнанням, автори засобами сучасного програмного комплексу ANSYS-Fluent розробили CFD (Computation Fluid Dynamics) модель процесів, що відбуваються в водогрійному котлі СЕТ 25 АП потужністю 25 кВт, під час спалювання різних видів пелет. Обчислення проводились за допомогою академічної ліцензії програмного комплексу ANSYS Student. Ця ліцензія є безкоштовною (з 2015 року) і призначена для вирішення ознайомлювальних і освітніх завдань в академічному середовищі. Для моделюванні процесів, що відбуваються під час спалювання пелет як палива, автори провели моделювання теплогідравлічних характеристик течії безперервної газової фази під час її взаємодії з дискретною фазою у вигляді пелетних гранул. Проведена верифікація результатів CFD-моделювання згідно з паспортними даними, які представлені розробником котла СЕТ-25 для випадку спалювання дерев’янистих пелет. Показано, що розбіжність результатів не перевищує 2%, отже розроблену модель можна використовувати для моделювання спалювання інших поширених видів пелет: з деревини хвойних порід, рапсу, з пташиного посліду та соломи, а також з донних мулів. Отримані результати можуть бути корисними для проектування нових конструкцій водогрійних котлів і повіркового розрахунку наявних.