Системні технології (ДМетІ)

Permanent URI for this communityhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/14512

UKR: У даному репозитарії представлені електронні версії статей, автори яких є членами співтовариства університету. Зі статтями авторів, що не працюють в УДУНТ, можна ознайомитися на сайті журналу "Системні технології".
ENG: This repository contains e-articles whose authors are members of the community of the university. Articles of authors who are not USUST employees are available online at the website of the journal "System technologies".

Browse

Now showing 1 - 40 of 181

Adaptation of a Predicate Model in Control Problems of Nonstationary Static Objects
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Tryputen, Mykola; Kuznetsov, Vitalii V.; Yvanova Lyudmyla Kh.
ENG: When controlling static objects at the optimization level, pattern recognition methods are used that allow partitioning the factor space into elementary subdomains in the form of n-dimensional hyperparallelepipeds. One of the main elements of the control structure for this approach to control is the adaptation algorithm, that makes it possible to refine the description of a static object under nonstationarity conditions. Repeated use of the adaptation algorithm to refine the model leads to an unjustified complication of its logical structure and the accumulation of information that has lost its relevance. The paper proposes a method for minimizing the description of images of technological situations, that makes it possible to overcome the indicated disadvantages. The method is based on the property of invariance of the number of parameters defining the hyperparallelepiped to the size of the described area in the factor space. This made it possible to identify significant boundary sub-areas in the description of the image of technological situations and, by their subsequent combination in the direction of the feature axes, to select a description with a minimum number of sub-areas. When performing these operations, “outdated” information is removed and the logical structure of a static control object is simplified as much as possible. The paper shows the possibility of implementing an algorithm for minimizing the description of images on the basis of α-algebra, that makes it possible to integrate its control structures using relational data models. The effectiveness of the proposed algorithm is confirmed by computational experiments in the control of the process of lump crushing for the conditions of a mining and processing plant.
Advanced Damage-Plasticity Modelling and Calibration Strategies for Accurate Finite-Element Analysis of Unreinforced Concrete in Thin-Walled Structures
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Movchan, Oleksandr Yu.
ENG: Accurate prediction of unconventional, unreinforced concretes in three‑dimensional finite‑element analysis demands a synthesis of advanced constitutive theory, rigorous experimental calibration, and careful numerical implementation. This study consolidates recent progress and remaining challenges in modeling slag‑blended, recycled‑aggregate, fiber‑reinforced, and ultra‑thin formwork concretes within the ANSYS environment. A literature survey identifies three dominant strategies for plain concrete: the legacy smeared‑crack SOLID65 element, generalized Drucker–Prager plasticity with user‑defined damage, and detailed mesoscale representations that resolve aggregates, mortar, and inter-faces. Comparative findings show that damage‑plasticity formulations, exemplified by the Concrete Damaged Plasticity (CDP) model, reproduce load–deflection responses and crack patterns within fifteen percent of experimental results when parameters are calibrated against comprehensive test sets that include compression, tension, fracture, and time‑dependent data. Calibration protocols remain inconsistent across studies, hindering reproducibility and cross‑comparison. The absence of an open benchmark database for non‑standard concretes is highlighted as a key barrier to consensus on default parameters. Thin‑walled elements expose additional difficulties: geometric nonlinearity couples with progressive stiffness degradation, causing mesh‑dependent fracture energy dissipation and solver convergence issues. Remedies include refined through‑thickness meshes, nonlocal regularization, and robust arc‑length solution controls. Explicit crack‑tracking techniques such as phase‑field fracture and cohesive segments offer improved fidelity, especially for fiber‑rich mixes where residual tensile capacity governs serviceability, yet systematic validation of these methods remains sparse. Long‑term phenomena such as creep, shrinkage, and durability, along with high‑rate behaviors under impact and seismic loading, are underrepresented in current model verification, particularly for slag‑rich and recycled‑aggregate mixes. A practical roadmap is proposed that integrates five core actions: creation of a public benchmark database with fully documented laboratory tests; development of unified modeling protocols that specify calibration sequences, error metrics, and reporting formats; targeted investment in explicit fracture models for thin and fiber‑reinforced members; expansion of long‑term and dynamic experimental programs; and adoption of machine‑learning tools to automate parameter identification and flag anomalous model behavior. Complementary software advances, including plug‑and‑play material subroutines and graphical calibration wizards, are recommended to lower the expertise threshold for practicing engineers. Collectively, these measures chart a pathway from current academic advances toward robust, industry‑ready simulations capable of guiding the design of sustainable, reinforcement‑free concrete structures.
Analysis of Methodologies for Carbon Stock Estimation in Forests
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2022) Kavats, Olena O.; Khramov, Dmitriy A.; Sergieeiva, Kateryna L.; Vasyliev, Volodymyr V.
ENG: Current approaches to carbon stock estimation in forest ecosystems are discussed. Datasets containing biomass and carbon stock estimates that can be used for training/validation in machine learning are described. Examples of applying the remote approach to assessing forest biomass over large areas are analyzed. To estimate the forest carbon stocks in Ukraine, the most promising is the remote approach, which combines ground-based and satellite measurements for forest classification and statistical modeling of carbon stocks. For training and validation of machine learning algorithms, it is proposed to use the GEDI Biomass Map covering most of the territory of Ukraine — from the southern borders to the latitude of Chernihiv in the north. A prototype of forest biomass estimating product in Ukraine can be based on publicly available MODIS NBAR data, SRTM DEM, ECMWF climate data and use the Random Forest machine learning method.
Applying Machine Learning Techniques to Analyze Forest Fire Impacts on Sentinel-2 Imagery across Ukraine
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2026) Hnatushenko Viktoriia V.; Udovyk, Iryna M.; Heipke, Christian; Hnatushenko, Maksym V.
ENG: Forest fires pose severe ecological and socio-economic threats, necessitating efficient tools for rapid damage assessment. This study presents a machine learning approach for detecting burnt forest areas in Ukraine using multispectral Sentinel-2 imagery. A new manually annotated dataset was developed for training semantic segmentation models, addressing the scarcity of open data for the region. The proposed convolutional neural network, based on an encoder–decoder architecture with Xception blocks, effectively captures spectral patterns associated with fire damage. Experiments conducted on Sentinel-2 Level-2A imagery of the Kinburn Peninsula (October 2022) demonstrate high detection performance, achieving an Intersection over Union (IoU) of 95%. The results confirm the model’s capability for accurate burnt-area mapping and highlight its potential for broader applications in regional fire monitoring and environmental management.
Detecting Flat Roof Defects with Machine Learning and Deep Learning Techniques
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Hryhorovych, Mykyta S.
ENG: Deep learning has emerged as a transformative approach for detecting structural damage and deformations, particularly for flat roofs and large-scale infrastructure. This article synthesizes recent progress in applying convolutional neural networks (CNNs), segmentation models, object detectors (YOLO, Faster R-CNN), and autoencoders for unsupervised anomaly detection. Drones (UAVs), thermal imaging, and vibration sensing all contribute critical data. By training on images or signals indicative of healthy vs. damaged conditions, deep models can locate cracks, spalling, missing fasteners, or stiffness loss at high speed and with impressive accuracy - often above 85%. A review of more than 300 publications indicates that remote inspection with AI can drastically reduce manual labor and improve the consistency of damage identification, even in hazardous or inaccessible areas. A summary table compares deep learning effectiveness across beams, walls, decks, roofs, and other structural components. Real-world deployments on bridges, high-rise facades, and post-disaster zones confirm that deep learning, coupled with UAV-based inspections, can accelerate maintenance workflows, detect subtle defects, and reduce safety risks. Ongoing challenges include data scarcity for rare failure modes, generalizing models to new environments, and the integration of physics-based reasoning. Recommendations for future research involve fusing multispectral data, automating calibration of deep models, and embedding AI in digital twins for continuous structural health monitoring.
Detection of Attacks of the U2R Category by Means of the SOM on Database NSL-KDD
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», Дніпро, 2022) Pakhomova, Victoria M.; Mehelbei, Yehor O.
ENG: Creating an effective system for detecting network attacks requires the use of qualitatively new approaches to information processing, which should be based on adaptive algorithms capable of self-learning. The mathematical apparatus of the Kohonen self-organizing map (SOM) was used as a research method. Python language with a wide range of modern standard tools was used as a software implementation of the Kohonen SOM addition, this section compiles the Python software model «SOM_U2R» using a Kohonen SOM. Created «SOM_U2R» software model on database NSL-KDD an error research was performed for different number of epochs with different map sizes. On the «SOM_U2R» model the research of parameters of quality of detection of attacks is carried out. It is determined that on the «SOM_U2R» created software model the error of the second kind of detection of network classes of attacks Buffer_overflow and Rootkit is 6 %, and for the class Loadmodule reached 16 %. In addition, a survey of the Fmeasure was conducted for a different number of epochs of learning the Kohonen SOM. It is determined that for all network attack classes (except Buffer_overflow) the F-measure increases, reaching its maximum value at 50 epochs.
Efficient Algorithms for Parallelizing Tridiagonal Systems of Equations
(НМетАУ, Дніпро, 2021) Shvachych, Gennady Grygorovych; Vozna, Nataliіa; Ivashchenko, Olena V.; Bilyi, Oleksandr P.; Moroz, Dmytro
ENG: The article is devoted to the development of the maximal parallel forms of mathematical models with a tridiagonal structure. The example of solving the Dirichlet and Neumann problems by the method of straight lines and the sweep method for the heat equation illustrates the direct fundamental features of constructing parallel algorithms. It is noted that the study of the heat and mass transfer processes is run through their numerical modeling based on modern computer technology. It is shown that with the multiprocessor computing systems’ development, there disappear the problems of increasing their peak performance. On the other hand, building such systems, as a rule, requires standard network technologies, mass-produced processors, and free software. The noted circumstances aim at solving the so-called big problems. It should be borne in mind that the classical approach to solving the tridiagonal structure models based on multiprocessor computing systems is far more time-consuming compared to single-processor computing facilities. That is explained by the recurrence relations that make the basis of classical methods. Therefore, the proposed studies are relevant and aim at the distributed algorithms development for solving applied problems. The proposed research aims to construct the maximal parallel forms of mathematical models with a tridiagonal structure. The paper proposes the schemes to implement parallelization algorithms for applied problems and their mapping to parallel computing systems. Parallelization of tridiagonal mathematical models by the method of straight lines and the sweeping method allows designing absolutely stable algorithms with the maximum parallel form and, therefore, the minimum possible time for their implementation on parallel computing devices. It is noteworthy that in the proposed algorithms, the computational errors of the input data are separated from the round-off errors inherent in a PC. The proposed approach can be used in various branches of metallurgical, thermal physics, economics, and ecology problems in the metallurgical industry.
Enhancing the Corrosion Resistance of Al-Zn-Mg-Cu Aluminum Alloys through Modification with Titanium Carbide Powder
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Tkachov, Yurii V.; Nosova, Tetiana V.; Kalinin, Oleksandr V.
ENG: Improving the characteristics of industrial alloys, particularly their corrosion resistance, is a relevant task for both metallurgists and materials science specialists. The implementation of new technologies and the selection of materials for specific operating conditions stimulate the development of technological methods for altering the characteristics of base alloys. The investigation and application of new effective modifiers and modification technologies represent an important research direction. Under certain operating conditions, aluminum alloys, particularly the Al-Zn-Mg-Cu system, are subjected to significant corrosive influences, which negatively affect their mechanical properties and longevity. Therefore, the challenge lies in the necessity to develop new approaches and technologies. Specifically, this study proposes a method for modifying the alloys using titanium carbide powder and investigates the effect of this modification on the corrosion resistance of the studied alloy. The aim of the work is to establish the relationship between the structure, physical-mechanical properties, and corrosion resistance. To achieve this goal, modification of alloys V93 and V95 with titanium carbide powder was carried out, and the microstructures and corrosion resistance before and after modification were studied. Corrosion tests, including laboratory methods, encompassed the determination of general, intergranular, and corrosion cracking, which allowed for the assessment of the effectiveness of the proposed modification method. The results obtained confirmed the effectiveness of modifying the studied alloys with titanium carbide of 15 μm particle size. Observations of corrosion processes indicated a reduction in overall corrosion, with the area of corrosion sites decreasing from 70% to 50% after modification. There was also a significant reduction in intergranular corrosion in alloy V95, indicating an improvement in its corrosion resistance. In both modified alloys, intergranular corrosion was not observed, and corrosion cracking of the base metal was absent during the 60-day test period. The test results indicate an increase in corrosion resistance after modification.
High-Performance Multiprocessor Systems
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Ivashchenko, Valery Petrovych; Shvachych, Gennady Grygorovych; Ivashchenko, Olena Valerievna; Sushko, Larisa Fedorovna
ENG: The paper is devoted to the modeling of high-performance multiprocessor architecture for data processing systems used to solve problems with an expandable calculations' area. The proposed system is characterized by high reliability and high energy efficiency. The system contains a separate reconfigurable network for the exchange of data between computing nodes, managed switches. The system also provides network booting nodes and redundancy mechanism of key components.
Improvement Quality of Preparation Specialists in Area of Mathematical Modeling
(НМетАУ, Дніпро, 2021) Yasev, Aleksandr Georgievich
ENG: Improvement quality of preparation specialists in area of mathematical modeling is an actual problem in education students (especially applied) and non mathematical specialties. For solving this problem must be used system and successive exposition of maintenance of the stages of building model with obligatory demonstration of there intercommunications. Each stage of modeling makes some part of quality of model. Most difficult stage is idealization of original, because in this case the most important properties of original must be distinguished and the experimental samples of output of variables of original and calculation samples of model are got.. Main attention it must be spared to estimation of adequacy original and model with the help of famous nonparametric criteria such as criterion Wilcoxon and special criterion for small samples. Last part of modeling usually is optimization parameters of original. Methodology of study, that provides a receipt of the deeper and complete understanding of essence of mathematical modeling of technical objects is offered. Positive results are achieved by using method which is proposed. System exposition of material and accent on research and proof adequacy of model allow to attain the deeper and complete understanding of essence of mathematical design of technical objects and promote efficiency of preparation of specialists in area of the applied mathematical modeling.
Information Technology for Detecting Forest Fire Contours Using Optical Satellite Data
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Kashtan, Vita; Hnatushenko, Volodymyr V.
ENG: The number of forest fires has increased significantly over the past ten years. It indicates that forest area estimates fires are a very urgent task today. The use of satellite-based data simplifies the process of assessing forest fires. The aim is to develop an information technology for automated forest fire contours detection on digital optical satellite datas in conditions of non-stationarity and uncertainty based on convolutional neural networks. The most popular tools for forest fire analysis are considered. This work proposed using hotspots to identify all fire and smoke pixels for automated forest fire contour detection. It made it possible to obtain contour polygons of the corresponding areas with various attributes: position, size, etc. The results are tested on Sentinel 2 satellite images of the Бvila region. The proposed method has an overall accuracy of 94.3% for the selection of forest fires.
Machine Learning Methods for Antifraud Systems
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Ostrovska, Kateryna Yu.; Nosov, Valerii O.
ENG: Fraud in the financial sector, e-commerce, and online services is becoming increasingly frequent and sophisticated. Traditional rule-based systems, while still helpful in detecting known fraud patterns, struggle to keep up with new, evolving attack vectors, as static rules are quickly circumvented. In contrast, machine learning (ML) provides a dynamic and scalable approach that can process vast amounts of transactional and behavioral data to identify subtle anomalies and suspicious activity. This paper provides a comprehensive overview of current ML techniques used in fraud detection, categorized into three main groups: classification models, anomaly detection methods, and deep learning architectures. It discusses real-world applications across various fraud scenarios, including credit card abuse, account takeovers, cybercrime, and scams in digital comerce. Emphasis is placed on the strengths and limitations of each approach, with attention to real-world considerations like scalability, model transparency, and the challenge of class imbalance. The paper also reviews recent advances, including graph-based representations of financial interactions, IP-based behavioral profiling, and the emergence of hybrid systems that integrate multiple ML techniques –such as combining autoencoders with boosting algorithms for improved accuracy, especially when labeled data is scarce. The findings aim to support the development of flexible, high-performance fraud detection solutions that leverage the most effective ML practices and capitalize on the synergy of hybrid model architectures.
New Approach for the Step-up Converter Efficiency Increasing
(НМетАУ, Дніпро, 2021) Guda, Anton I.; Zimoglyad, Andrey Yu.
ENG: This paper is devoted to the problem of efficient power conversion technologies creation. The main article objectives are: provide a simple method for the step-up converter energy efficiency improvement, without usage of the bleeding-edge components, explore the characteristics the proposed method and schematic properties, and to establish the bounds of the applicability for the proposed solution. In this paper an another approach is proposed. In the initial state, input voltage is used for the gate driver powering. After the start-up, when output voltage become greater, than the input one, it become the source for the driver. Schottky diodes may be used as a switch between input and output schematic branches for driver powering. Experimental unit to test new approach was created. It is base on IC MC34063A, TC4420, MOSFET IRFP3205 and other components. A series of experiments was held to determine new approach properties. Comparison with classic step-up method reveals difference between approach. Experiments shows, that in the case of high load, classic schematic fails to stabilize output voltage some earlier, than proposed method. In the same conditions power efficiency may be higher up to 15 %. On the other hand, due to increasing power loss in control circuit this method has slightly lesser efficiency in the case low load.Numerical estimation of new approach properties, along with experimental results provides background for correct approach selection. Some discrepancies between theory and experiments requires further investigation. Proposed approach really provides better power efficiency in the case of high load, but using this approach on lower loads may be useless due to control power rising. Precise working range can not be determined only by calculations, experiments are required.
Open Access Satellite Data for Global Greenhouse Gas Monitoring
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Kavats, Olena O.; Khramov, Dmitriy A.; Sergieieva, Kateryna L.; Vasyliev, Volodymyr V.
ENG: Open satellite concentration data for the main greenhouse gases (CO2, CH4, N2O) are considered in terms of their possible use for local, regional, and global monitoring. The main data characteristics are provided. The satellite products most suitable for global moni-toring of greenhouse gas concentrations are specified. The disadvantages of existing satellite data are analyzed.
A Practical Approach to Malware Analysis
(НМетАУ, Дніпро, 2021) Klishch, Sergey M.; Guda, Anton I.; Mala, Yuliia; Synytsina, Yuliia
ENG: Malware analysis takes significant place at the intersection of incident response, forensics, and security monitoring, and system and network administration. The reason behind performing malware analysis is to extract information from a malware sample that can assist in responding to a malware incident. From a business perspective malware analysis is critical for saving valuable data of many organizations since the control of any IT system vulnerability in the wrong hands can have unexpected consequences. In this article we will cover general practical aspects and pre requirements needed for quick start in this area.
Principles of Constructing Equivalent Circuits for Nonlinear Electrochemical Elements: Analysis and Experimental Parameter Determination
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Bondar, Oleh I.; Nikolenko, Anatolii V.; Kovalenko, Viktor; Kitaev, Oleh; Stepanenko, Oleh; Siversky, Serhii; Sprysa, Vasyl
ENG: The paper proposes a generalized scheme for replacing the electrolyzer for the deposition of metal coatings. As nonlinear elements of the specified scheme, the dependences of the partial currents of metal dissolution and deposition on the near-anode or near-cathode voltage drop are considered, respectively. The possibility of applying certain simplifications in the general scheme, depending on the peculiarities of the deposition process of one or another metal, was also analyzed. At the same time, the general structure of approximating expressions is proposed and the approximation coefficients for individual nonlinear electrochemical elements are determined. The specified expressions differ from the previously known ones in that their structure is suitable for obtaining the general regularities of electromagnetic processes that take place in systems of pulse electrodeposition of metals in an explicit form.
Research of Computing Efficiency in Modular Multiprocessor Systems
(НМетАУ, Дніпро, 2021) Ivashchenko, Valery Petrovych; Shvachych, Gennady Grygorovych; Ivashchenko, Olena Valerievna
ENG: The article is devoted to the research of efficiency of a multiprocessor computing system in solving problems aimed at expanding the computing area. The purpose of the research is to further develop the approach associated with definition of methodology for effectiveness evaluation of the multiprocessor modular computing system and the impact on this indicator of the calculations deceleration. At the same time, the main attention is paid to the impact peculiarities on this indicator of network interface of multiprocessor system. We should note that the research of these problems is important and relevant. This is not only due to the fundamental limitation of the maximum possible performance of ordinary serial computers, but also to the almost constant existence of computational problems which solution requires additional capabilities of existing computer facilities. The working methods of analyzing the multiprocessor systems efficiency do not allow to determine the optimal number of its nodes for solving a certain class of problems taking into account the calculations deceleration. At the same time, to solution of such problems is short of proper research development on the analysis of the network interface impact on the efficiency of modular multiprocessor computer systems. In addition, to estimate the efficiency of a computing multiprocessor system, the basic analytical relationships are usually not provided through the parameters of the system being studied. The basic regularities concerning the time of solving the problem are revealed, depending on the change in the multiprocessor system calculations area. The research is aimed at determining the deceleration factor associated with the increase of the computing area of a multiprocessor system when compared with the computer version with an unlimited computing area. The analytical ratios are derived for determining the calculations deceleration coefficient. A stage of simulation for calculations of the deceleration factor was carried out to determine the regularities of its change, depending on the application of a particular computing platform. The revealed tendencies of such a change point to the need to reconcile the components of the network interface and computing capabilities of the chosen computing platform. The derived analytical relations were aimed at determining the optimal number of nodes of a multiprocessor system which allow the minimum delay of calculations.
Study of Efficiency of Using IT-Infrastructure as a Service For Cloud Computing
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Soldatenko, Dmytro V.; Gnatushenko, Viktorija V.
ENG: With the growth of the information technology market and the constant increase in demand, companies began to carry an unprecedented burden on their own infrastructure, trying to meet t customers’ growing expectations. Safe, reliable, and fast services are a top priority for companies that are largely trying to meet the expectations of their customers and adjust to the constant changes in the service market. With constant efforts to increase their own computing power, infrastructure and storage space, companies are increasingly finding that the cost of developing and maintaining a reliable, secure, and at the same time scalable infrastructure is prohibitive. To cope with the challenges of acquiring and maintaining their own infrastructure solutions, companies can take advantage of off-the-shelf solutions such as cloud computing. Cloud computing is a fast-growing industry that allows companies not to focus on expanding their own local infrastructure and, instead, move to the use of ready-made Internet services. Cloud service providers provide access to storage and processing, as well as software at affordable and dynamic prices, which allows companies to save money by adopting cloud solutions. Cloud services provide a variety of service models, each capable of meeting a specific set of business requirements and needs. The main service models include Infrastructure as a Service (IaaS), Software as a Service (SaaS) and Platform as a Service (PaaS), the features and disadvantages of which vary and are interchangeable, allowing you to choose a more suitable model. This article explores existing solutions and services and provides the advantages and disadvantages of using one or another solution for various needs and highlighted the most universal solution suitable for most requests. In the study, the most popular solutions related to cloud computing present and analyze their key features. The most powerful and attractive service for processing a large amount of input data, including space images, is IaaS. When used, it provides high speed and availability of resources, adaptation to the task, data security due to distributed storage and processing, which allows increasing performance and minimizing latency for the end user.
The Use of Generative Artificial Intelligence in Software Testing
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Hnatushenko, Volodymyr V.; Pavlenko Iegor V.
ENG: This article explores the potential of using generative artificial intelligence (AI) for software testing, reflecting on both the advantages and potential drawbacks of this emerging technology. Considering the vital role of rigorous testing in software production, the authors ponder whether generative AI could make the testing process more efficient and comprehensive, without the need to increase resources. The article delves into the current limitations of this technology, emphasizing the need for continuous exploration and adaptation. It concludes with a summation of potential innovative solutions and avenues for future investigation. The paper encourages discussions surrounding the question of fully automated testing and the role of human specialists in the future of QA. It ultimately provides a thought-provoking reflection on the intersection of emerging technologies, and their societal impacts.
Автоматизований конвеєр формування датасету для навчання моделей виявлення шахрайства
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2026) Носов, Валерій Олександрович; Островська, Катерина Юріївна
UKR: У дослідженні розглянуто проблему підготовки тренувальних даних для систем виявлення шахрайства в транзакціях електронної комерції на основі методів машинного навчання. За результатами аналізу існуючих відкритих джерел обґрунтовано необхідність створення спеціалізованого набору даних. Запропоновано автоматизований конвеєр об’єднання трьох відкритих наборів даних з платформи Kaggle (IEEE-CIS, Credit Card Transactions Fraud Detection Dataset, Fraudulent E-Commerce) зі збереженням реальних міток шахрайства та збагаченням записів синтетичними атрибутами, адаптованими до специфіки українського платіжного ринку. Опрацьовано методи рівномірної нормалізації часових міток, генерації автентифікаційних даних та розбиття на платіжні системи, формування агрегованих профілів клієнтів та пар для навчання моделі IP Insights. Результатом є набір із 500000 транзакцій за 24 місяці з рівнем шахрайства 3.04%, призначений для навчання конвеєра моделей, до яких входять LightGBM, автоенкодер та IP Insights.
Альтернатива методам середніх та найменших квадратів, які використовуються при обробці результатів науково-технічних експериментів
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Ігнаткін, Валерій Устинович; Дудніков, Володимир Степанович; Лучишин, Тарас Романович; Алексєєнко, Сергій Вікторович; Юшкевич, Олег Павлович; Карпова, Тетяна Петрівна; Хохлова, Тетяна Станіславівна; Хомош, Юрій Степанович; Тіхонов, Василь Андрійович
UKR: Збільшення складності і розмірів систем різної природи вимагає постійного удосконалення моделювання і перевірки отриманих результатів шляхом експерименту. Чітко провести кожний експеримент, об’єктивно оцінити відомості про досліджуваний процес і поширити матеріал, отриманий в одному дослідженні, на серію інших досліджень можна тільки при правильній їхній постановці й обробці. На основі експериментальних даних підбирають алгебраїчні вирази, які називають емпіричними формулами, що використовують якщо аналітичній вираз деякої функції - складній, або не існує на даному етапі опису об’єкту, системи або явища. При підборі емпіричних формул широко використовують поліноми вигляду: у = А0 + А1х+ А2х2 + А3х3 +…+ Аnхn, якими можна апроксимувати будь-які результати вимірів, якщо вони виражаються безперервними функціями. Особливо цінним є те, що навіть при невідомому точному виразі рішення (поліному) можна визначити значення коефіцієнтів Аn за допомогою методів середніх й найменших квадратів. Але у методі найменших квадратів спостерігається зсув оцінок при збільшенні шумів у находжених даних так як сказується вплив шумів попередніх етапів обробки інформації. Тому для процедур обробки інформації у реальному масштабі часу пропонується операція псевдозвороту, яка виконується за допомогою рекурентних формул. Ця процедура є процедурою послідовного обновлення (зі зсувом) по стовбцям матриці заданих розмірів та і псевдозвороту на кожному кроці зміни інформації. Цей підхід є прямим та використовує переваги, властиві методу облямівки. При псевдозвороті мається можливість контролювати правильність обчислень на кожному кроці, використовуючи умови Пенроуза. Необхідність псевдозвороту може виникнути при оптимізації, прогнозуванні тих чи інших параметрів та характеристик систем різного призначення, в різноманітних задачах лінійної алгебри, статистики, представленні структури одержаних рішень, зрозуміти зміст некоректності рішення, що виникає, в сенсі Адомара-Тихонова і побачити шляхи регулярізації таких рішень.
Аналіз open-source засобів для захисту ресурсів у хмарних середовищах
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Бобренок, Вячеслав Віталійович; Гуда, Антон Ігорович
UKR: Хмарні середовища стають невід’ємною частиною інфраструктури багатьох компаній через свою гнучкість, доступність та ефективність. Проте через свою динамічну природу вони створюють нові загрози безпеці даних, тому потребують окремих засобів для боротьби з ними. У статті проведено порівняння існуючих open source засобів для захисту хмарних середовищ: Checkov, Falco, Keycloak. Розглядають-ся їх недоліки та переваги, на основі їх аналізу зроблені висновки, що існує потреба у створенні більш досконалих засобів захисту хмарних середовищ.
Аналіз емоцій з використанням виразів обличчя та голосових ознак
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Бімалов, Дмитро Вікторович
UKR: У роботі представлені методи для розпізнавання людських емоцій. Розпізнавання людських емоцій - це галузь штучного інтелекту, що швидко розвивається і має важливе значення для поліпшення взаємодії людини з комп'ютером. Однак більшість сучасних систем розпізнавання емоцій обмежені використанням тільки одного джерела даних голосових характеристик, або виразів обличчя, що знижує точність і стій-кість розпізнавання в складних умовах. В цій статті розглядаються методи розпізнавання емоцій з використанням двох основних каналів - голосового та візуального. У процесі дослідження аналізуються наявні підходи щодо розпізнавання емоцій. Для аналізу емоцій розглянуто технології ResNet (для зображень), SER (для звуку). Особливу увагу приділено аналізу й обробці акустичних характеристик, таких як інтонація, гучність, темп мовлення і тривалість пауз, а також використанню методів комп'ютер-ного зору для детекції виразів обличчя, таких як посмішка, затиснуті губи або насуплені брови. Це дослідження просуває галузь вивчення емоцій, забезпечуючи краще розуміння емоційних станів людини.
Аналіз комп’ютерної моделі поведінки тонкої пластини зануреної у рідину
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Стовпченко, Іван Володимирович
UKR: В статті розглядається питання взаємодії між потоком рідини і тонкими металевими конструкціями. Метою роботи є дослідження поведінки пластині, зануреної в рідину, що здійснює вимушені коливання під дією прикладеного навантаження. В ході роботи необхідно досліджувати механізм поведінки даної взаємодії та визначити приєднані маси рідини. Знання приєднаних мас допомагає оцінити вплив рідини на конструкції. Рішення завдання про змушені коливання плоскої пластини в рідини допоможе в подальшому перейти до дослідження взаємодії більш складних об’єктів з водою.
Аналіз методик автоматизованого картування змін водойм
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Сергєєва, Катерина Леонідівна; Рой, Дмитро Миколайович
UKR: Моніторинг внутрішніх вод має стратегічне значення для розвитку країни. Оцінка екологічного стану, об’єм та площа водойм є ключовим у аналізі та прогнозі водного балансу. Внаслідок зміни клімату в Україні відбувається негативний за наслідками процес погіршення умов природного вологозабезпечення, в результаті якого у зоні Полісся зникають території надлишкового зволоження, а на півдні розпочався процес опустелювання земель. Наземні вимірювання з оцінки змін площі водойм є дорогим і ресурсоємним підходом, який особливо складний у віддалених районах. В статті розглянуті основні методи автоматизованого картування змін водойм на основі да-них ДЗЗ. Використання різнорідних даних у поєднанні з комбінацією методів на основі спектральних індексів та машинного навчання демонструють найкращий результат.
Аналіз методик оцінки ступеню забрудненості водних об’єктів
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Дібрій, Данило Андрійович
UKR: В статті розглянуті основні методи моніторингу водних об’єктів їх стану забруднення та оцінка якості води. Загальноприйняті, стандартизовані методи оцінювання якості води в водних об’єктів, включають в себе наземний набір зняття проб, що в певних умовах не відповідає оперативності та є дороговартісним. Розвиток сучасних інформаційних технологій дозволяє використовувати різноманітні інструменти та набори даних, які застосовуються при проведенні супутникового моніторинг із певною періодичністю. Наявність архівних даних відкриває можливість порівнювати отримані результати та аналізувати чинники впливу на стан водних об’єктів. В роботі описано основні методи та набори даних, які можна використовувати для застосування методів дистанційного моніторингу на основі машинного навчання. Проаналізовано приклади застосування дистанційного підходу щодо оцінки ступеню забрудненості водних об’єктів на великих територіях.
Аналіз методів виділення водних об'єктів на супутникових зображеннях
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Гнатушенко, Вікторія Володимирівна; Міщенко, Максим Станіславович
UKR: У роботі проведено порівняльний аналіз сучасних методів виділення водних об'єктів на мультиспектральних супутникових знімках, досліджено їх переваги та недоліки, наведено перспективні напрямки розвитку даної галузі. До основних методів належать спектральні водні індекси (NDWI, MNDWI, AWEI), методи класифікації зображень (метод нульового порогу, метод Оцу, метод k-найближчих сусідів) та сучасні підходи на основі машинного навчання. Отже, робота присвячена актуальній темі в області обробки та аналізу мультиспектральних супутникових знімків для виділення водних об'єктів. Актуальність даної теми зумовлена зростаючою потребою в точному та оперативному моніторингу водних ресурсів для вирішення численних екологічних, економічних та соціальних проблем. Вона містить корисну інформацію для дослідників, які працюють у галузі дистанційного зондування Землі, та може слугувати основою для вибору оптимальних методів класифікації водних об'єктів залежно від конкретних умов та завдань.
Аналіз підходів до реалізації систем електронного голосування
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Остапець, Денис Олександрович; Мотиленко, Володимир Артемович
UKR: У роботі розглядаються сучасні підходи для побудови систем електронного голосування, такі як блокчейн, а також традиційні криптографічні методи, що включають гомоморфне шифрування, сліпий підпис та докази нульового розголошення. Метою роботи є вибір підходу до побудови систем електронного голосування на основі порівняльного аналізу їх основних характеристик. Вирішувані задачі: огляд вимог, узагальненої структури та основних процедур систем електронного голосування; аналіз існуючих видів систем електронного голосування та їх порівняльна характеристика. Виділено список вимог до систем електронного голосування, представлено узагальнені структури основних їх видів. Проведено порівняльний аналіз видів систем електронного голосування на основі відповідності вимогам. Зроблено вибір підходу для подальшої побудови системи.
Аналіз розвитку реакції окислення вуглецю низьковуглецевої сталі в ковші під вакуумом
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Величко, Олександр Григорович; Камкін, Володимир Юрійович; Рудько, Катерина Вячеславівна; Камкіна, Людмила Володимирівна
UKR: Об’єкт дослідження -процес вакуумування сталі в ковші. Мета дослідження –визначити степінь наближення реакцій дегазації до рівноваги та показники видалення за статтями. Методи дослідження -теоретичні дослідження базуються на основних положеннях фізичної хімії і теорії металургійних процесів, термодинамічні розрахунки нерівноваги реакцій дегазації. Наукова новизна - при вакуумних процесах дегазації істотну роль грає наближення відповідних реакцій до рівноваги, в промислових вакуумних установках рівновага між вуглецем і киснем, розчиненими в сталі, не досягається із-за виключно малих концентраціях взаємодіючих речовин швидкість хімічної реакції зменшується на-стільки, що не дозволяє за час обробки навіть наблизитися до стану термодинамічної рівноваги. Практична значимість - для забезпечення високого ступеня реалізації розкислювальної здатності вуглецю в умовах вакууму необхідно: застосовувати основну футеровку сталерозливних ковшів; підтримувати високу основність шлаку і мінімальний вміст оксидів заліза в ньому; перемішувати розплав в ковші інертним газом для полегшення умов зародження продуктів реакції окислення вуглецю.
Аналіз та підготовка даних при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Макарченко, Віктор Сергійович; Коротка, Лариса Іванівна
UKR: Одним із нових напрямів промислової хімічної технології є плазмохімічна. Незважаючи на значні експериментальні та теоретичні дослідження, фізико-хімічні процеси є складними і не повністю вивченими для масштабування та контролю за ними в серійному виробництві. В низькотемпературній плазмі хімічні процеси, закономірності реакцій та основи плазмохімічної технології потребують комп’ютерного моделювання. Експериментальні дані натурних експериментів потребують додаткового аналізу і підготовки щодо подальшого їх застосування та побудови адекватних імітаційних моделей плазмохімічних процесів для розробки наносистем. У ході попереднього експерименту, який фактично включає два етапи, було оглянуто вхідні та вихідні змінні прикладного завдання. Розроблено програмний інструментарій для проведення аналізу експериментальних даних, який дозволяє зібрати статистичну інформацію, візуалізувати деякі процеси. Розглянуто та реалізовано програмно підходи побудови аналітичних та імітаційних моделей плазмохімічних процесів отримання наносистем. Оглянуто два можливих напрямки щодо підходів побудови гомоморфних моделей: класичні та з використанням штучного інтелекту. Запропоновано розглянути лінійні та нелінійні регресійні моделі. В якості першого типу моделей пропонується множинна регресія та методи, які використовують регуляризацію. Альтернативою першому підходу є побудова нелінійних моделей, які базуються на методі опорних векторів. Розглянуто векторну та мультивекторну регресії. Багатовимірна регресія спрямована на вивчення та побудову відображення багатовимірного вхідного простору ознак у багатовимірний вихідний простір. Проведено аналіз отриманих чисельних результатів та запропоновано використовувати для комп’ютерного моделювання нелінійні моделі плазмохімічних процесів для отримання наносистем, зокрема: мультивекторну регресію.
Аналіз інформаційної технології супутникового моніторингу розвитку сільськогосподарських культур із застосуванням нечіткої логіки
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Кавац, Олена Олександрівна; Кавац, Юрій Віталійович; Гирка, Анатолій Дмитрович; Кібукевич, Юлія Олегівна
UKR: Зміни клімату все більше впливають на аграрне виробництво європейських країн, сучасні методи супутникових даних пропонують практичні рішення для моніторингу стану розвитку сільськогосподарських культур із подальшим прогнозуванням їх урожайності. Рослинництво, яке значною мірою залежить від природних ресурсів і погодних умов, постійно стикається з такими небезпечними явищами, як різкі перепади температур повітря та режиму вологозабезпечення впродовж вегетаційного періоду, які напряму впливають на продуктивність культур. В статті досліджено вплив гідротермічних умов на стан розвитку сільськогосподарських рослин із застосуванням супутникового моніторингу. Дані зі супутників Landsat-8, Sentinel-1 та Sentinel-2 дозволяють виявляти особливості розвитку рослин у посівах та загрози формуванню продуктивності культур. Дослідження підтвердили, що застосування нечіткої логіки допомагає у плануванні та оптимізації виробництва сільськогосподарських культур в умовах зміни клімату.
Аналіз існуючих підходів до формування функціональних профілів захищеності
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Остапець, Денис Олександрович; Сухомлин, Олексій Олександрович
UKR: У роботі проведено аналіз існуючих підходів до формування функціональних профілів захищеності (ФПЗ) в процесі створення систем захисту інформації. Метою роботи є аналіз підходів до визначення функціональних профілів захищеності при проектуванні систем захисту інформації на основі їх порівняльної характеристики. Вирішувані задачі: формування вимог до характеристик підходів та методик визначення ФПЗ, аналіз існуючих підходів та методик визначення ФПЗ та їх порівняльна характеристика. Сформовано перелік ключових характеристик відомих методик визначення ФПЗ. Проведено порівняльний аналіз методик, визначено їх переваги та обмеження. Надані рекомендації щодо покращення ефективності процесу формування ФПЗ.
Апаратний комплекс для вимірювання потужності UHF сигналів
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Зимогляд, Андрій Юрійович; Гуда, Антон Ігорович; Кліщ, Сергій Михайлович
UKR: У статті описана схема та конструкція апаратного пристрою, для вимірювання потужності радіосигналів діапазону UHF. Розроблений апаратний пристрій може вимірювати потужність сигналу в діапазоні частот 0.8 – 6 GHz.
Архітектурне рішення для веб-додатку DDP (Diploma Defense Project) для документування процесу екзаменування
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2022) Андрюхіна, Маргарита Василівна; Селівьорстова, Тетяна Віталіївна
UKR: Стаття присвячена розробці архітектури програмного забезпечення. Головним завданням запропонованої архітектури є цифровізація роботи членів екзаменаційної комісії, більш швидкої обробки документації в процесі захисту. Технічна можливість зменшити навантаження на секретаря комісії існує вже сьогодні. В міру збільшення кількості студентів-випускників, важливості вчасного документування та перевірки інформації актуальним постало питання формування відповідної документації в процесі захисту за допомогою певного програмного забезпечення. Як свідчить практика розвинених країн, саме широке використання цифрових технологій (у сферах виробництва, фінансів, державного управління, соціального обслуговування тощо) забезпечує суттєве підвищення ефективності економічної діяльності та якості суспільного життя. Україна також стала на шлях цифровізації, про що свідчить Прийняття у 2018 році Концепції розвитку цифрової економіки та суспільства України на 2018-2020 роки та затвердженому плані заходів щодо її реалізації. Робота секретаря екзаменаційної комісії являє собою рутину з ведення документації: ведення протоколів, формуванню звітів, підрахунок статистичних даних. Щоб спростити роботу членів комісії є можливість практичного застосування такої інновації - як проєкт DDP (diploma defense project). Проєкт у статті запропоновано розробити за допомогою фреймворка Ruby on Rails. Ruby входить до складу більшості дистрибутивів ОС Linux, поставляється з Mac OS X і доступна для користувачів інших операційних систем. Станом на серпень 2022 року Ruby входить до топ 20 найпопулярніших мов програмування за версією авторитетного спеціалізованого рейтингу Tiobe. У статті також описаний процес створення архітектурного рішення для проєкту DDP, описані рекомендаційні технології для його створення, а також наведені UML діаграми, що більш детально описують архітектуру проєкту.
Атрибутивне насичення конструктивно-продукційної моделі ділянки системи електропостачання тяги постійного струму
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Гуда, Антон Ігорович; Іванов, Олександр Петрович; Шинкаренко, Віктор Іванович; Саблін, Олег Ігорович
UKR: Раніш розроблена загальна конструктивно-продукційна модель ділянки електропостачання тяги постійного струму збагачується інформацією значень атрибутики складових елементів. У залежності від того яким чином інтерпретується модель засобами алгоритмічного конструктора формуються різні конструктивні системи. Одна з них призначена для випадкового визначення значень атрибутики електроустаткування та поїзної ситуації з множини потенційно можливих з метою формування різних варіантів за якими приймає рішення експерт щодо використання енергії рекуперації. На основі експертних даних у подальшому буде формуватись система керування за нечіткою логікою. Друга – для збору інформації щодо стану електрообладнання та поїзної ситуації з реальних об’єктів для керування розподілом електроенергії у автоматичному режимі. Цей підхід продемонстровано на прикладі сформованої схеми лінійної ділянка електропостачання з трьома підстанціями.
Багатокритеріальне моделювання в умовах неоднорідної невизначеності даних у роботах Скалозуба В.В.
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2024) Куроп’ятник, Олена Сергіївна
UKR: Виконано узагальнення підходів до вирішення завдань багатокритеріального моделювання в умовах неоднорідної невизначеності даних, у тому числі отриманих при моніторингу з нерівномірними та нечіткими інтервалами. Усі розглянуті підходи були створенні під керівництвом та за безпосередньої участі проф. Скалозуба В. В. У роботі виділено основні підходи до моделювання на основі багатошарових конструктивно-продукційних, сепарабельних та реляційно-сепарабельних моделей. Отримані результати можуть бути використані для подальшого розвитку запропонованих ідей та підходів.
Вдосконалення методики і розробка програмного забезпечення розрахунку маршрутів виробництва труб безоправочним волочінням з урахуванням точності
(Національна металургійна академія України, Дніпро, 2021) Соловйова, Інна Анатоліївна; Николаєнко, Юлія Миколаївна
UKR: Наведено приклади дослідження прогнозування різностінності і визначення товщини стінки заготовки для отримання труби певного розміру, що сприяє підвищенню точності труб з вуглецевих марок сталей при проектуванні маршрутів виробництва. Виконаний кореляційно-регресійний аналіз, визначені фактори, що впливають на зміну різностінності і побудовані регресійні моделі. Результати аналізу доповнили програмне забезпечення визначення розмірів заготовки при проектуванні маршрутів волочіння вуглецевих холоднодеформованих труб безоправочним волочінням.
Визначення здатності штучного інтелекту до встановлення авторства художнього україномовного тексту за значними фрагментами
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2023) Іванов, Олександр Петрович; Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Шинкаренко, Віктор Іванович
UKR: Штучний інтелект стає невід’ємною частиною побутового життя та професійної діяльності людини. Представлена робота має на меті дослідити ефективність визначення авторства художніх текстів за допомогою сучасних інструментів штучного інтелекту, а саме інтелектуальна пошукова система Bing. Для експерименту було вибрано десять українських авторів з багатим доробком художніх творів, які відображають різні аспекти української культури та історії. Випадкові фрагменти довжиною до 500 слів були вибрані з різних творів цих авторів. Було проведено експеримент з визначення авторства 360 фрагментів. Використовуючи мову програмування Python та пакет skpy, було створено програмне забезпечення, яке надсилає запити та отримує відповіді від Bing бота, вбудованого в Microsoft Skype. В текстах відповідей перевірялася наявність імені автора фрази та відповідної назви твору. Встановлено, що довгі фрагменти дозволяють з високою точністю, але не завжди визначити автора художнього україномовного тексту.
Визначення параметрів коливань еластичного сита вібраційного грохота методами явної та неявної динаміки гумового елемента
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Дніпровський металургійний інститут≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Кононов, Дмитро Олександрович; Ціколія, Анзор Замірович; Єрмократьєв, Віктор Олексійович
UKR: Грохочення є одною з основних операцій при переробки сипкого матеріалу. У процесі експлуатації конструкції просіваючих поверхонь повинні мати високі показники ефективності процесу грохочення, щоб мінімізувати можливості закрупнення або задрібненості класифікованого матеріалу розрахункової крупності.  На кафедрі галузевого машинобудування УДУНТ розроблено нову конструкцію еластичної просіючої поверхні, яка має високі експлуатаційні показники роботи. Мета роботи: визначення динамічних параметрів руху елементів еластичного картко-вого сит вібраційного грохоту. Розроблена модель карткового еластичного елемента сита для динамічного аналізу за допомогою методу скінченних елементів. Гума моделювалася нелінійним гіпереластичним матеріалом з моделлю Neo-Hookean. Проведений динамічний розрахунок методами явної та неявної динаміки та визначено його кінематичні характеристики точок (переміщення, швидкість та прискорення). Швидкості та переміщення точок елемента еластичного сита вібраційного грохоту при різних методах розв'язання мають незначні відмінності. Найбільші відмінності є щодо прискорень. У разі Explicit Dynamics має місце поява високочастотних коливань прискорень із досить більшою амплітудою. Проведені розрахунки підтверджують збільшення амплітуди коливань елементів, що просіює поверхні грохоту, в порівнянні з амплітудою коливання короба грохоту. Це свідчить про хорошу динамічної активності запропонованої конструкції сита. Отримано залежності амплітуди коливань точок: при сталому руці грохоту від частоти вібратора; від модуля пружності еластичного елемента.
Використання методів конструктивно-продукційного моделювання для прогнозування детермінованих часових рядів
(Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪ Дніпровський металургійний інститут ≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро, 2025) Жадан, Артем Анатолійович; Шинкаренко, Віктор Іванович
UKR: Прогнозування часових рядів є одним із ключових завдань сучасного аналізу даних та моделювання складних систем. У даній роботі розглядається застосування конструктивно-продукційного підходу для роботи з детермінованими фрактальними часовими рядами. Мета роботи полягає у відновленні конструктивної моделі, яка відображає внутрішню структуру ряду та дозволяє здійснювати його продовження за визначеними правилами генерації. Для перевірки ефективності підходу було сформовано набір синтетичних рядів, породжених конструктивними моделями різного рівня складності. У свою чергу, відновлення моделей виконувалося за допомогою спеціалізованого програмного додатку. Прогнозна здатність методу перевірялася шляхом порівняльного аналізу з класичними моделями прогнозування, зокрема ARIMA, LSTM, ARIMA-LSTM та CNN-LSTM. Точність оцінювалася за метриками MAE та MAPE. Результати показали, що конструктивно-продукційне моделювання забезпечує найвищу точність прогнозування серед усіх протестованих моделей, що є очікуваним з огляду на природу вхідних рядів. Важливо підкреслити, що на відміну від традиційних методів, даний підхід надає можливість отримати не лише прогнозні значення, але й конструктивну модель часового ряду, придатну для подальшого структурного аналізу, виявлення закономірностей та дослідження властивостей. Таким чином, проведене дослідження підтверджує ефективність і доцільність використання конструктивно-продукційного моделювання для прогнозування детермінованих фрактальних часових рядів.