https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/2061 Журнал публікує статті, які містять нові теоретичні та практичні результати в галузях технічних, економічних, природничих та гуманітарних наук. Публікуються також огляди сучасного стану розроб­ки важливих наукових проблем, огляди наукових та методичних конференцій, які відбулися у ВНТУ, статті з педагогіки вищої освіти. 2026-05-11T15:50:54Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51216 Математична модель вібраційної машини з віброзбуджувачем, у якого вісь дебалансного вала розташована перпендикулярно до напрямку руху Васильєв, О. С.; Яковенко, А. М.; Vasyliev, О. S.; Yakovenko, A. M. Vibration plays a key role in improvement and optimization of various technological processes, allowing not only to increase their efficiency but also to enhance quality indicators. Many modern technologies have become possible due to the introduction of vibration methods. In construction and engineering projects, a special place is occupied by the compaction of materials, it considerably l determines the stability and reliability of the structures. The sealing parameters of the materials which are controlled by the vibrating units are crucial to achieve the required quality. Particular attention should be paid to compact road equipment, for example, vibration plates, which are extremely useful for sealing materials in small private areas and in confined spaces. This study examines the operation of such devices, equipped with mechanisms that generate vibration, with the aim of determining the optimal parameters for improving the efficiency and quality of compaction. The authors of the article analyze the key parameters of the vibrating machine that affect the quality of material compaction. The main objective is to study factors such as vibration amplitude, friction force, load and applied force to move the vibration device, and to determine their relationship with the final seal quality. The study of these parameters allows to set optimal values for achieving the maximum quality of compaction. The development of a mathematical model of a vibrating plate will enable to perform mathematical modeling in order to optimize the specified parameters. This is aimed at improving energy savings, technological capabilities and traction force required to move the vibrating device. The creation of such a model will be an important step in increasing the efficiency of the vibrating plate and will allow to reduce energy consumption, while maintaining the high quality of material compaction. Mathematical modeling will also make it possible to predict the behavior of the system during operation, taking into account various influencing factors, which, in turn, will increase the reliability and durability of structures.; Вібрація відіграє ключову роль у вдосконаленні та оптимізації багатьох технологічних процесів, дозволяючи не лише підвищити їхню ефективність але й поліпшити якісні показники. Багато сучасних технологій стали можливими завдяки впровадженню вібраційних методів. У будівництві та інженерних проектах особливе місце посідає ущільнення матеріалів, яке значною мірою визначає стабільність та надійність конструкцій. Параметри ущільнення матеріалів які регулюються вібраційними установками, мають вирішальне значення для досягнення необхідної якості. Особливої уваги заслуговує компактна дорожня техніка, наприклад, вібраційні плити, які є надзвичайно корисними для ущільнення матеріалів на невеликих приватних ділянках та в умовах обмеженого простору. У дослідженні розглянуто роботу саме таких пристроїв, оснащених механізмами, що генерують вібрацію, з метою визначення оптимальних параметрів для підвищення ефективності та якості ущільнення. Автори статті аналізують ключові параметри вібраційної машини, що впливають на якість ущільнення матеріалів. Основна мета полягає у вивченні факторів, таких як амплітуда вібрації, сила тертя, навантаження та прикладена сила для переміщення вібраційного пристрою, а також у визначенні їх взаємозв’язку з кінцевою якістю ущільнення. Вивчення цих параметрів дозволяє встановити оптимальні значення для досягнення максимальної якості ущільнення. Розробка математичної моделі вібраційної плити дозволить здійснювати математичне моделювання з метою оптимізації зазначених параметрів. Це спрямовано на покращення енергозбереження, технологічних можливостей та тягової сили необхідної для переміщення вібраційного пристрою. Створення такої моделі стане важливим кроком у підвищенні ефективності роботи вібраційної плити та дозволить зменшити витрати енергії, зберігаючи високу якість ущільнення матеріалів. Математичне моделювання також дасть змогу прогнозувати поведінку системи під час експлуатації, враховуючи різні фактори впливу, що також підвищить надійність і довговічність конструкцій. 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51214 Підхід до безпеки та організації мереж ІОТ з використанням блокчейн технології Чепель, Л. В.; Бойко, Ю. В.; Chepel, L. V.; Boyko, Yu. V. The rapid development of the Internet of Things (IoT) lacks a universal security mechanism for devices due to their diversity and hardware limitations. However, employing distributed networks, additional encryption, limiting unused data transmission channels, implementing collective device certification, using digital signatures, and filtering data packets can secure devices against classical attack scenarios. The paper examines the challenges and potential attacks on the security of IoT devices. For optimal security control in traditional networks, the use of software-controlled networks is recommended. Usage of fog computing reduces the risks associated with a central node, but other security risks remain. More comprehensive solution involves integrating blockchain with IoT devices. The paper reviews several existing systems that offer more comprehensive security but still have certain shortcomings, which the authors attempt to address in the proposed model. The proposed IoT network model using blockchain consists of multiple layers - a sensor and low-power device layer and a local blockchain network layer, which are combined into a cluster. Communication between layers is ensured by symmetric and asymmetric encryption, and the network operation rules can be regulated by smart contracts. Additionally, there is interaction between clusters, making the system scalable, decentralized, and secure.; В стрімкому розвитку інтернету речей (IoT) немає універсального механізму безпеки пристроїв через їхню різноманітність і апаратну обмеженість, проте використання розподіленої мережі, додаткового шифрування, обмеження невикористовуваних каналів передачі даних, ввід колективної атестації пристроїв, використання цифрових підписів, фільтрування пакетів даних дозволяють убезпечити пристрої від атак в класичному варіанті реалізації. Розглянуто виклики та можливі атаки на безпеку пристроїв інтернету речей: для найкращого контролю безпеки в класичних мережах є використання програмно керованих мереж. Використання туманних обчислень знищує ризики центрального вузла, проте залишаються інші безпекові ризики. Альтернативою та комплексним рішенням є поєднання блокчейну з пристроями інтернету речей. Розглянуто декілька наявних систем, які дозволяють комплексно організувати безпеку, проте навіть вони мають певні недоліки, які автори спробували виправити в запропонованому варіанті побудови мережі інтернету речей. Запропонований варіант побудови мережі інтернету речей з використанням блокчейн складається з декількох шарів: шару сенсорів та малопотужних пристроїв та шару локальної блокчейн-мережі, які об’єднуються в кластер. Комунікація між шарами забезпечена симетричним та асиметричним шифруванням, а правила роботи мережі можуть регулюватись смарт-контрактами. До того ж, існує взаємодія між кластерами, через що система є масштабованою, децентралізованою та безпечною. 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51213 Побудова спостерігача вектора стану для дискретної системи керування запасами Савранська, А. В.; Шевчук, M. В.; Savranska, A. V.; Shevchuk, M. V. All control objects are uncertain to one degree or another. Uncertainties significantly affect the performance of the control system and can lead to its loss. Therefore, for high-quality management of any object, it is necessary to know its state vector. This enables to organize management, which ensures the efficient operation of the system. This problem is solved by estimating the state vector of the system, which leads to the construction of observers. Inventory management tasks are focused on maintaining a balance between avoiding product shortages and overall reduction of balances through their effective distribution between individual groups of goods or between enterprise divisions. In this article, a discrete system for managing the company's product balances is built, which consists of the difference equation of the system state vector, the equation for estimating this state, and the control vector, which consists of costs aimed at replenishing the product balances. A sales forecast matrix is built in advance based on the company's historical data for several previous years The objective of this study is to create a regulator for the balance management system, which takes into account the real state of the system for any period of time. For this purpose, a full-order state vector observer is built, which, monitoring the observed output of the system, correlates the vector of control influences and the value of the system state vector. The control vector is a vector of expenses necessary to form the number of balances by product groups at a level that allows you to reach the forecast sales volume. The scientific novelty of the study consists in the creation of a control system with a state vector observer of full order, which allows to perform monitoring of the real state of the system and correcting the vector of control influences. The results of this study were tested at a small wholesale enterprise, which allowed the manager to improve the efficiency of procurement planning.; Усі об’єкти керування є в будь-якому випадку невизначеними. Невизначеності суттєвим чином впливають на працездатність системи керування та можуть спричинити її втрату. Тому для якісного керування будь-яким об’єктом необхідно знати вектор його стану. Це дозволяє організувати керування, що забезпечує ефективну роботу системи. Ця задача розв’язується за допомогою оцінки вектора стану системи, що викликає необхідність створення спостерігачів. Задачі керування запасами орієнтовані на підтримання балансу між уникненням дефіциту товарів та загальним зменшенням залишків шляхом їхнього ефективного розподілу між окремими групами товарів або між підрозділами підприємства. Побудовано дискретну систему керування залишками товарів підприємства, яка складається з різницевого рівняння вектора стану системи, рівняння оцінки цього стану, вектора керування, який складається з витрат, спрямованих на поповнення залишків товарів. Заздалегідь будується матриця прогнозу продажів на основі історичних даних підприємства за декілька попередніх років Метою дослідження є створення регулятора для системи керування залишками, який для будь-якого періоду часу враховує реальних стан системи. Для цього створюється спостерігач вектора стану повного порядку, який відслідковуючи спостережуваний вихід системи, корелює вектор керувальних впливів та значення вектора стану системи. Вектор керування — це вектор витрат, необхідних для формування кількості залишків по групах товарів на рівні, який дозволяє досягати прогнозного обсягу продажів. Наукова новизна дослідження полягає у створенні спостерігача вектора стану повного порядку в таких системах керування запасами, для яких основною задачею є дотримання прогнозних значень продажів. Спостерігач дозволяє корегувати вектор керувальних впливів таким чином, щоб у відповідності до реального рівня запасів створити ефективний розподіл ресурсу по групах товарів з метою уникнення дефіциту товару та досягнення найповнішого задоволення потреб клієнтів. Результати цього дослідження апробовані на малому підприємстві оптової торгівлі, що дозволило підвищити ефективність планування закупівель. 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51212 Розпізнавання образів з використанням мережі Байєса Морозов, А. В.; Левківський, В. Л.; Піонтківський, В. І.; Morozov, A. V.; Levkivskyi, V. L.; Piontkivsky, V. I. Neural networks and Bayesian networks are powerful machine learning methods used to address a wide range of tasks. Neural networks are biologically inspired systems consisting of interconnected neurons that process information and transmit the results to other neurons. Bayesian networks, also known as belief networks or causal probabilistic networks, are a type of probabilistic graphical model. They are used to represent dependencies between variables and calculate the probabilities of different events. Bayesian networks enable to compute the probability of a certain event, taking into account other known events. They utilize Bayes’ theorem to the probabilities of variables in the network. Their intuitiveness, flexibility, efficiency, and integrative nature make Bayesian networks relevant in many application areas. The aim of this work is to develop and test a Bayesian neural network for recognizing handwritten digits. In this study, a multilayer perceptron Bayesian network was developed and tested for the classification of handwritten digits. The MNIST dataset was used for model training, which contains 70,000 images of handwritten digits with labels. This dataset is widely used for testing image recognition algorithms. To evaluate the network’s effectiveness, a test subset of data containing 10,000 images of handwritten digits was used. The developed model demonstrated the accuracy of 93.92 %, which is a better result than other machine learning methods for recognizing handwritten digits. The given model could be useful for developing automatic text recognition systems, such as postal sorting machines and check scanners. The research demonstrates that the Bayesian network is a promising method for classifying handwritten digits, as confirmed by the study. Therefore, it can be concluded that Bayesian networks are not flawless. Their accuracy depends on the quality of data and the correctness of the model. However, if used correctly, they can be a powerful tool for detecting patterns and making decisions.; Нейронні мережі та мережі Байєса — це потужні методи машинного навчання, які використовуються для розв’язання широкого кола задач. Нейронні мережі — це обчислювальні системи, які складаються з взаємозв’язаних штучних нейронів, що обробляють інформацію та передають результат іншим нейронам. Мережі Байєса, відомі як мережі довіри або причинно-наслідкові мережі, відносяться до типу ймовірнісно-графових моделей. Вони використовуються для представлення залежностей між змінними та розрахунку ймовірностей різних подій. Мережі Байєса дозволяють обчислювати ймовірність певної події, враховуючи інші відомі події. Вони використовують теорему Байєса для оновлення ймовірностей змінних у мережі. Через Їхню інтуїтивність, гнучкість, ефективність та інтегрованість мережі Байєса є актуальними в багатьох сферах застосування. Метою цієї роботи є розробка та тестування нейронної мережі Байєса для розпізнавання рукописних цифр. У дослідженні розроблено і протестовано багатошарову перцептронну мережу Байєса для класифікації рукописних цифр. Для навчання моделі використовувався набір даних MNIST, який містить 70 000 зображень рукописних цифр з позначками. Використаний набір даних широко використовується для тестування алгоритмів розпізнавання зображень. Для оцінки ефективності мережі використовувалася тестова підмножина даних, яка містить 10 000 зображень рукописних цифр. Розроблена модель продемонструвала точність 93,92 %, що є кращим результатом, ніж у інших методів машинного навчання для розпізнавання рукописних цифр. Ця модель може бути корисною для розробки систем автоматичного розпізнавання тексту, таких як поштові сортувальні машини та чекові сканери. Дослідження показує, що мережа Байєса є перспективним методом для класифікації рукописних цифр, що підтверджує дослідження. Отже, можна підсумувати, що мережі Байєса не є бездоганними. Їхня точність залежить від якості даних та правильності моделі. Проте, якщо їх правильно використовувати, вони можуть бути потужним інструментом для виявлення закономірностей та прийняття рішень. 2024-01-01T00:00:00Z