https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43660 Sun, 19 Apr 2026 10:39:21 GMT 2026-04-19T10:39:21Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49644 Формування системи виявлення і розпізнавання безпілотних літальних апаратів Бабич, А. П.; Кібіткін, С. О.; Георгієв, Ю. В.; Белзецький, Р. С.; Babich A. P.; Kibitkin S. O.; Georgiev Yu. V.; Belzetskyi R. S. The problematic issues of combating unmanned aerial vehicles (UAVs) are investigated. It is determined that due to the cheapness and large-scale production capabilities, the enemy has begun to actively use UAVs such as kamikaze strike drones and drones with drops (bombers), in particular FPV-drones. It is proved that the level of threat of such UAVs — battlefield drones is determined not only by their ability to select priority targets, and build an optimal trajectory even at the stage of attacking the target, but also by the difficulty of counteracting such means of destruction. For the most part, the problem of countering drones is related to the difficulty of their timely detection. Without solving this problem, the most modern means of fire destruction are unable to reliably counteract such a threat. It is proposed that, along with the classical detection methods, namely: acoustic, optical, radio engineering, radar, to use such detection methods as aerial and agent reconnaissance. The essence of this method is to determine the launch sites of drones, which allows to destroy enemy UAVs with mortar and small arms fire before the use of drones or to warn and target the detection system regarding the possible direction of use of drones and even their types. The basic principles of the formation of a detection and recognition system are defined and substantiated, which will allow to take into account the characteristics of drones as air targets, timely detect them and provide information to fire and electronic warfare. As the experience of the Russian-Ukrainian war shows, a system for detecting and recognizing air threats to troops and objects on the battlefield should be formed on the following principles: a combination of means in which detection methods are implemented and organizational measures for the use of these means; the ability to monitor and analyze the state and trends of the battlefield, planning options for using the system in accordance with the current or projected situation; constant collection of information on the movement of enemy UAVs, places of deployment.; Досліджено проблемні питання боротьби з безпілотними літальними апаратами (БпЛА). Визначе-но, що завдяки дешевизні та можливостям масштабного виробництва ворог став активно застосо-вувати БпЛА типу ударних дронів-камікадзе та дронів зі скидами, зокрема, FPV-дронів. Доведено, що рівень загрози таких БпЛА визначається не тільки їхньою здатністю постійно моніторити поле бою, вибирати пріоритетні цілі, будувати оптимальну траєкторію навіть на етапі атаки цілі, а і складністю протидіяти таким засобам ураження. В своїй більшості, проблема протидії дронам пов`язана зі складністю їхнього своєчасного виявлення. Без вирішення цієї проблеми найсучасніші за-соби вогневого ураження не здатні надійно протистояти такій загрозі. Запропоновано, разом з кла-сичними методами виявлення: акустичним, оптичним, радіотехнічним, радіолокаційним, —застосовувати такі методи виявлення, як повітряна і агентурна розвідка. Сутність такого методу полягає у визначені місць пуску дронів, що дозволяє знищити розрахунки ворожих безпілотних авіа-ційних комплексів (БпАК) вогнем мінометів та стрілецької зброї ще до застосування дронів або попе-редити і націлити систему виявлення щодо можливого напряму застосування безпілотників і, навіть, їхніх типів. Визначено і обґрунтовано основні принципи формування системи виявлення і розпізнаван-ня, які дозволять врахувати особливості дронів як повітряних цілей, своєчасно їх виявляти і надава-ти інформацію засобам вогневого і радіоелектронного ураження. Доведено, що систему виявлення і розпізнавання повітряних загроз військам і об`єктам на полі бою, доцільно формувати за такими принципами: поєднання засобів, в яких реалізуються методи виявлення і організаційних заходів щодо застосування цих засобів; постійний моніторинг і аналіз стану та тенденцій розвитку поля бою, планування варіантів застосування системи відповідно до ситуації, яка склалася чи прогнозується; збір інформації щодо переміщення розрахунків БпЛА противника, місць розгортання позицій для пуску дронів; портативність і компактність засобів виявлення і розпізнавання, що дозволить оперативно змінювати позиції відповідно до динаміки середовища бою. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49644 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43911 Системний підхід до проєктування роторних подрібнювачів деревинних матеріалів Поліщук, Л. К.; Гулевич, Р. М.; Шенфельд, В. Й.; Чубур, С. О.; Polishchuk, L. K.; Gulevych, R. M.; Shenfeld, V. Yo.; Chubur, S. O. The importance of the development of effective designs of shredders of wood materials as a means of obtaining alternative sources of energy for industry and the population is indicated. The requirements for the devices used for the secondary grinding of wood materials, which relate to the size and homogeneity of the fraction of the crushed material, are given. The conducted analysis of known technical solutions of shredders made it possible to highlight the characteristic features of this design object, enabling to systematize them using the methods of system analysis. As a result of its implementation according to constructive, technological, economic and design parameters, main elements of the parametric space were selected in the form of a volumetric matrix. At the stage of creating a new design of a wood waste shredder, only the structural parameters that are typical for such work were analyzed. The stages of detailing, reflecting the subordination of the parametric space, according to which the research was carried out, were determined. As a result of the study of the parametric space of the studied object, according to such stages of detailing as universality, mechanization, type, variety, structure, characteristics of the structure, mode of operation, a classification of shredders was developed, which enables to correctly assess the general trends in the creation of shredders, to determine the ways of creating new developments and improvement of the existing ones, as well as to develop an algorithm for their design. Using the proposed system approach, which made it possible to perform a purposeful search for a new technical solution with predetermined properties, a new shredder design was developed. It is characterized by high gear ratios and significant rigidity of the structure due to the smaller dimensions of the transmission mechanism, small radial dimensions of the drum, which is provided by the design of the collapsible support element, which allows you to arrange the hydraulic motor and the transmission mechanism in the middle, coaxially with the drum body. This design of the shredder allows to ensure high-quality indicators of secondary grinding of wood materials, from which pellets are made, with a high calorific value.; Зазначено важливість розробки ефективних конструкцій подрібнювачів деревинних матеріалів, як засобуотриманняальтернативних джерел енергії для промисловості та населення. Наведено вимо-ги до пристроїв, які застосовуються для вторинного подрібнення деревинних матеріалів, щодороз-мірів та однорідності фракції подрібненого матеріалу.Проведений аналіз відомих технічних рішень подрібнювачів дозволив виділити характерні ознаки цього об`єктапроєктування, що дало змогу провести їх систематизацію, користуючись методами системного аналізу. В результаті його виконання за конструктивними, технологічними, економічни-ми тадизайнерськими параметрами виділеноосновні елементи параметричного простору у виглядіоб`ємної матриці. На етапі створення нової конструкції подрібнювача деревинних відходів аналізувались тільки конструктивні параметри, які є властивими для виконання таких робіт. Визначено етапи деталіза-ції, що відображають підпорядкованість параметричного простору, за якими виконувалось дослі-дження.В результаті дослідження параметричного простору об`єкта , що вивчався, за такими ета-пами деталізації як: універсальність,механізація, тип, різновидність, структура, характеристика структури, режим роботи, — розроблена класифікація подрібнювачів, яка дозволяє правильно оціни-ти загальні тенденції в створенні подрібнювачів, визначити шляхи створення нових розробок і вдос-коналеннянаявн их, а також розробити алгоритм їхньогопроектування.Завикористаннязапропонованого системного підходу, який дозволив виконати цілеспрямованийпошук нового технічного рішення з наперед заданими властивостями, розробленонов уконструкціюподрібнювача. Вона характеризується високими передатними числами і значною жорсткістю конс-трукції за менших габаритів передавального механізму, невеликими радіальними розмірами барабана, що забезпечується конструкцією зіставного опорного елемента, яка дозволяє улаштувати в сере-дині гідромотор і передавальний механізм співвісно корпусу барабана.Ця конструкція подрібнювача дозволяє забезпечити якісні показники вторинного подрібнення деревинних матеріалів, з яких виго-товляються пелети, з високою теплотворною здатністю. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43911 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43666 Класифікація соняшника за допомогою згортково-капсульної моделі нейроної мережі CNN-CapsNet Книш, Б. П.; Кулик, Я. А.; Knysh, B. P.; Kulyk, Ya. A. Sunflower classification using convolutional- capsular model of neural network CNN-CapsNet of improved architec-ture, which combines the convolutional neural network CNN and the capsular neural network CapsNet and enables to use the advantages of these two architectures is suggested in the paper. The conducted review of the literature sourcesallows to conclude that the advantage of convolutional neural network CNN is a shorter training time and the advantages of capsular neural network CapsNet include greater precision, reliability and the ability to work effectively with the com-plex tasks. Combination of convolutional neural network CNN and capsular neural network CapsNet as well as improve-ment of CNN-CapsNet architecture were conducted by means of making changes to CapsNet. These changes are that in dynamic routing, the feedback process adds support for the capsule that most closely matches the original signal. Activa-tion functions are also applied to approximate nonlinear connections in deep networks. They are implemented as basic mathematical functions, usually for scalar quantities. Convolutional layers are used to get initial feature maps, which are then loaded into the CapsNet model to perform the final classification. Based on this approach , two separate model have been developed. One model provides classification, based on two classes: \"unripe sunflower\" and \"ripe sunflower\". The second model provides classification based on three classes: \"unripe sunflower\", \"ripe sunflower\" and \"sick sunflower\".Main indicators of the effectiveness of the CNN-CapsNet neural network were ed such characteristics as accuracy, sensitivity and F-score based on type I and II errors. To analyze these indicators, error matrices and graphs of accuracy and errors of these models were constructed. The comparison of the proposed models of the CNN-CapsNet neural net-work with similar ones was made, the highest accuracy was demonstrated by the proposed models.; Запропоновано класифікацію соняшника за допомогою згортково-капсульної моделі нейронної мережі CNN-CapsNet з удосконаленою архітектурою, яка поєднує згорткову нейронну мережу CNN та капсульну нейронну мережу CapsNet та дозволяє використати переваги цих обох архітектур. На основі проведеного літературного огляду встановлено, що перевагою згорткової нейронної мережі CNN є коротший час навчання, а капсульної нейронної мережі CapsNet — більша точність, надійність та можливість ефективно працювати зі складними задачами. Поєднання згорткової нейронної мережі CNN та капсульної нейронної мережі CapsNet та вдосконалення архітектури CNN-CapsNet проводилося шляхом внесення змін в CapsNet. Ці зміни полягають в тому, що у динамічній маршрутизації процес зворотного зв`язку додає підтримку для капсули, яка найбільше відповідає вихідному сигналу. Також застосовуються функції активації для апроксимації нелінійних з`єднань у глибоких мережах. Вони реалізовані як базові математичні функції, зазвичай для скалярних величин. Згорткові шари використовуються для отримання початкових карт функцій, які потім завантажуються в модель CapsNet для виконання остаточної класифікації. На основі цього розроблено дві окремі моделі. Одна модель виконує класифікацію на основі двох класів: «незрілий соняшник» та «стиглий соняшник». Друга модель виконує класифікацію на основі трьох класів: «незрілий соняшник», «стиглий соняшник» та «хворий соняшник». Основними показниками ефективності нейронної мережі CNN-CapsNet вибрано такі характеристики як точність класифікації, чутливість та F-оцінка на основі помилок І і ІІ роду. Для аналізу цих показників побудовано матриці помилок і графіки точності та похибок цих моделей. Здійснене порівняння запропонованих моделей нейронної мережі CNN-CapsNet з подібними продемонструвало найбільшу точність саме запропонованих моделей. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43666 2024-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43645 Розрахунок гідродинамічної сили на золотнику врівноважувального клапана на основі імітаційного моделювання течії робочої рідини в його каналах Піонткевич, О. В.; Козлов, Л. Г.; Березюк, О. В.; Сердюк, О. В.; Piontkevych, O. V.; Kozlov, L. H.; Bereziuk, O. V.; Serdiuk, O. V. The improvement of the hydraulic equipment of mobile working machines ensures the competitiveness of production, the efficiency of working characteristics, and the solution of problems that arise during the operation of the equipment. The process of improving hydraulic equipment includes complex design stages. During the design of hydraulic equipment, modern approaches involve the development of mathematical models, the study of theoretical operating characteristics, simulation modeling, the production of a test sample and the verification of its real operating characteristics with further improvement. In turn, a modern design engineer uses MATLAB, Autodesk Inventor and Simulation CFD software packages to consistently perform design stages, which allows to achieve successful results. The simulation modeling of the flow of the working fluid in the channels of the counterbalance valve is considered in detail. The main function of the counterbalance valve is to ensure the proportional control of the speed of cargo movement. The study considered the peculiarities of the flow of the working fluid through the channels of the leveling-chewing valve in order to take this process into account in the mathematical model. The authors of the article analyze the three-dimensional model of the counterbalance valve and the process of simulating the flow of the working fluid through its channels. An uneven distribution of pressure in the grooves of the main spool of the counterbalance valve was recorded. The value of the pressure distribution in the longitudinal section of the flow of the working fluid passing through the working window of the main spool was calculated, and the pressure distribution on other surfaces of this spool was also taken into account. Analysis of the pressure distribution on the surface of the main spool allows to transform the obtained values into the total hydrodynamic force on the main spool. The analysis of the pressure distribution under different initial conditions made it possible to obtain an approximate dependence of the hydrodynamic force. This dependence is proposed to be used in mathematical models to improve the counterbalance valve, which will ensure an increase in the accuracy of the simulation results.; Удосконалення гідроапаратури мобільних робочих машин забезпечує конкурентоспроможність продукції, ефективність робочих характеристик, вирішення проблем, які виникають під час експлуатації обладнання. Процес удосконалення гідроапаратури включає складні етапи проєктування. Під час проєктування гідроапаратури сучасні підходи передбачають розробку математичних моделей, дослідження теоретичних робочих характеристик, проведення імітаційного моделювання, виготовлення дослідного зразка та перевірка його реальних робочих характеристик з подальшим вдосконаленням. В свою чергу сучасний інженер-конструктор за рахунок пакетів програмного забезпечення MATLAB, Autodesk Inventor та Simulation CFD послідовно виконує етапів проєктування, що дозволяє досягти успішних результатів. Детально розглянуто імітаційне моделювання течій робочої рідини в каналах врівноважувального клапана. Основна функція врівноважувального клапана ― забезпечення пропорційності керування шви-дкістю руху вантажу. У дослідженні розглянуто особливості течії робочої рідини по каналах врівнова-жувального клапана для врахування цього процесу в математичній моделі. Автори статті аналізують тривимірну модель врівноважувального клапана та процес імітації течії робочої рідини по його каналах. Зафіксовано нерівномірний розподіл тиску в пазах основного золотника врівноважувального клапана. Розраховано значення розподілу тиску в поздовжньому перерізі потоку робочої рідини, що проходить через робоче вікно основного золотника та враховано розподіл тиску і по іншим поверхням цього золотника. Аналіз розподілу тиску по поверхні основного золотника дозволяє трансформувати отримані значення в сумарну гідродинамічну силу на основному золотнику. Аналіз розподілу тиску за різних поча-ткових умов дозволив отримати апроксимовану залежність гідродинамічної сили. Цю залежність пропонується використовувати в математичних моделях для удосконалення врівноважувального клапана, що забезпечить підвищення точності результатів моделювання. Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/43645 2024-01-01T00:00:00Z