| dc.contributor.author | Ковалевський, С. В. | uk |
| dc.contributor.author | Побережець, В. Я. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-10-03T08:26:33Z | |
| dc.date.available | 2025-10-03T08:26:33Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Ковалевський С. В., Побережець В. Я. Ентропійні оцінки магніто-резонансних процесів обробки матеріалів на основі ентропії Шеннона // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fmt/all-fmt-2025/paper/view/24141. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8132-48-8 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49604 | |
| dc.description.abstract | У статті розглядається застосування ентропії Шеннона (ЕШ) для оцінки діагностичних характеристик технологічних систем із урахуванням специфіки магніто-резонансних процесів обробки матеріалів. Ентропія, як
міра невизначеності, використовується для аналізу інформації, отриманої з ймовірнісних розподілів параметрів, які відображають магніто-резонансні впливи. Запропоновано методику розрахунку ентропійних оцінок, яка враховує динаміку змін стану матеріалів у процесі обробки, зокрема під впливом зовнішніх магнітних полів. Проведено дослідження ключових параметрів, що впливають на діагностику стану матеріалів, таких як
однорідність, структурні зміни та стійкість до зовнішніх впливів. | uk |
| dc.description.abstract | The article considers the application of Shannon entropy to assess the diagnostic characteristics of technological systems, taking into account the specifics of magnetic resonance processes for processing materials. Entropy, as a measure of uncertainty, is used to analyze information obtained from probability distributions of parameters that reflect magnetic resonance effects. A method for calculating entropy estimates is proposed, which takes into account the dynamics of changes in the state of materials during processing, in particular under the influence of external magnetic fields. A study of key parameters that affect the diagnostics of the state of materials, such as uniformity, structural changes, and resistance to external influences, is carried out. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fmt/all-fmt-2025/paper/view/24141 | |
| dc.subject | ентропія Шеннона | uk |
| dc.subject | магніто-резонансні процеси | uk |
| dc.subject | діагностичні характеристики | uk |
| dc.subject | структурні характеристики матеріалів | uk |
| dc.subject | Shannon entropy | en |
| dc.subject | magnetic resonance processes | en |
| dc.subject | diagnostic characteristics | en |
| dc.subject | structural characteristics ofmaterials | en |
| dc.title | Ентропійні оцінки магніто-резонансних процесів обробки матеріалів на основі ентропії Шеннона | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 621.317.7:519.254:004.942 | |
| dc.relation.references | Xu, Y., Kohtz, S., Boakye, J., Gardoni, P., Wang, P. Physics-informed machine learning for reliability and systems safety
applications: State of the art and challenges. Reliability Engineering & System Safety. 2023. Vol. 230. Art. 108900. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108900. | en |
| dc.relation.references | ElRobrini F. Federated learning and non-federated learning based power forecasting of photovoltaic/wind power energy
systems: A systematic review / Ferial ElRobrini, Syed Muhammad Salman Bukhari, Muhammad Hamza Zafar, Nedaa Al-Tawalbeh,
Naureen Akhtar, Filippo Sanfilippo // Energy and AI. – 2024. – Vol. 18. – Article 100438. – ISSN 2666-5468. – DOI:
https://doi.org/10.1016/j.egyai.2024.100438. | en |
| dc.relation.references | Ковалевський С.В., Ковалевська О.С., Лупа Ю.В. Підвищення експлуатаційних характеристик деталей машин на
основі комбінованого впливу сильних магнітних полів. Збірник наукових праць Дніпровського державного технічного
університету. Технічні науки. - 2021. - Вип. 2. - С. 29-36. | uk |
| dc.relation.references | Kovalevskyy S., Kovalevska O. New opportunities for processing materials in a strong magnetic fields. Технічні науки та
технології : науковий журнал / Національний університет «Чернігівська політехніка». – Чернігів : НУ «Чернігівська
політехніка», 2021. – № 4 (26). – С. 7-14. | en |
| dc.relation.references | Chen Zheyi, Xu Liuchang, Zheng Hongting, Chen Luyao, Tolba Amr, Zhao Liang, Yu Keping, Feng Hailin. Evolution and
Prospects of Foundation Models: From Large Language Models to Large Multimodal Models. Computers, Materials and Continua.
2024. Vol. 80, Iss. 2. P. 1753–1808. ISSN 1546-2218. DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2024.052618. | en |
| dc.relation.references | Christie D. C. Efficient estimation of directional wave buoy spectra using a reformulated Maximum Shannon Entropy
Method: Analysis and comparisons for coastal wave datasets. Applied Ocean Research. 2024. Vol. 142. Article 103830. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.apor.2023.103830. ISSN 0141-1187. | en |
| dc.relation.references | Suhir E. Double-exponential-probability-distribution-function and it's applications in some critical aerospace safety
problems: Perspective and brief review. Microelectronics Reliability. 2024. Vol. 159. Article 115439. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.microrel.2024.115439. | en |
| dc.relation.references | Spencer N. A., Miller J. W. Strong uniform laws of large numbers for bootstrap means and other randomly weighted sums.
Statistics & Probability Letters. 2024. Vol. 211. Article 110144. DOI: https://doi.org/10.1016/j.spl.2024.110144. | en |
| dc.relation.references | Forrester P. J. On the gamma difference distribution. Statistics & Probability Letters. 2024. Vol. 211. Art. 110136. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.spl.2024.110136. | en |
