Впровадження штучного інтелекту в контроль і діагностику літальних апаратів

Сочка, А. І.; Гапонов, О. В.; Кємєнов, А. О.; Олійник, О. М.; Sochka, A. I.; Gaponov, O. V.; Kemenov, A. O.; Oliynyk, O. M.

Впровадження штучного інтелекту в контроль і діагностику літальних апаратів

dc.contributor.author	Сочка, А. І.	uk
dc.contributor.author	Гапонов, О. В.	uk
dc.contributor.author	Кємєнов, А. О.	uk
dc.contributor.author	Олійник, О. М.	uk
dc.contributor.author	Sochka, A. I.	en
dc.contributor.author	Gaponov, O. V.	en
dc.contributor.author	Kemenov, A. O.	en
dc.contributor.author	Oliynyk, O. M.	en
dc.title	Впровадження штучного інтелекту в контроль і діагностику літальних апаратів	uk
dc.date.issued	2025
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.identifier.citation	Сочка А. І., Гапонов О. В., Кємєнов А. О., Олійник О. М. Впровадження штучного інтелекту в контроль і діагностику літальних апаратів // V Міжнародна науково-технічна інтернет-конференція «Актуальні проблеми бойового застосування та експлуатації і ремонту зразків озброєння та військової техніки», Вінниця, 11-12 листопада 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/apozbt/apozbt2025/paper/view/26209.	uk
dc.relation.ispartof	V Міжнародна науково-технічна інтернет-конференція «Актуальні проблеми бойового застосування та експлуатації і ремонту зразків озброєння та військової техніки», Вінниця, 11-12 листопада 2025 р.	uk
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/apozbt/apozbt2025/paper/view/26209
dc.identifier.udc	629.735.083.5(043.2)
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/55551
dc.description.abstract	У роботі розглянуто концепцію застосування технологій штучного інтелекту (ШІ) у системах контролю та діагностики технічного стану літальних апаратів.	uk
dc.description.abstract	The paper explores the integration of Artificial Intelligence (AI) technologies in the control and diagnostics of aircraft systems. Modern approaches to condition monitoring are analyzed, and the potential of AI for predictive maintenance and fault detection is outlined. The proposed system architecture combines machine learning, neural networks, and predictive algorithms to detect hidden defects, enhance safety, and optimize aircraft maintenance.	en
dc.subject	штучний інтелект	uk
dc.subject	діагностика	uk
dc.subject	моніторинг	uk
dc.subject	машинне навчання	uk
dc.subject	авіаційна техніка	uk
dc.subject	технічне обслуговування	uk
dc.subject	Artificial Intelligence	en
dc.subject	diagnostics	en
dc.subject	monitoring	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	aviation engineering	en
dc.subject	maintenance	en
dc.type	Thesis
dc.language.iso	uk	uk
dc.relation.references	Health and Usage Monitoring Systems (HUMS) for Aircraft — SAE International, 2018.	en
dc.relation.references	ICAO Annex 19 to the Convention on International Civil Aviation — Safety Management, 2nd Edition, 2016.	en
dc.relation.references	Мельник С.В. Системи моніторингу технічного стану авіаційної техніки. — Київ: НАУ, 2021.	uk
dc.relation.references	Zhang Y., et al. AI-Based Fault Diagnosis in Aerospace Systems. — IEEE Aerospace Journal, 2022.	en
dc.relation.references	Li H., Chen W. Neural Network Approaches for Aircraft Predictive Maintenance. — Springer, 2020.	en
dc.date.accessioned	2026-10-15T08:10:04Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 26209.pdf
Розмір:: 405,54 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Зібрання

Актуальні проблеми бойового застосування та експлуатації і ремонту зразків озброєння та військової техніки (2025)