<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Цифрові технології моніторингу та діагностики гальмівних систем у контексті підвищення безпеки руху

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКашканов, А. А.uk
dc.contributor.authorМайданевич, С. Л.uk
dc.contributor.authorKashkanov, A.en
dc.contributor.authorMaidanevych, S.en
dc.titleЦифрові технології моніторингу та діагностики гальмівних систем у контексті підвищення безпеки рухуuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationКашканов А. А., Майданевич С. Л. Цифрові технології моніторингу та діагностики гальмівних систем у контексті підвищення безпеки руху // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fmt/all-fmt-2026/paper/view/28567.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fmt/all-fmt-2026/paper/view/28567
dc.identifier.udc656.1:629.113:004.9
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54763
dc.description.abstractЕфективність гальмівних систем визначає рівень безпеки дорожнього руху, а зчіпна здатність шин із покриттям безпосередньо впливає на довжину гальмівного шляху. Традиційні методи діагностики здебільшого реактивні, тоді як цифрові технології забезпечують безперервний моніторинг, прогнозування відмов та превентивне обслуговування. Використання сенсорних мереж, IoT та алгоритмів машинного навчання дозволяє аналізувати параметри гальмування й стан шин, своєчасно виявляти ризики та інформувати водія. Це сприяє переходу до превентивного управління технічним станом, зниженню аварійності та формуванню сучасної культури безпеки руху.uk
dc.description.abstractBrake system efficiency is a critical factor in road safety, directly linked to vehicle stability and accident prevention.en
dc.subjectцифровий моніторингuk
dc.subjectдіагностика гальмівних системuk
dc.subjectбезпека дорожнього рухуuk
dc.subjectзчіпназдатність шинuk
dc.subjectтелематикаuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesKashkanova A. Methods for assessing the risk of accidents in the driver-vehicle-road-environment system. The Archives of Automotive Engineering – Archiwum Motoryzacji. 2025, vol. 109, no 3, 41-61. https://doi.org/10.14669/AM/207102.en
dc.relation.referencesKashkanov A. A., Rotshtein A. P., Kucheruk V. Yu., Kashkanov V. A. Tyre-Road friction Coefficient: Estimation Adaptive System. Bulletin of the Karaganda University. «Physics» series. 2020, 2(98), 50-59. https://doi.org/10.31489/2020Ph2/50-59.en
dc.relation.referencesBogomolov V. A., Klimenko V. I., Leontiev D. N., Ponikarovska S. V., Kashkanov A. A., Kucheruk V. Yu. Plotting the adhesion utilization curves for multi-axle vehicles. Bulletin of the Karaganda University. «Physics» series. 2021, 1(101), 35-45. https://doi.org/10.31489/2021Ph1/35-45.en
dc.relation.referencesKashkanov A., Semenov A., Kashkanova A., Kryvinska N., Palchevskyi O., Baraban S. Estimating the effectiveness of electric vehicles braking when determining the circumstances of a traffic accident. Scientific Reports. 2023, 13, 19916, 1-18. https://doi.org/10.1038/s41598-023-47123-7.en
dc.relation.referencesVolkov, V., Volkova, T., Kuzhel, V., Kyrytsya, I., Vishtak, I. (2025). Intelligent Manufacturing Systems for Controlling the Technical Condition of Vehicles in the Life Cycle. In: Ivanov, V., Silva, F.J.G., Trojanowska, J., Pinto, A.M.G. (eds) Advances in Design, Simulation and Manufacturing VIII. DSMIE 2025. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. P. 241-254. https://doi.org/10.1007/978-3-03195211-1_21.en
dc.relation.referencesКашканов А. А., Кашканов В. А., Кужель В. П. Транспортно-експлуатаційні якості автомобільних доріг та міських вулиць : навчальний посібник. Вінниця: ВНТУ, 2018. 113 с.uk
dc.relation.referencesБуряк В., Кашканов А. Інтелектуальні системи моніторингу в логістиці зернових: вплив на експлуатаційні витрати автомобільного транспорту. Автомобіль і електроніка. Сучасні технології. 2025, 28, С. 6-13. https://doi.org/10.30977/VEIT.2025.28.0.1.uk
dc.relation.referencesBabenko V., Mukashev T., Liubokhynets L., Iurchenko M. et al. Managing Transport Systems with Artificial Intelligence. Journal of Information Technology Management. 2025, 17(2), P. 13-27. https://doi.org/10.22059/jitm.2025.101574.en
dc.relation.referencesКашканов А. А., Москалюк М. Л. Методи обґрунтування запасів запасних частин у системі управління транспортним процесом. Вісник машинобудування та транспорту. 2024, 1(19), С. 68-74. https://doi.org/10.31649/2413-4503-2024-19-1-68-74.uk
dc.relation.referencesMahale Y., Kolhar S., More A. S. A comprehensive review on artificial intelligence driven predictive maintenance in vehicles: technologies, challenges and future research directions. Discover Applied Sciences. 2025, 7, 243. https://doi.org/10.1007/s42452-025-06681-3.en
dc.date.accessioned2026-10-06T08:38:25Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
28567.pdf
Розмір:
320,54 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет машинобудування та транспорту (2026)