Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Серія: Iнформатика i моделювання

Математична модель трифазно-трифазного модулятора напруги системи збудження асинхронізованого генератора автономної вітроенергетичної установки

Карл Василів — 2026-03-27

Запропонована унікальна математична модель трифазно-трифазного модулятора напруги ‒ компоненти асинхронізованого генератора з безконтактною тиристорною системою збудження вітроенергетичної установки і розроблений програмний код для комп’ютерного дослідження. Математичною моделлю слугує система диференціальних рівнянь електричного стану у фазних координатах, яка враховує взаємні впливи структурних елементів модулятора напруги (двох асинхронних машин) і електромагнітні зв’язки електричних контурів цих машин. Теоретичним підґрунтям математичної моделі слугують базові електротехнічні методи: вузлових потенціалів і закони Кірхгофа та явні чисельні методи інтегрування диференціальних рівнянь ‒ Рунге-Кутта і метод Гауса для розв’язування лінійної системи алгебричних рівнянь електричного стану в базисі потенціалів незалежних вузлів. Представлено результати комп’ютерного дослідження електромагнітних процесів модулятора у формі розрахункових залежностей миттєвих значень напруг і струмів. Іл.:13. Бібліогр.: 21 назв.

Нечіткі багатоіндексні нелінійні транспортні задачі

Лев Раскін — 2026-03-27

Об'єкт дослідження: розглянуто нелінійну сепарабельне транспортну задачу з нечітко заданими вихідними даними. Задачу умовної оптимізації перетворено на безумовну. При вирішенні використано комплексний критерій, значення якого залежить від функцій належності нечітких параметрів задачі. Обчислювальну процедуру оптимізації організовано відповідно до методу Нелдера-Міда.

Модель представлення стану та прогнозування параметрів мікроклімату в розподілених інформаційно-вимірювальних системах

Юрій Шеліхов — 2026-03-27

У роботі запропоновано та експериментально оцінено хмарну мікросервісну платформу адаптивного керування мікрокліматом, що поєднує потокову обробку гетерогенних сенсорних даних і нейромережеве прогнозування. Удосконалена модель представлення стану формує узгоджений вектор стану на основі потокової агрегації та нормалізації IoT-вимірювань у режимі реального часу. На основі часових послідовностей цього вектора модель LSTM забезпечує коротко- та середньостроковий прогноз, який використовується для проактивного прийняття керуючих рішень у контурі клімат-контролю. Експерименти з віртуальними IoT-пристроями підтвердили придатність підходу до обробки потоків у реальному часі та високу точність прогнозування (MAE для температури ±0,6 °C; для вологості ±3,1 %). Іл.: 2. Табл.: 5. Бібліогр.: 10 назв

Поперечні коливання пластинчастої конструкції з закріпленими всіма сторонами під нормальними навантаженнями

Махматалі Усаров — 2026-03-27

У цій статті розглядаються поперечні коливання прямокутної пластинчастої конструкції, всі сторони якої закріплені, під дією нормальних навантажень, прикладених до її поверхні, з використанням теорії бімоментних пластин. Задачу було вирішено методом скінченних різниць. Представлено числові результати розрахунку нормальних переміщень та напружень. Іл.: 2. Табл.: 5. Бібліогр.: 10 назв

Підхід CERONEST до домашнього моніторингу клімату та верифікації відключень електроенергії

Денис Лисенок — 2026-03-27

Нестабільність електропостачання в Україні, зокрема перепади напруги та регулярні розбіжності між плановими графіками і фактичними подіями, ускладнює організацію віддаленої роботи та побутових процесів. Водночас системи розумного будинку залежать від безперервного живлення і мережевої доступності, а більшість наявних інструментів для відстеження відключень зводяться до перегляду графіків без перевірки реального стану за конкретною адресою. Окремою проблемою є фрагментація даних від власноруч створених IoT пристроїв, оскільки розробнику часто доводиться окремо реалізовувати збір, збереження та відображення телеметрії, що підвищує трудомісткість і знижує зручність використання.

У статті обґрунтовано підхід CeroNest як офлайн орієнтованого мобільного рішення, яке поєднує отримання графіків відключень електроенергії з можливістю верифікації фактичного стану електропостачання на основі даних IoT пристроїв і забезпечує централізований моніторинг параметрів мікроклімату. Метою роботи є формулювання практичних вимог для умов України та опис архітектури й принципів взаємодії компонентів CeroNest версії 0.4.3, включно з легким стандартом обміну даними, що спрощує інтеграцію користувацьких модулів і зовнішніх сервісів.

Підхід реалізовано як мобільний клієнт із сховищем та періодичним опитуванням IoT пристроїв у домашній мережі. IoT модулі надають телеметрію через HTTP і повертають уніфіковану відповідь у форматі JSON. Застосунок виконує нормалізацію вимірювань до узгодженої внутрішньої моделі та накопичує знімки та історію в локальній базі SQLite, що підтримує роботу за втрати зв’язку. У версії 0.4.3 графіки відключень отримуються поки що тільки з сервісу Чернігівобленерго, погодні дані завантажуються через API MET Norway, а перетворення назв населених пунктів у координати виконується за допомогою Nominatim. Описано два еталонні IoT пристрої на базі ESP8266, зокрема модуль мікроклімату з датчиками DHT11 і BMP180 та модуль контролю освітлення з фотодатчиком LM393. Механізм верифікації інтерпретує доступність пристрою та актуальність телеметрії як ознаку фактичної наявності електропостачання у місці встановлення.

Отримані результати демонструють централізований сценарій для графіків, сповіщень, моніторингу мікроклімату та базової верифікації в межах одного офлайн орієнтованого інтерфейсу, а також зниження часу інтеграції нового пристрою до виконання єдиного контракту JSON через HTTP. Новизна підходу полягає у поєднанні отримання графіків, локального кешування та верифікації стану електропостачання на основі IoT телеметрії в легкій розширюваній архітектурі, придатній до умов нестабільної мережі. Іл.: 4. Табл.: 2. Бібліогр.: 17 назв.

Проблеми приймального оцінювання предметно-орієнтованого програмного забезпечення з модулями глибокого навчання

Марина Мірошник — 2026-03-27

У статті розглянуто особливості приймального тестування програмних систем, що містять модулі нейронних мереж глибокого навчання. Проаналізовано обмеження традиційних підходів до оцінювання якості програмного забезпечення у випадку використання таких інтелектуальних моделей. Проведено систематизацію проблем приймального тестування таких систем та виконано їх класифікацію Запропоновано концептуальний підхід до інтеграції моделі передбачення у процедуру приймального тестування для автоматизованого оцінювання стану ML-модуля використовуючи підхід "чорної скриньки". Іл.: 1. Табл.: 2. Бібліогр.: 14 назв.

Особливості застосування інформаційно-вимірювальних технологій при дослідженні міцності кузовів вагонів

Альона Ловська — 2026-03-27

В статті наведено приклад застосування інформаційно-вимірювальних технологій при дослідження міцності хребтової балки напіввагона. Особливістю запропонованої конструкції хребтової балки є те, що вона виготовлена із прямокутної труби. Дослідження проведено із використанням методу електричного тензометрування, реалізованого в лабораторних умовах на зразках зменшеного розміру. При цьому випробуванню підлягала консольна частина хребтової балки. Розбіжність між експериментальними та теоретичними розрахунками на міцність склала близько 3%.

Проведені дослідження сприятимуть створенню напрацювань щодо проєктування інноваційних конструкцій вантажних вагонів та підвищенню ефективності їх функціонування. Іл.: 9. Табл.: 1. Бібліогр.: 10 назв.

Моделювання розподілених транспортних систем на основі метаграфів: моделі, політики та безпека

Оксана Мнушка — 2026-03-27

Розподілені транспортні системи (РТС) перетворюються на великомасштабні кіберфізичні платформи, які забезпечують розподілення обробки даних, ухвалення рішень і керування між транспортними засобами, інфраструктурою та хмарними сервісами. Попри зростання масштабованости та стійкости, це ускладнює координацію, інтеграцію й забезпечення безпеки. Узагальнено основні класи моделей, зокрема на основі IoT/edge-технологій: моніторинг, прогнозування, оптимізація, керування та мульти-модальне планування. Поперечний аналіз виявляє прогалини у формалізації. Як уніфікований підхід запропоновано використання метаграфів — математичного апарату для моделювання структурних і процесуальних

Інтелектуальна мікросервісна система прийняття рішень на основі технологій машинного навчання

Світлана Гавриленко — 2026-03-27

У роботі запропоновано інтелектуальну мікросервісну систему для автоматизованого аналізу футбольних матчів на основі технологій машинного навчання.

У ході дослідження проведено порівняльний аналіз архітектури нейронних мереж для детектування об'єктів (YOLO, EfficientDet, Detectron2) та методів мультиоб’єктного супроводження (ByteTrack). Запропоновано архітектурне рішення, яке базується на функціональній декомпозиції модулей. Модуль відеоаналізу (Python/YOLOv8) здійснює детектування гравців та опорних точок розмітки, що у поєднанні з математичним апаратом гомографії дозволяє трансформувати просторові дані у 2D-метричну систему. Обчислювальний модуль (TypeScript/Bun) забезпечує розрахунок кінематичних та командних метрик у реальному часі. Управління метаданими реалізовано через GraphQL API (NestJS/PostgreSQL), а клієнтський інтерфейс (Next.js) інтегровано з великою мовною моделлю (GPT-4o-mini) для генерації прескриптивної тактичної аналітики. Розроблена система автоматизує повний цикл обробки спортивних даних: від детекції об'єктів у відеопотоці до формування якісних рекомендацій для тренерського штабу. Експериментальні дані підтверджують високу ефективність запропонованого стеку технологій. Створена система має практичну цінність, формує надійну технологічну базу для подальшого розвитку систем інтелектуального відеомоніторингу та поглибленої спортивної аналітики. Іл.: 4. Бібліогр.: 23 назв.

Оптимізація обчислень нейромережевих моделей для виявлення мережевих вторгнень у системах інтернету речей на мікроконтролерних платформах

Олександр Заковоротний — 2026-03-27

У роботі розглянуто проблему застосування нейромережевих методів для виявлення мережевих вторгнень у комп’ютерних системах Інтернету речей за умов обмежених обчислювальних ресурсів вбудованих пристроїв. У таких системах аналіз мережевого трафіку, розпізнавання аномальних подій та забезпечення безпеки повинні виконуватися у режимі, наближеному до реального часу, безпосередньо на периферійних вузлах інфраструктури граничних обчислень. Використання моделей на основі нейронних мереж у подібних вбудованих системах ускладнюється значними обчислювальними витратами під час виконання обчислень, що обмежує можливість їх реалізації на мікроконтролерних платформах комп’ютерних систем.

Метою роботи є підвищення ефективності виконання нейромережевих алгоритмів виявлення вторгнень шляхом оптимізації обчислювальних процесів для вбудованих систем. У роботі запропоновано підхід до оптимізації обчислень нейромережевих моделей, що базується на використанні цілочисельного fixed-point представлення параметрів та табличної апроксимації сигмоїдної функції активації. Для експериментальної перевірки ефективності підходу сформовано компактні нейромережеві моделі для задачі класифікації мережевого трафіку на основі загальнодоступних наборів даних NSL-KDD та UNSW-NB15. Реалізацію моделей виконано мовою C та досліджено на мікроконтролерній платформі STM32L476, що використовується у вбудованих комп’ютерних системах.

Проведені експериментальні дослідження показали, що застосування запропонованих методів дозволяє суттєво зменшити час виконання нейромережевих обчислень на вбудованих пристроях при збереженні прийнятного рівня точності класифікації мережевого трафіку. Отримані результати підтверджують доцільність використання оптимізованих нейромережевих моделей у системах виявлення вторгнень для комп’ютерних систем Інтернету речей та вбудованих систем, що функціонують у режимі реального часу. Іл.: 4. Табл.: 2. Бібліогр.: 17 назв.