Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Not a member yet
10487 research outputs found
Sort by
Розробка методу класифікації бойових колісних машин із застосуванням нечіткого кластерного аналізу
No full textThe object of this study is combat wheeled vehicles (CWVs). The task addressed is the categorization of CWVs. The devised CWV categorization method is based on the use of the fuzzy c-means (FCM) algorithm, which determines the centers of fuzzy clusters and their corresponding functions and memberships, which can take values in the interval from 0 to 1. Therefore, the degrees of membership of CWV samples to fuzzy clusters have been determined, which together define the fuzzy division of the initial set of CWV samples. The minimum number of samples required to solve the fuzzy clustering problem by determining the values of the objective function and the magnitude of its increment per sample with a sequential increase in the number of samples is 55 pieces. It has been confirmed that the maximum number of clusters at level 6 satisfies the needs of categorization and does not require their increase due to the presence of individual CWV samples with large degrees of membership in 2-clusters. It has been proven that with a weight parameter value of 1.68, the fuzziness of the membership matrix ensures an average level of membership of samples to 6 clusters at a level of not less than 99 %. The proposed CWV categorization method establishes a correspondence between the technical characteristics of the samples and their functional purpose. This makes it possible to take into account the uncertainties caused by the assignment of samples with intermediate characteristics between groups to one group. The resulting categorization results establish benchmarks to which CWV samples should approach when designing CWV types, which are constructed on the basis of unified units and assemblies. The results of this study could be used to determine CWV samples of the same type under conditions of a significant variety of options for providing unitsОб’єктом дослідження є бойові колісні машини (CWV). Досліджувалась проблема класифікації CWV. Розроблений метод класифікації CWV базується на використанні алгоритму нечітких c-середніх (FCM), який визначає центри нечітких кластерів і відповідні їм функції та належності, що можуть приймати значення в інтервалі від 0 до 1. Отже, визначаються ступені належності зразків CWV до нечітких кластерів, що в сукупності визначає нечіткий поділ початкової множини зразків CWV. Мінімальна кількість зразків, необхідна для розв’язання задачі нечіткої кластеризації шляхом визначення значень цільової функції та величин її приросту на один зразок при послідовному збільшенні числа зразків, становить 55 штук. Підтверджено, що максимальна кількість кластерів на рівні 6 задовольняє потреби класифікації і не потребує їх збільшення через наявність окремих зразків CWV, з великими ступенями належності до 2-кластерів. Доведено, що при значенні вагового параметра на рівні 1,68 розмитість матриці належності забезпечує середній рівень належності зразків до 6 кластерів на рівні не меншому за 99%. Запропонований метод класифікації CWV встановлює відповідність між технічними характеристиками зразків та їх функціональним призначенням. Це дозволяє враховувати невизначеності, спричинені віднесенням зразків, що мають проміжні характеристики між групами, до однієї групи. Отримані результати класифікації встановлюють орієнтири, до яких повинні наближатися зразки CWV при проєктуванні типажів CWV, які створюються на базі уніфікованих вузлів та агрегатів. Результати дослідження можуть бути використані при визначенні однотипних зразків CWV в умовах значного різноманіття варіантів забезпечення підрозділі
Розробка алгоритмізації задачі маршрутизації транспортних засобів
No full textThe Capacitated Vehicle Routing Problem with Time-Dependent Demands (CVRPTD) is a significant optimization challenge in the logistics and transportation domain, characterized by dynamic customer demands, strict time windows, and heterogeneous vehicle fleets. This study focuses on urban parcel delivery operations as the primary object of research. The problem addressed involves the inefficiency of conventional vehicle routing strategies in adapting to time-varying customer demands and operational constraints, which often lead to increased costs and service delays. This study aims to minimize total operational costs while ensuring compliance with capacity constraints, service continuity, and demand fluctuations. A comprehensive mathematical model is developed based on a fully connected, directed acyclic graph G=(V, A), incorporating decision variables that represent vehicle routing sequences, timing, and vehicle type assignments. This study addresses the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time-Dependent Demands (CVRPTD) in urban parcel delivery, where traditional routing methods struggle with dynamic demands and operational constraints. A mathematical model using a directed acyclic graph is developed, optimized via a gradient-based method with Hessian approximation, LU decomposition, and quasi-Newton techniques. Experiments on datasets with up to 200 customers and 20 vehicles with reductions ranging from 1.79% to 12.75%. The most significant improvement was observed in Sidorame Timur, where the optimization distance decreased by 12.75%, indicating high accuracy in route optimization. For the SCP, the proposed algorithm achieved a 6.46% improvement in solution quality over traditional greedy algorithmsПроблема маршрутизації транспортних засобів з обмеженою пропускною здатністю та залежними від часу вимогами є значною проблемою оптимізації в галузі логістики та транспорту, що характеризується динамічними вимогами клієнтів, суворими часовими вікнами та неоднорідними автопарками. Це дослідження зосереджено на міських операціях доставки посилок як на основному об’єкті дослідження. Розглянута проблема полягає в неефективності традиційних стратегій маршрутизації транспортних засобів в адаптації до змінних у часі вимог клієнтів та операційних обмежень, що часто призводить до збільшення витрат та затримок обслуговування. Це дослідження має на меті мінімізувати загальні операційні витрати, забезпечуючи при цьому дотримання обмежень пропускної здатності, безперервність обслуговування та коливання попиту. Розроблено комплексну математичну модель на основі повністю зв’язаного, орієнтованого ациклічного графа G=(V, A), що включає змінні рішення, що представляють послідовності маршрутизації транспортних засобів, час та призначення типів транспортних засобів. Це дослідження розглядає проблему маршрутизації транспортних засобів з обмеженою пропускною здатністю та залежними від часу вимогами у міській доставці посилок, де традиційні методи маршрутизації мають труднощі з динамічними вимогами та операційними обмеженнями. Розроблено математичну модель з використанням орієнтованого ациклічного графа, оптимізовану за допомогою градієнтного методу з наближенням Гессе, розкладанням LU та квазіньютонівськими методами. Експерименти на наборах даних з кількістю клієнтів до 200 та 20 транспортними засобами зі скороченнями від 1,79% до 12,75%. Найбільш значне покращення спостерігалося в Сідораме Тімур, де відстань оптимізації зменшилася на 12,75%, що свідчить про високу точність оптимізації маршруту. Для задачі про покриття множини запропонований алгоритм досяг покращення якості рішення на 6,46% порівняно з традиційними жадібними алгоритмам
Визначення впливу рівня холодагента в ресивері на енергоефективність та продуктивність охолодження побутових морозильних камер
No full textThis study investigates a domestic vapor-compression freezer system utilizing R404A refrigerant and a 0.75 kW-rated compressor, with a focus on the impact of different liquid refrigerant levels in the receiver on system performance and energy consumption. One major issue in household freezers is excessive energy use, particularly in systems lacking fluid regulation mechanisms such as a receiver. To explore this, an experimental setup was developed to test six operating conditions: one without a receiver and five with varying refrigerant fill levels in the receiver, ranging from less than 0% to over 60%. Experimental results showed that the freezer without a receiver recorded the highest Coefficient of Performance (COP) of 2.55 but also had the highest energy usage at 1.90 kWh. In contrast, the configuration with 30% refrigerant fill in the receiver demonstrated optimal performance, achieving a 47% reduction in compressor power, the lowest energy consumption (1.01 kWh), and an evaporator temperature reaching –31°C. These improvements are attributed to more stable refrigerant flow, enhanced subcooling, and better pressure regulation enabled by the receiver. The use of a liquid receiver allowed for smoother thermodynamic operation, minimizing energy loss through irregular phase distribution. The findings suggest that fine-tuning the refrigerant charge within the receiver can significantly improve the system’s energy efficiency, without the need for extensive redesign of main components. This approach offers a simple, low-cost, and effective solution, especially relevant for household and small-scale commercial freezer applications where practicality and long-term savings are prioritiesУ цьому дослідженні досліджується побутова система парокомпресійної морозильної камери, що використовує холодоагент R404A та компресор потужністю 0,75 кВт, з акцентом на вплив різних рівнів рідкого холодоагенту в ресивері на продуктивність системи та споживання енергії. Однією з основних проблем побутових морозильних камер є надмірне споживання енергії, особливо в системах, що не мають механізмів регулювання рідини, таких як ресивер. Для дослідження цього було розроблено експериментальну установку для тестування шести робочих умов: один без ресивера та п’ять з різним рівнем заповнення ресивера холодоагентом, від менш ніж 0% до понад 60%. Експериментальні результати показали, що морозильна камера без ресивера зафіксувала найвищий коефіцієнт продуктивності (COP) 2,55, але також мала найвище споживання енергії – 1,90 кВт‧год. Натомість конфігурація з 30% заповненням ресивера холодоагентом продемонструвала оптимальну продуктивність, досягнувши зниження потужності компресора на 47%, найнижчого споживання енергії (1,01 кВт⋅год) та температури випарника, що досягла –31°C. Ці покращення пояснюються стабільнішим потоком холодоагенту, покращеним переохолодженням та кращим регулюванням тиску, що забезпечується ресивером. Використання рідинного ресивера дозволило забезпечити плавнішу термодинамічну роботу, мінімізуючи втрати енергії через нерівномірний розподіл фаз. Результати дослідження свідчать про те, що точне налаштування заправки холодоагентом у ресивері може значно підвищити енергоефективність системи без необхідності значної переробки основних компонентів. Цей підхід пропонує просте, недороге та ефективне рішення, особливо актуальне для побутових та невеликих комерційних морозильних камер, де пріоритетами є практичність та довгострокова економі
Обгрунтування подвійної системи вентиляції для повного захоплення високорадіоактивних відходів у відпрацьованих відкритих шахтах
No full textThe complete burial of high-level radioactive waste (HLW) in spent open mines presents a promising solution to long-term waste isolation. This study presents the justification and design of an innovative dual ventilation system aimed at regulating heat and removing gas-dust mixtures from such repositories. The ventilation system is designed to control dust-gas emissions and thermal loads through a two-chimney configuration, enabling efficient gas extraction and convective cooling. A system of main and additional chimneys is proposed: the main chimney channels the rising hot gas-dust mixture, while the additional chimney processes it through a staged treatment system before final disposal. Mathematical modeling, including Fourier’s Law, Darcy’s Law, and Fick’s Law, supports the thermal, hydraulic, and gas dynamics simulations. The study demonstrates that with adequate ventilation flow and composite-layer insulation, internal repository temperatures can be reduced from 300°C to below 100°C within 30 years, significantly lowering the risk of container degradation and gas-induced particle mobilization. The integrated system improves the safety, observability, and long-term reliability of HLW burial in open spent mines, offering a scalable and internationally compliant solution. Through a combination of temperature distribution modeling, structural analysis, and airflow simulations, the system's viability is demonstrated. The results show that the proposed ventilation configuration provides effective thermal regulation, structural resilience under stress, and compatibility with repurposed mining infrastructure. The study contributes a scalable, energy-efficient solution to HLW (High-level radioactive waste) repository management, paving the way for safer and more sustainable nuclear waste isolationПовне захоронення високоактивних радіоактивних відходів (ВРВ) у відпрацьованих відкритих шахтах є перспективним рішенням для довгострокової ізоляції відходів. У цьому дослідженні представлено обґрунтування та проектування інноваційної подвійної вентиляційної системи, спрямованої на регулювання тепла та видалення газопилових сумішей з таких сховищ. Вентиляційна система призначена для контролю пилогазових викидів та теплових навантажень завдяки конфігурації з двома димарями, що забезпечує ефективне відведення газу та конвективне охолодження. Запропоновано систему основного та додаткового димарів: основний димар направляє піднімається гарячу газопилову суміш, а додатковий димар обробляє її за допомогою поетапної системи очищення перед остаточним захороненням. Математичне моделювання, включаючи закон Фур'є, закон Дарсі та закон Фіка, підтверджує теплове, гідравлічне та газодинамічне моделювання. Дослідження демонструє, що за умови належного вентиляційного потоку та ізоляції з композитного шару внутрішню температуру сховища можна знизити з 300°C до нижче 100°C протягом 30 років, що значно знижує ризик деградації контейнера та мобілізації частинок, викликаної газом. Інтегрована система покращує безпеку, спостережуваність та довгострокову надійність захоронення високоактивних радіоактивних відходів (ВРВ) у відкритих відпрацьованих шахтах, пропонуючи масштабоване та міжнародно сумісне рішення. Завдяки поєднанню моделювання розподілу температури, структурного аналізу та моделювання потоку повітря демонструється життєздатність системи. Результати показують, що запропонована конфігурація вентиляції забезпечує ефективне регулювання температури, структурну стійкість під навантаженням та сумісність з перепрофільованою гірничою інфраструктурою. Дослідження пропонує масштабоване, енергоефективне рішення для управління сховищем ВРВ (високоактивних радіоактивних відходів), прокладаючи шлях для безпечнішої та більш сталої ізоляції ядерних відходів
Розробка гідрогелів крохмалю та альгінату саго для 3D-друку харчових продуктів методом екструзії
No full textThe integration of food-grade starch into 3D printing technologies holds significant potential for creating customized, sustainable, and nutritionally enriched food products. This manuscript explores the development of novel sago starch-alginate food inks, specifically examining their rheological behavior, printability, and application potential for extrusion-based 3D food printing. Indonesia, holding over half the world's sago forests (1.28 million hectares), underutilizes this native staple. However, challenges persist in ensuring structural stability, reproducibility, and functional performance. The primary problem addressed is the identification of suitable hydrogel formulations that achieve both reliable printability and structural integrity post-printing. This study establishes that successful 3D printing of alginate-sago hydrogels requires a critical concentration threshold of 20% alginate/sago formulation. A notable feature is the significant discrepancy between theoretical rheological predictions and experimental outcomes for mid-range composites (e. g., Alg6/Sago6 and Alg8/Sago8), underscoring limitations in current rheological models. Sago starch, with its high amylose content and favorable shear-thinning behavior, offers superior printability and storage performance. While sago incorporation significantly enhances shear-thinning behavior and allows for effective viscosity modulation, storage modulus proved more predictive of printability than viscosity parameters. These findings provide practical insights for optimizing starch in maintaining structural fidelity. A circular and cubical shape of printing with height of 10 cm was reached using the line deposition of around 0.5 mm with 90% accuracy of design patternІнтеграція харчового крохмалю в технології 3D-друку має значний потенціал для створення індивідуальних, стійких та збагачених поживними речовинами харчових продуктів. У цьому рукописі досліджується розробка нових харчових чорнил на основі сагового крохмалю та альгінату, зокрема, їхня реологічна поведінка, придатність для друку та потенціал застосування для 3D-друку харчових продуктів методом екструзії. Індонезія, де знаходиться понад половина світових сагових лісів (1,28 мільйона гектарів), недостатньо використовує цю місцеву рослину. Однак, залишаються проблеми із забезпеченням структурної стабільності, відтворюваності та функціональних характеристик. Основною проблемою, що розглядається, є визначення відповідних гідрогелевих рецептур, які забезпечують як надійну придатність для друку, так і структурну цілісність після друку. Це дослідження встановлює, що успішний 3D-друк альгінат-сагових гідрогелів вимагає критичного порогу концентрації 20% альгінату/саго. Примітною особливістю є значна розбіжність між теоретичними реологічними прогнозами та експериментальними результатами для композитів середнього класу (наприклад, Alg6/Sago6 та Alg8/Sago8), що підкреслює обмеження сучасних реологічних моделей. Саговий крохмаль, завдяки високому вмісту амілози та сприятливій здатності до розрідження при зсуві, забезпечує чудову друкованість та продуктивність при зберіганні. Хоча включення саго значно покращує здатність до розрідження при зсуві та дозволяє ефективно модулювати в'язкість, модуль зберігання виявився більш прогностичним для друкованості, ніж параметри в'язкості. Ці результати дають практичне уявлення про оптимізацію крохмалю для підтримки структурної точності. Кругла та кубічна форма друку висотою 10 см була досягнута за допомогою лінійного нанесення близько 0,5 мм з 90% точністю шаблону проектуванн
Визначення механічних властивостей та морфології поверхні волоконних біокомпозитів artocarpus elasticus внаслідок впливу обробки лугами для автомобільного застосування
No full textLantung bark (Artocarpus elasticus), a natural fiber abundant in Bengkulu and other Indonesian regions, was studied as reinforcement in polyester-based biocomposites. The increasing demand for environmentally friendly materials has driven the development of natural fiber-based biocomposites as alternatives to synthetic materials. The main problem addressed is the weak interfacial bonding between untreated Lantung fibers and polymer matrices, reducing composite mechanical performance. To overcome this, fibers were treated with Sodium Hydroxide (NaOH) solutions at 2%, 4%, and 6% concentrations for 2 hours to improve surface morphology and chemical reactivity. After drying, treated fibers were fabricated into biocomposites using the hand lay-up pressing method. Testing included morphological observation via 3D microscopy and mechanical evaluation through tensile and bending tests based on ASTM standards. Results showed that 2% NaOH treatment provided the best biocomposite’s mechanical properties, with a Modulus of Rupture (MOR) of 82.41 MPa and a Modulus of Elasticity (MOE) of 4.71 GPa. These improvements are explained by effective removal of surface impurities without significant fiber damage, enhancing fiber-matrix adhesion. The distinctive feature of this study is identifying an optimal alkali concentration that maintains fiber integrity while significantly improving mechanical performance. The developed Lantung biocomposites have potential applications as eco-friendly interior or non-structural automotive components requiring moderate tensile strength and high flexural performanceКору лантунга (Artocarpus elasticus), натуральне волокно, поширене в Бенгкулу та інших регіонах Індонезії, було досліджено як армуючий матеріал у біокомпозитах на основі поліестеру. Зростаючий попит на екологічно чисті матеріали стимулював розробку біокомпозитів на основі натуральних волокон як альтернативи синтетичним матеріалам. Основною проблемою, яку було вирішено, є слабкий міжфазний зв'язок між необробленими волокнами лантунга та полімерними матрицями, що знижує механічні характеристики композиту. Щоб подолати цю проблему, волокна обробляли розчинами гідроксиду натрію (NaOH) у концентраціях 2%, 4% та 6% протягом 2 годин для покращення морфології поверхні та хімічної реакційної здатності. Після сушіння оброблені волокна були перетворені на біокомпозити методом ручного пресування. Тестування включало морфологічне спостереження за допомогою 3D-мікроскопії та механічну оцінку за допомогою випробувань на розтяг та вигин відповідно до стандартів ASTM. Результати показали, що обробка 2% NaOH забезпечила найкращі механічні властивості біокомпозиту з модулем розриву (MOR) 82,41 МПа та модулем пружності (MOE) 4,71 ГПа. Ці покращення пояснюються ефективним видаленням поверхневих домішок без значного пошкодження волокон, що покращує адгезію волокна до матриці. Відмінною особливістю цього дослідження є визначення оптимальної концентрації лугу, яка підтримує цілісність волокон, водночас значно покращуючи механічні характеристики. Розроблені біокомпозити лантунга мають потенційне застосування як екологічно чисті компоненти інтер'єру або неструктурні автомобільні компоненти, що потребують помірної міцності на розтяг та високої міцності на зги
Розробка методики інтелектуальної оцінки параметрів в системах підтримки прийняття рішень
No full textThe object of the study is decision support systems.
The subject of the study is the process of evaluating the parameters of decision support systems.
The problem addressed in the study is improving the reliability of parameter evaluation in decision support systems while ensuring the required operational efficiency, regardless of the volume of incoming data.
The originality of the proposed method lies in the application of additional advanced procedures, which enable the following:
– verification of the topology and parameters of decision support systems, taking into account the degree of uncertainty in the initial data, achieved through the use of an improved penguin colony algorithm;
– preliminary selection of individuals for configuring an evolving artificial neural network using an improved genetic algorithm, which reduces solution search time and increases the reliability of the obtained results;
– adjustment of the weights of the evolving artificial neural network, leading to improved accuracy in parameter evaluation of decision support systems;
– implementation of additional mechanisms for tuning the parameters of the evolving artificial neural network through modification of the membership function;
– enhancement of the reliability of parameter evaluation in decision support systems via parallel assessment using multiple evaluation methods;
– utilization of a hybrid evaluation of decision support system parameters, enabling correct operation in the absence of conditions such as stationarity, homogeneity, normality, and independence.
An example of applying the proposed methodology to the evaluation of decision support system parameters has been conducted. The experiment demonstrated an increase in the reliability of parameter evaluation by 17–21% through the use of additional procedures, while maintaining the specified level of operational efficiencyОб’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес оцінювання параметрів систем підтримки прийняття рішень. Проблема, яка вирішується в дослідженні, є підвищення достовірності оцінювання параметрів систем підтримки прийняття рішень при забезпеченні заданої оперативності незалежно від обсягів даних, які надходять на її вхід. Оригінальність методу полягає у використанні додаткових удосконалених процедур, які дозволяють:
– провести верифікацію топології та параметрів систем підтримки прийняття рішень з врахуванням ступеню невизначеності вихідних даних про інформацію, яка відома про неї за рахунок використання удосконаленого алгоритму зграї пінгвінів;
– провести первинний відбір особин для налаштування штучної нейронної мережі, що еволюціонує, що здійснюється з використанням удосконаленого генетичного алгоритму, чим зменшується час пошуку рішення та підвищується достовірність отриманих рішень;
– налаштувати ваги штучної нейронної мережі, що еволюціонує, чим досягається підвищення точності оцінювання параметрів систем підтримки прийняття рішень;
– задіяти додаткові механізми корегування параметрів штучної нейронної мережі, що еволюціонує, за рахунок використання процедури зміни функції належності;
– підвищити достовірність оцінки параметрів системи підтримки прийняття рішень за рахунок паралельної оцінки декількома методами оцінювання ;
– використовувати гібридну оцінку параметрів системи підтримки прийняття рішень, чим досягається можливість коректної роботи при відсутності умов стаціонарності, однорідності, нормальності, незалежності.
Проведений приклад використання запропонованої методики на прикладі оцінки параметрів систем підтримки прийняття рішень. Приклад показав підвищення достовірності оцінки параметрів систем підтримки прийняття рішень на рівні 17−21% за рахунок використання додаткових процедур при збереженні заданого рівня оперативност
Обгрунтування архітектури YOLO11 для визначення фракційного складу зернових сумішей озимої пшениці
No full textThis study’s object is the process of determining the fractional composition of winter wheat grain mixtures using computer vision and deep learning methods. The basic task that needs to be solved is the high complexity, subjectivity, and speed of determining the fractional composition of grain by conventional methods.
The results obtained demonstrate the successful training and comparative analysis of several YOLO11-seg instance segmentation models on a specialized dataset deployed on the NVIDIA Jetson Orin platform. In particular, the YOLO11m-seg model with an image size of 640 × 640 pixels achieved the optimal compromise between accuracy and speed, achieving a Mask mAP50-95 index of 0.558 at an output speed of 62.5 ms/image. Training the YOLO11n-seg 1280 × 1280 model provided the best average segmentation accuracy (Mask mAP50-95 0.640) by increasing the performance of identifying objects of "complex" classes, which are key for accurate determination of the fractional composition.
The results have made it possible to solve the problem under consideration through the empirically justified choice of architecture. Unlike hypothetical approaches, the study provides specific quantitative data on the performance of different YOLO11-seg architectures. That allowed for a reasonable selection of the model that best meets the requirements for accuracy and speed for practical deployment, solving the problem of uncertainty in the choice of architecture.
The findings create the basis for automating grain quality control, increasing its efficiency, objectivity, and also significantly reducing labor intensity by automating routine operations. For practical use of the system, it is necessary to ensure stable lighting conditions, as well as the presence of a digital camera, a computer, and appropriate softwareОб'єктом дослідження є процес визначення фракційного складу зернових сумішей озимої пшениці за допомогою методів комп'ютерного зору та глибокого навчання. Основною проблемою, що вимагає вирішення, є висока трудомісткість, суб'єктивність та швидкість визначення фракційного складу зерна традиційними методами. Отримані результати демонструють успішне навчання та порівняльний аналіз кількох моделей сегментації екземплярів YOLO11-seg на спеціалізованому датасеті, розгорнутих на платформі NVIDIA Jetson Orin. Зокрема, модель YOLO11m-seg з розміром зображень 640 × 640 пікселів досягла оптимального компромісу між точністю та швидкістю, досягнувши показника Mask mAP50-95 0,558 при швидкості виведення 62,5 мс/зображення. Навчання моделі YOLO11n-seg 1280 × 1280 забезпечило найкращі показники середньої точності сегментації (Mask mAP50-95 0,640) за рахунок підвищення продуктивності визначення об’єктів «складних» класів, що є ключовими для точного визначення фракційного складу. Отримані результати дозволили вирішити досліджувану проблему завдяки емпірично обґрунтованому вибору архітектури. На відміну від гіпотетичних підходів, дослідження надає конкретні кількісні дані про продуктивність різних архітектур YOLO11-seg. Це дозволило обґрунтовано вибрати модель, яка найкраще відповідає вимогам точності та швидкості для практичного розгортання, вирішуючи проблему невизначеності у виборі архітектури. Отримані результати створюють основи для автоматизації контролю якості зерна, підвищуючи її ефективність, об'єктивність, а також суттєво зменшуючи трудомісткість за рахунок автоматизації рутинних операцій. Для практичного використання системи необхідне забезпечення стабільних умов освітлення, а також наявність цифрової камери, комп'ютера та відповідного програмного забезпеченн
Розробка інформаційної технології оптимізації швидкодії системи управління парогенератора з ідентифікацією нелінійних моделей
No full textThis study’s object is the process that controls water level in steam generator at a nuclear power plant. The task considered is to optimize the speed of operation and automatic control system of the steam generator.
Optimization information technology for water level control system in steam generator has been proposed, based on nonlinear mathematical models and level objective functions. Nonlinear mathematical model of control system has been considered, which is built to optimize quality indexes of the system.
Applying the developed algorithms, computational experiments were performed to identify and optimize parameters of control system by optimizing level objective functions. Values for 41 parameters in the model of a water level control system in PGV-1000 steam generator were determined. The resulting value for mean square deviation of the model’s processes from experimental ones equals 0.43%, which is 54% less than when using linear model. As a result of optimizing water level control system when load is dropped by 20%, a minimum control time of 146 s was achieved. A change in the water level in a steam generator did not exceed 24% of maximum allowable value.
A special feature of the devised optimization information technology for control system is that the level objective function includes all information about optimization problem of a nonlinear control system. This simplifies algorithms and software for solving optimization problems in complex control systems. The technology for optimizing nonlinear control systems considered here could make it possible to increase degree of scientific validity of technical projects for improving various applied and promising control systemsОб’єктом дослідження є процес управління рівнем води в парогенераторі атомної електричної станції. Розглянута проблема оптимізації швидкодії, системи автоматичного управління парогенератора. Запропонована інформаційна технологія оптимізації для системи управління рівнем води в парогенераторі, що ґрунтується на нелінійних математичних моделях і рівневих цільових функціях. Розглянута нелінійна математична модель системи управління, яка призначена для оптимізації показників якості системи. З використанням розроблених алгоритмів проведено обчислювальні експерименти з ідентифікації та оптимізації параметрів системи управління шляхом оптимізації рівневих цільових функцій. Ідентифіковані значення 41 параметра моделі системи управління рівнем води в парогенераторі ПГВ-1000. Досягнуто значення середньоквадратичного відхилення процесів в моделі від експериментальних процесів 0,43%, що на 54% менше, ніж при використанні лінійної моделі. В результаті оптимізації системи управління рівнем води при скиданні навантаження на 20% отримано мінімальний час регулювання 146 с. Зміна рівня води в парогенераторі не перевищила 24% від максимально допустимого значення. Особливість розробленої інформаційної технології оптимізації системи управління полягає в тому, що рівнева цільова функція включає всю інформацію про задачу оптимізації нелінійної системи автоматичного управління. Це спрощує алгоритми та програмне забезпечення для вирішення задач оптимізації складних систем управління. Розглянута технологія оптимізації нелінійних систем управління дозволить підвищити ступінь наукової обґрунтованості технічних проектів щодо вдосконалення різних застосовуваних та перспективних систем управління
Моніторинг неінтрузивного навантаження: економічний підхід до ідентифікації побутової техніки з використанням машинного навчання
No full textThis research focuses on developing a cost-effective non-intrusive load monitoring system (NILM) to identify household appliances using machine learning, specifically the k-nearest neighbors (kNN) algorithm which is not disturbing the existing system. The object of this research is the process of appliance identification based on power consumption characteristics in residential energy monitoring. The main problem to be solved is the lack of accessible, affordable, and efficient tools for monitoring household electricity consumption, as existing solutions are often costly or require complex installations. Existing solutions are expensive or require complicated setup. This research seeks to design a low-cost NILM that can identify household appliances without invasive system while ensuring high accuracy. This study successfully designed and implemented an electrical recording device that integrates machine learning algorithms, achieving an identification accuracy of 83.33 % across six test scenarios involving various household appliances. The findings of this study show that utilizing active power and power factor as classification parameters allows for effective equipment identification. The moderate accuracy of the system indicates that the proposed design is quite promising but can be improved with more advanced algorithms and additional sensor data. The resulting system is cost-effective due to its inexpensive components which are achieved due to the modular design and the use of inexpensive components, such as the Wemos D1 mini and PZEM-004T V3 sensors, which simplify implementation and enhance system scalability. Its built-in LCD provides real-time monitoring without the need for internet connectivity. This research demonstrates the feasibility of a scalable and cost-effective NILM system, which can be further improved with advanced algorithms and additional sensor data for broader applications in smart energy managementЦе дослідження зосереджено на розробці економічно ефективної системи неінтрузивного моніторингу навантаження (НМН) для ідентифікації побутових приладів за допомогою машинного навчання, зокрема алгоритму k-найближчих сусідів (kNN), який не заважає існуючій системі. Об’єктом даного дослідження є процес ідентифікації приладу на основі характеристик споживання електроенергії в енергомоніторингу житла. Основною проблемою, яку необхідно вирішити, є відсутність доступних, доступних та ефективних інструментів для моніторингу споживання електроенергії домогосподарствами, оскільки існуючі рішення часто є дорогими або вимагають складних установок. Існуючі рішення дорогі або вимагають складного налаштування. Це дослідження спрямоване на розробку недорогого НМН, який може ідентифікувати побутову техніку без інвазивної системи, забезпечуючи високу точність. Це дослідження успішно розробило та реалізувало електричний записуючий пристрій, який інтегрує алгоритми машинного навчання, досягнувши точності ідентифікації 83,33 % у шести тестових сценаріях із залученням різних побутових приладів. Результати цього дослідження показують, що використання активної потужності та коефіцієнта потужності як параметрів класифікації дозволяє ефективно ідентифікувати обладнання. Помірна точність системи вказує на те, що запропонована конструкція є досить багатообіцяючою, але її можна покращити за допомогою більш досконалих алгоритмів і додаткових даних датчиків. Отримана система є економічно ефективною завдяки недорогим компонентам, які досягаються завдяки модульній конструкції та використанню недорогих компонентів, таких як датчики Wemos D1 mini та PZEM-004T V3, які спрощують впровадження та підвищують масштабованість системи. Вбудований РК-дисплей забезпечує моніторинг у реальному часі без підключення до Інтернету. Це дослідження демонструє здійсненність масштабованої та економічно ефективної системи НМН, яку можна додатково вдосконалити за допомогою передових алгоритмів і додаткових даних датчиків для більш широких застосувань у розумному управлінні енергіє