Наукова періодика України
Not a member yet
11185 research outputs found
Sort by
Визначення конструктивних особливостей повітрязахисних бар’єрів міських автомагістралей методами візуальної діагностики та обчислювального моделювання
No full textThis study considers the aerodynamic characteristics of airflows on highways with protective roadside barriers. The task to optimize roadside barriers was addressed by analyzing airflow aerodynamic patterns using physical modeling and computational simulation. A flow structure visual diagnostics method (FSVD) was employed to analyze the kinematic features of airflow formation in the roadside barrier zone. It was established that the use of discrete-type barriers leads to the formation of stable air structures that enhance active flow mixing and dilution through external air entrainment. Each discrete element consists of a diffuser shield, expanding at an angle of 4° to the roadway axis, with a length equal to three lane widths. Additional elements in the form of parallel screens (confusors) are positioned between shields at an angle of 60° to the roadway axis. The combined approach, integrating FSVD and computational simulation in SOLIDWORKS Flow Simulation, provided a detailed representation of airflow behavior. It was determined that confusors between discrete shields generate an ejection effect, promoting external air entrainment and dilution within the roadway zone. This ensures unidirectional clean airflow and prevents exhaust gases from entering near-ground layers of residential areas. The applied computational model demonstrated the consistency and unidirectionality of dilution processes through ejection and dispersion via vertical flows. This enables better air circulation compared to conventional analogs, prevents stagnant zones, and reduces the impact of crosswinds and adverse atmospheric stability conditions. The devised structural solutions could be applied to design and optimize roadside barriers, particularly in residential areasОб’єктом дослідження були аеродинамічні особливості повітряних потоків, що формуються на автомагістралях із захисними бар’єрами. Проблема оптимізації придорожніх бар’єрів вирішувалась на основі встановлення закономірностей аеродинаміки повітряних потоків методами фізичного та обчислювального моделювання. Методом візуальної діагностики структури потоків (ВДСП) досліджено кінематичні особливості формування повітряних потоків у зоні придорожніх бар’єрів. Встановлено, що при використанні бар’єрів дискретного типу формуються стійкі повітряні структури, які сприяють активному перемішуванню потоку та його розбавленню за рахунок залучення зовнішнього повітря. Кожний дискретний елемент складається з дифузорного щиту, що розширяється під кутом 4° до осі полотну, довжиною 3 ширини дорожньої смуги. Між щитами розміщені додаткові елементи у вигляді паралельних екранів (конфузорів), розташованих під кутом 60° до осі полотну. Методом обчислювального моделювання в SOLIDWORKS Flow Simulation підтверджено, що конфузори між дискретними щитами створюють ефект ежекції, який забезпечує залучення зовнішнього повітря і розбавлення повітря всередині дорожньої смуги. Застосована обчислювальна модель продемонструвала узгодженість процесів розведення внаслідок ежекції та розсіювання за рахунок вертикальних потоків. Запропонована конструкція бар’єрів забезпечує кращу циркуляцію повітря порівняно з традиційними аналогами, виключає попадання вихлопних газів у приземні шари житлових районів, запобігає утворенню застійних зон та обмежує вплив вітрів. Розроблені конструктивні рішення можуть бути використані для проектування та вдосконалення придорожніх бар’єрів, особливо у житлових района
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
Прогнозування аномалій мережевого трафіку
No full textThe increasing volume of traffic, growing number of connections in telecommunication networks, and rising number of mobile devices place significant demands on network providers. These challenges can lead to congestion, latency issues, and security vulnerabilities. However, they can be mitigated or even prevented by identifying network failures in advance. Anomaly detection plays a crucial role in proactively addressing these issues, enabling network operators to optimize network performance, enhance security, and improve the overall user experience.
In this paper, a method for predicting anomalies based on machine learning has been implemented. The LSTM-SMOTE model, which was trained and tested on the KDD-NLS dataset, was considered and the results of the forecasting model were analyzed. Developing the multi-classification model proved to be a challenging task, primarily due to the limited number of attack types. SMOTE is designed to address such difficulties. Imbalanced datasets present a major challenge in predictive modeling, especially when solving classification problems. The four main types of attacks include Denial of service (DoS) attacks, Probe attacks, Privilege attacks, and Access attacks. In this work, three neural network models were developed, including: binary classification, four-class classification, multi-class classification. It is observed that the prediction model retrained again showed the best results, then the model trained with new anomalous data. The LSTM-SMOTE multiclass model achieved the highest performance, with its predictive accuracy rising from 75 % to 99 % across iterations, underscoring its strong dependence on the quality and quantity of data. Practical application of the results obtained can be applied for optimizing network performanceЗростаючий обсяг трафіку, зростаюча кількість з’єднань у телекомунікаційних мережах і збільшення кількості мобільних пристроїв висувають значні вимоги до мережевих провайдерів. Ці виклики можуть призвести до перевантаження, проблем із затримкою та вразливості безпеки. Однак їх можна пом’якшити або навіть запобігти, заздалегідь визначивши збої мережі. Виявлення аномалій відіграє вирішальну роль у проактивному вирішенні цих проблем, дозволяючи мережевим операторам оптимізувати продуктивність мережі, підвищити безпеку та покращити загальну взаємодію з користувачем.
У цій статті реалізовано метод прогнозування аномалій на основі машинного навчання. Було розглянуто модель LSTM-SMOTE, яка була навчена та протестована на наборі даних KDD-NLS, і проаналізовано результати моделі прогнозування. Розробка мультикласифікаційної моделі виявилася складним завданням, насамперед через обмежену кількість типів атак. SMOTE розроблено для вирішення таких труднощів. Незбалансовані набори даних є серйозною проблемою в прогнозному моделюванні, особливо під час вирішення проблем класифікації. Чотири основні типи атак включають атаки на відмову в обслуговуванні (DoS), атаки на зондування, атаки на привілеї та атаки на доступ. У цій роботі було розроблено три моделі нейронних мереж, у тому числі: бінарну класифікацію, чотирикласову класифікацію, багатокласову класифікацію. Помічено, що знову навчена модель прогнозування показала найкращі результати ніж навчена модель з новими аномальними даними. Багатокласова модель LSTM-SMOTE досягла найвищої продуктивності, її точність прогнозування зросла з 75 % до 99 % через ітерації, що підкреслює її сильну залежність від якості та кількості даних. Практичне застосування отриманих результатів може бути застосоване для оптимізації продуктивності мереж
Розробка гібридної архітектури сіамської нейронної мережі та нейронної мережі прямого поширення для вимірювання семантичної подібності текстів
No full textThe object of this study is the semantic similarity between two texts. This research focuses on developing a hybrid architecture that combines Siamese Neural Network (SNN) with Feedforward Neural Network (FNN) to measure the semantic text similarity, with text representation using Sentence-BERT (SBERT). The problem addressed is the challenge of capturing deep semantic relationships between two texts, which traditional methods, such as Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) or Word2Vec, find difficult to achieve. This research aims to overcome these weaknesses by combining the two architectures into a more powerful hybrid system. The test results show the highest accuracy of 87.82 % on the Semantic Textual Similarity (STS) dataset using the SBERT “all-MiniLM-L6-v2” model, 76.72 % on the Quora Question Pairs (QQP) dataset using the “multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1” model, and 73.79 % on the Microsoft Research Paraphrase Corpus (MSRP) dataset using the “paraphrase-MiniLM-L12-v2” model. The optimal parameters for the number of epochs ranged from 300 to 700, and the optimal learning rate ranged from 0.01 to 0.5. SBERT models, such as “paraphrase-MiniLM-L6-v2” and “paraphrase-MiniLM-L12-v2”, gave the best results on the relevant datasets. The flexibility of the “multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1” model also shows that the model designed for question and answer tasks can be used in the paraphrase detection domain. A unique feature of the model is the integration of SBERT as a text representation, which results in a richer semantic vector than traditional methods. The model has potential for wide application in various domains, such as plagiarism detection, legal documents, and question-and-answer systems. However, implementation requires attention to parameter selection, such as learning rate and number of epochs, to avoid overfitting or underfittingОб'єктом цього дослідження є семантична подібність між двома текстами. Це дослідження зосереджено на розробці гібридної архітектури, яка поєднує сіамську нейронну мережу (SNN) з нейронною мережею прямого поширення (FNN) для вимірювання семантичної подібності тексту, з представленням тексту за допомогою методу Sentence-BERT. Розглядається проблема виявлення глибоких семантичних зв'язків між двома текстами, чого важко досягти традиційними методами, такими як метод частоти термінів та зворотної частоти документів (TF-IDF) або Word2Vec. Це дослідження спрямоване на подолання цих недоліків шляхом об'єднання двох архітектур у більш потужну гібридну систему. Результати тестування показують найвищу точність 87,82 % на наборі даних Semantic Textual Simility (STS) з використанням моделі SBERT “all-MiniLM-L6-v2”, 76,72 % на наборі даних Quora Question Pairs (QQP) з використанням моделі “multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1” та 73,79 % на наборі даних Microsoft Research Paraphrase Corpus (MSRP) з використанням моделі “paraphrase-MiniLM-L12-v2”. Оптимальні параметри для кількості епох коливалися від 300 до 700, а оптимальний коефіцієнт навчання – від 0,01 до 0,5. Моделі SBERT, такі як “paraphrase-MiniLM-L6-v2” та “paraphrase-MiniLM-L12-v2”, дали найкращі результати на відповідних наборах даних. Гнучкість моделі «multi-qa-MiniLM-L6-cos-v1» також показує, що модель, розроблена для завдань запитань і відповідей, може бути використана в області виявлення перефраз. Унікальною особливістю моделі є інтеграція SBERT як текстового представлення, що призводить до багатшого семантичного вектора, ніж традиційні методи. Модель має потенціал для широкого застосування в різних областях, таких як виявлення плагіату, юридичні документи та системи запитань і відповідей. Однак, реалізація вимагає уваги до вибору параметрів, таких як швидкість навчання та кількість епох, щоб уникнути надмірного або недостатнього налаштуванн
Розробка ковбасного виробу із підвищеною поживною цінністю та покращеними властивостями амінокислот
No full textThe object of the study is sausage products based on finely ground beef meat with the addition of soy isolate and chopped chickpeas. A technology for the preparation of semi-smoked sausages using plant-based raw materials as a functional component has been developed. Soy isolate and coarsely ground chickpea flour were used as additional functional components for comparison with the control sample, with ratios of 60:40, 70:30, 80:20, and 90:10.
Comparative analyses of the physico-chemical parameters, amino acid and fatty acid composition of the samples were carried out, which showed that, compared with the control samples, proteins increased by 2 times and the situation improved in terms of the content of amino acid groups, including aspartic acid by 4160 mg/100 g. and arginine by 2,510 mg/100 g. All samples were tasted and their organoleptic characteristics (taste, smell, color) were shown, which influenced the choice of the optimal option. Therefore, after the research, it is possible to study a new formulation with the addition of soy isolate and chickpeas, which corresponded and followed the processes for the entire technology of semi-smoked sausages.
The optimal variant of the sample, which positively influences the qualitative indicators and texture of the sausage product, was identified. The physicochemical attributes of the samples derived from plant raw materials exhibited significant differences from the control, with increases in the mass fractions of protein and fat. The results obtained can be used in the production of functional meat products for preventive purposes, especially for the creation of products with increased antioxidant potential and improved organoleptic characteristics. Such amino acid group contents may be in demand in the production of products for the prevention of the human bodyОб’єктом дослідження є ковбасні вироби на основі м’яса яловичини тонкого помелу з додаванням соєвого ізоляту та нуту подрібненого. Розроблено технологію приготування напівкопчених ковбас з використанням як функціонального компонента рослинної сировини. Як додаткові функціональні компоненти для порівняння з контрольним зразком використовували соєвий ізолят та борошно з нуту грубого помелу у співвідношенні 60:40, 70:30, 80:20 та 90:10.
Проведено порівняльні аналізи фізико-хімічних показників, амінокислотного та жирнокислотного складу зразків, які показали, що порівняно з контрольними зразками кількість білків зросла в 2 рази та покращилася ситуація за вмістом амінокислотних груп, у тому числі аспарагінової кислоти на 4160 мг/100 г і аргініну на 2510 мг/100 г. Усі зразки продегустовано та показано їх органолептичні показники (смак, запах, колір), що вплинуло на вибір оптимального варіанту. Отже, після проведених досліджень можна вивчити нову рецептуру з додаванням соєвого ізоляту та нуту, яка відповідала та дотримувалася процесів для всієї технології напівкопчених ковбас.
Визначено оптимальний варіант зразка, який позитивно впливає на якісні показники та текстуру ковбасного виробу. Фізико-хімічні показники зразків, отриманих із рослинної сировини, суттєво відрізнялися від контролю за збільшенням масової частки білка та жиру. Отримані результати можуть бути використані у виробництві функціональних м’ясних продуктів з профілактичною метою, особливо для створення продуктів з підвищеним антиоксидантним потенціалом і покращеними органолептичними показниками. Такий вміст амінокислотних груп може бути затребуваним у виробництві засобів для профілактики організму людин
MLP-KAN: реалізація шару Колмогорова-Арнольда у багатошаровому персептроні
No full textThe object of this study is neural networks used for categorizing objects in images. The task addressed in the work is to identify options for building a multilayer perceptron architecture that apply the Kolmogorov-Arnold layer and are characterized by the best ratio of classification quality and computational effort.
The paper proposes a modification to the multilayer perceptron (MLP) by replacing the first hidden layer with a Kolmogorov-Arnold layer. This allowed the use of the approximating properties of neurons and learning activation functions simultaneously. A feature of the designed MLP-KAN neural network, unlike the classical KAN network, is the use of only one activation function for each of the input elements. The training of activation functions is carried out on the basis of invariant radial basis functions, which are composed using learning weight coefficients. Such construction of the MLP-KAN neural network architecture allowed the use of typical libraries and optimizers for its training. In this case, unlike known analogs, there is no slowdown in the learning speed.
Experimental studies on the handwritten digit dataset (MNIST) have shown that MLP-KAN could provide higher classification quality with less computational effort. In particular, to obtain classification quality comparable to MLP, with the appropriate parameter setting, MLP-KAN requires 3.63 times less computational effort than MLP. This makes it possible to significantly improve the efficiency of image object classification devices built on microprocessors operating under an autonomous mode as part of robotic systemsОб’єктом дослідження є нейронні мережі, які використовуються для класифікації об’єктів на зображеннях. Проблема, що вирішується в роботі, полягає у виявлення варіантів побудови архітектури багатошарового персептрона, що використовують шар Колмогорова-Арнольда та відрізняються найкращим співвідношенням якості класифікації та об’єму обчислень. У роботі запропоновано модифікацію багатошарового персептрона (MLP) за рахунок заміни першого прихованого шару на шар Колмогорова-Арнольда. Це дозволило одночасно використовувати апроксимуючі властивості нейронів і функцій активації, що навчаються. Особливістю розробленої нейронної мережі MLP-KAN на відміну від класичної мережі KAN є використання тільки однієї функції активації для кожного з вхідних елементів. Навчання функцій активації проводиться на основі незмінних радіальних базових функцій, які складаються з використанням вагових коефіцієнтів, що навчаються. Така побудова архітектури нейронної мережі MLP-KAN дозволила використовувати для її навчання типові бібліотеки та оптимізатори. При цьому, на відміну від відомих аналогів, немає уповільнення швидкості навчання. Проведені експериментальні дослідження на базі набору даних рукописних цифр (MNIST) показали, що MLP-KAN може забезпечувати більш високу якість класифікації за меншого обсягу обчислень. Зокрема, для отримання такої якості класифікації, як порівнювана MLP, при відповідному завданні параметрів MLP-KAN вимагає в 3,63 разів менший обсяг обчислень, ніж у MLP. Це дозволяє суттєво підвищити ефективність пристроїв класифікації об’єктів на зображеннях, побудованих на мікропроцесорах, що працюють в автономному режимі у складі роботизованих комплексі
Адаптивна модель управління проєктами в галузі інноваційних інженерних розробок: інтеграція Waterfall та Agile для динамічних вимог
No full textThe object of this study is project management in the field of innovative engineering developments and management of scientific projects under conditions of dynamic requirements, high complexity, and variable implementation deadlines. The study addressed the issue of insufficient flexibility of the Waterfall methodology for adapting to changing conditions and the lack of clear deadlines in the Agile methodology, which is critically important for engineering and scientific projects.
In the process of the study, the problems of conventional methodologies were analyzed, an expanded list of project input parameters were formed, and an analysis algorithm was developed that makes it possible to determine the feasibility of using Waterfall and Agile elements at each stage of project implementation. Using the advantages of the Waterfall and Agile methodologies and eliminating their shortcomings is possible within the framework of an adaptive model of scientific and innovative project management.
The results of the study show that the model devised provides effective resource management, reducing implementation deadlines and increasing stakeholder satisfaction. The integration of the Waterfall structure and Agile iterativeness makes it possible to avoid the shortcomings of each of the methodologies, ensuring greater adaptability and accuracy in achieving goals. The proposed model helps optimize project management under conditions of high uncertainty and changing market conditions.
The results could be used by companies to improve the management of engineering and scientific projects, especially in industries where rapid adaptation to changes and ensuring predictability of results are important. This study also contributes to the formation of a new approach to project management, which takes into account the specificity of modern innovative developmentsОб’єкт дослідження – управління проєктами в галузі інноваційних інженерних розробок та управління науковими проєктами в умовах динамічних вимог, високої складності та змінних строків реалізації. У дослідженні вирішувалась проблема недостатньої гнучкості методології Waterfall для адаптації до змінних умов та відсутності чітких строків виконання в методології Agile, що є критично важливим для інженерних та наукових проєктів. У процесі дослідження було проаналізовано проблеми традиційних методологій, сформовано розширений перелік вхідних параметрів проєкту та розроблено алгоритм аналізу, який дозволяє визначати доцільність використання елементів Waterfall та Agile на кожному етапі реалізації проєкту. Використання переваг методологій Waterfall та Agile та елімінування їх недоліків можливе в рамках адаптивної моделі управління науковими та інноваційними проєктами. Результати дослідження свідчать, що розроблена модель забезпечує ефективне управління ресурсами, скорочення термінів реалізації та підвищення задоволеності зацікавлених сторін. Інтеграція структурованості Waterfall та ітеративності Agile дозволяє уникнути недоліків кожної з методологій, забезпечуючи більшу адаптивність і точність у досягненні цілей. Запропонована модель сприяє оптимізації управління проєктами в умовах високої невизначеності та змінних ринкових умов. Отримані результати можуть бути використані компаніями для вдосконалення управління інженерними та науковими проєктами, особливо в галузях, де важлива швидка адаптація до змін та забезпечення прогнозованості результатів. Це дослідження також сприяє формуванню нового підходу до проєктного менеджменту, який враховує специфіку сучасних інноваційних розробо
Розробка моделі аналізу витрат на непередбачені випадки в будівельному проекті з інтеграцією ризиків витрат, часу та якості
No full textThe object of this study is the contingency cost in the implementation of construction projects. The problem to be solved is the develop a contingency cost model in the implementation of construction projects, by integrating cost, quality, and time risks. The previously used models involve cost, quality, and time risks separately. It is still rare to find an analysis in construction project execution that incorporates these three risks into a contingency cost model. The formulation of this integration is crucial since every project is unique and carries varying degrees of risk. Data were investigated and collected from the Bali Province Regency Road Improvement Project, and the descriptive strategy analysis was employed. Using the probability (P) by impact (I) approach, which is the multiplication of (P) by (I) on a Likert scale of 5, triple constraint risks are included in the Expected Monetary Value (EMV) analysis. Moreover, monetary units are used to develop impact scale I, in which daily penalties and quality with rework costs are applied using the monetary unit approach of time effect. The simultaneous total of the PI from time, cost, and quality concerns is the EMV contingency cost formulation for the integration of these risks.
The study obtained that, a cost contingency model was created that incorporates the risk factors of cost, time, and quality. This model’s cost contingency value was 9.61% of the total cost when it was applied to a case study. Specifically, this finding falls between 5% and 10%, which is adequate and consistent with the empirical approach. This contingency cost model is thought to be more rational since it accounts for project risks, including the likelihood of potential risks as well as their effects. The project team can use this approach to estimate contingency expensesОб’єктом цього дослідження є вартість непередбачених витрат під час реалізації будівельних проектів. Проблема, яку необхідно вирішити, полягає в розробці моделі вартості непередбачених витрат під час реалізації будівельних проектів шляхом інтеграції ризиків, пов’язаних з вартістю, якістю та часом. Раніше використовувані моделі окремо включали ризики вартості, якості та часу. Досі рідко можна знайти аналіз виконання будівельних проектів, який враховує ці три ризики в модель вартості непередбачених витрат. Формулювання цієї інтеграції має вирішальне значення, оскільки кожен проект унікальний і несе різний ступінь ризику. Були досліджені та зібрані дані з проекту покращення доріг провінції Балі, і було застосовано описовий стратегічний аналіз. Використовуючи підхід ймовірності (P) за впливом (I), який є множенням (P) на (I) за шкалою Лайкерта 5, ризики трьох обмежень включені до аналізу очікуваної грошової вартості (ОГВ). Крім того, грошові одиниці використовуються для розробки шкали впливу I, в якій щоденні штрафи та якість з витратами на переробку застосовуються з використанням підходу грошових одиниць з урахуванням часового ефекту. Одночасна сума PI від питань часу, вартості та якості є формулюванням вартості непередбачених витрат ОГВ для інтеграції цих ризиків.
У дослідженні було виявлено, що була створена модель непередбачених витрат, яка враховує фактори ризику вартості, часу та якості. Значення непередбачених витрат цієї моделі становило 9,61% від загальної вартості, коли її застосували до тематичного дослідження. Зокрема, цей висновок знаходиться в межах від 5% до 10%, що є адекватним та узгоджується з емпіричним підходом. Ця модель непередбачених витрат вважається більш раціональною, оскільки вона враховує ризики проекту, включаючи ймовірність потенційних ризиків, а також їх наслідки. Команда проекту може використовувати цей підхід для оцінки непередбачених витра
Оцінка імерсивного інтерфейсу управління положенням на основі віртуальної реальності для роботизованого маніпулятора «СКАРА»
No full textThis research explores the use of SCARA robotic arms operated through Immersive Virtual Reality (IVR) interfaces, enhancing human-robot interaction for remote manipulation tasks. The problem addressed is the limited understanding of how non-expert users perform with such systems in teleoperation, compared to conventional control methods. While IVR offers immersive interaction, its effectiveness for users with limited teleoperation experience remains underexplored. To address this, an IVR-based system was developed to allow natural user interaction for executing pick-and-place tasks. Users control robotic arms in real time within a virtual environment using hand gestures and spatial interaction. Experimental evaluation involved twelve participants performing standardized tasks with both IVR and conventional interfaces. Performance was measured through execution time, success rate, and user experience using NASA-TLX and SUS metrics. The results show that the IVR reduces overall mental workload by approximately 45% and improves perceived usability by 15.9 points out of 100 compared to the traditional interface. Compared to conventional interfaces, participants completed tasks faster, with higher success rates and lower mental and physical demand. These improvements are due to the immersive nature of the IVR environment, which enhances spatial awareness and simplifies control of the robotic system. Real-time visual feedback further contributed to efficient interaction. The findings suggest the IVR interface is especially suitable for tasks requiring high operator involvement, such as remote manipulation in hazardous environments, training simulators, and educational robotics. Future work should optimize the interface for broader user tasks and capabilitiesЦе дослідження вивчає використання роботизованих рук типу SCARA, керованих через інтерфейси занурювальної віртуальної реальності (IVR), що покращує взаємодію людини з роботом у дистанційному маніпулюванні. Порушується проблема недостатнього розуміння того, як користувачі без спеціалізованих знань виконують завдання за допомогою таких систем, порівняно з традиційними методами керування. Хоча IVR пропонує занурену взаємодію, його ефективність для користувачів з обмеженим досвідом у телероботі досі не достатньо вивчена. Для вирішення цієї проблеми була розроблена система на основі IVR для виконання завдань типу «взяти-перемістити». Користувачі керують роботизованими руками в реальному часі, використовуючи жести рук і просторову взаємодію. У дослідженні дванадцять учасників виконували стандартизовані завдання за допомогою як IVR, так і традиційних інтерфейсів. Продуктивність оцінювалась за часом виконання, успішністю і досвідом користувача, з використанням методик NASA-TLX і SUS. Результати показують, що IVR зменшує загальне психічне навантаження приблизно на 45% і покращує сприйняття зручності використання на 15,9 балів зі 100 у порівнянні з традиційним інтерфейсом. Учасники виконували завдання швидше, з вищими результатами і меншим психічним і фізичним навантаженням. Ці поліпшення пояснюються зануреним характером середовища IVR, яке покращує просторову обізнаність і спрощує керування. Візуальний зворотний зв’язок у реальному часі сприяв ефективній взаємодії. Результати свідчать, що IVR підходить для завдань, що вимагають високої участі оператора, таких як дистанційне маніпулювання в небезпечних умовах, тренувальні симулятори та освітня робототехніка. Майбутні дослідження повинні оптимізувати інтерфейс для ширшого кола завдань і можливостей користувачі
Реалізація моделі глибокого навчання з увагою та теорії планованої поведінки для прогнозування використання системи бортового трекеру на Boeing 737-900ER
No full textThe object of research is the prediction system for the use of live flight tracker technology on the Boeing 737-900ER aircraft. The problems solved are related to the low accuracy of the prediction system that only relies on technical data without considering aspects of user behavior, as well as the limitations of interpretability in conventional deep learning models that hinder decision validation in critical and sensitive flight environments. The essence of the results obtained is the development of a prediction model based on bidirectional long short-term memory combined with an attention layer and psychological elements from the theory of planned behavior. This model is able to increase prediction accuracy up to 91.2%, much higher than conventional models with an accuracy of around 78%, and shows high F1 and AUC scores indicating a balance between precision and sensitivity. Due to its features and characteristic differences, namely the integration of bidirectional sequential learning, focusing on the most relevant input features through the attention mechanism, and psychological contextualization through the theory planned behavior, these results make it possible to effectively solve the problems of low accuracy and lack of interpretability in predicting flight tracker usage. These results are explained by the model’s ability to highlight key variables such as usage time, flight conditions, and previous interaction patterns that correlate with user intentions and behaviors. The theory planned behavior structure provides a basis for interpreting system decisions based on attitudes, social norms, and users’ perceived control over the technology used. In practical conditions, the results of this study can be implemented in a simulation-based training system for pilots, which aims to identify optimal interaction patterns with flight tracker technologyОб’єктом дослідження є система прогнозування для використання технології відстеження польотів у реальному часі на літаку Boeing 737-900ER. Вирішувана проблема пов’язана з низькою точністю системи прогнозування, яка спирається лише на технічні дані без врахування аспектів поведінки користувача, а також з обмеженнями інтерпретованості в традиційних моделях глибокого навчання, що перешкоджають перевірці рішень у критичних та чутливих умовах польоту. Суть отриманих результатів полягає в розробці моделі прогнозування на основі двонаправленої довготривалої короткочасної пам’яті, поєднаної з шаром уваги та психологічними елементами з теорії планованої поведінки. Ця модель здатна підвищити точність прогнозування до 91,2%, що значно вище, ніж у традиційних моделей з точністю близько 78%, та демонструє високі показники F1 та AUC, що вказує на баланс між точністю та чутливістю. Завдяки своїм особливостям та характерним відмінностям, а саме інтеграції двонаправленого послідовного навчання, зосередженню на найбільш релевантних вхідних ознаках через механізм уваги та психологічній контекстуалізації через теорію планованої поведінки, ці результати дозволяють ефективно вирішувати проблеми низької точності та відсутності інтерпретованості при прогнозуванні використання відстежувача польотів. Ці результати пояснюються здатністю моделі виділяти ключові змінні, такі як час використання, умови польоту та попередні моделі взаємодії, що корелюють з намірами та поведінкою користувачів. Теорія структури запланованої поведінки забезпечує основу для інтерпретації системних рішень на основі ставлення, соціальних норм та сприйнятого користувачами контролю над використовуваною технологією. У практичних умовах результати цього дослідження можуть бути впроваджені в систему навчання пілотів на основі моделювання, метою якої є визначення оптимальних моделей взаємодії за допомогою технології відстеження польоті