Кафедра "Математичне моделювання та інтелектуальні обчислення в інженерії"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1366

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/dpm

Від 2022 року кафедра має назву "Математичне моделювання та інтелектуальні обчислення в інженерії", первісна назва – "Динаміка та міцність машин".

Iсторія кафедри починається в 1930 році, коли в нашому університеті, що називався тоді Харківський механіко-машинобудівний інститут, була створена спеціальність "Динаміка і міцність машин".

Засновниками спеціальності були видатні вчені: академіки Йоффе Абрам Федорович, Обреїмов Іван Васильович, Синельников Кирило Дмитрович, професор Бабаков Іван Михайлович. В різні роки кафедрою завідували: член-корреспондент АН УРСР Майзель Вениамин Михайлович (1936-1941); академік АН УРСР Філіппов Анатолій Петрович (1948-1960), професор, доктор технічних наук, лауреат Державної премії України Богомолов Сергій Іванович (1960-1991); професор, доктор технічних наук, академік АН вищої школи України Львов Геннадій Іванович (1992-2020). Від 2020 року і по теперішній час завідувач кафедри – лауреат премії Президента України для молодих вчених за видатні досягнення, доцент, кандидат технічних наук Водка Олексій Олександрович.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерного моделювання, прикладної фізики та математики Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Наукова школа з динаміки і міцності машин, створена в нашому університеті, широко відома у світі.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють; 2 доктора технічних наук, 7 кандидатів технічних наук, 1 доктор філософії; 2 співробітника мають звання професора, 5 – доцента.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Методы распознавания микроструктуры материала
    (Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт", 2017) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей Александрович
    В статье рассмотрены некоторые существующие методы распознавания образов, в том числе и распознавание микроструктуры материала. Отмечены положительные моменты и указаны недостатки предложенных методов. Определены пути решения задачи распознавания сложной зернистой структуры металла. При выявлении качественных и количественных характеристик материала по его изображению, основная задача заключается в определении границы зерна, так как вся интересующая нас информация скрыта не в яркости различных областей, а в их контуре. Для этого необходимо применить к снимку соответствующие фильтры, и при необходимости бороться с зашумленностью фотографии. Современные технологии и развитие искусственного интеллекта, позволяет создавать автоматизированную компьютерную систему принятия решения, работающую с применением математических методов обработки данных. Предпочтение отдается нейросетевым технологиям, созданию нейронной сети прямого распространения, качественно обученную с использованием метода обратного распространения ошибки. В реальных условиях, при плохо формализуемых входных данных, приветствуется использование теории нечетких множеств. Создание алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений - позволяет снизить влияние человеческого фактора в ходе анализа, сокращает время, затраченное на исследование, повышает точность и достоверность процесса контроля, дает возможность связывать свойства материала с его микроструктурой.