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 - 6 з 6

Методичні вказівки до виконання лабораторних завдань з навчальної дисципліни "Програмування на Python"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Шаповалова, Марія Ігорівна
Методичні вказівки до дисципліни «Програмування на Python» розроблені для комплексного супроводу навчального процесу та допомоги студентам у систематичному вивченні основ програмування на мові Python. Вони включають як теоретичні матеріали, так і детальні рекомендації для виконання практичних завдань, що дозволяє поступово та структуровано опанувати навички, необхідні для ефективного програмування. Основна мета цих методичних вказівок – допомогти студентам зрозуміти принципи роботи мови Python, розібратися в її синтаксисі та ключових конструкціях. Особлива увага приділяється таким базовим темам, як синтаксис мови, типи даних (числові, рядкові, логічні типи), оператори порівняння, цикли та логічні оператори. Ці теми є фундаментом для подальшого вивчення мови та необхідні для розуміння більш складних концепцій. Курс також включає розгляд колекційних типів даних, таких як списки, кортежі, множини та словники, які дозволяють зберігати та опрацьовувати великі обсяги інформації ефективно та зручно. Завдяки детальному розгляду роботи з колекціями студенти навчаться застосовувати їх у реальних програмних рішеннях. У вказівках наводяться численні приклади, що демонструють, як правильно використовувати ці інструменти для вирішення різних типів завдань. Друга частина курсу присвячена функціям та методам їх оптимізації через використання обгорток. Студенти навчаться створювати власні функції, що сприяє організації коду в модулі та повторному його використанню. Велике значення надається також обробці помилок — методи та інструменти, що розглядаються в рамках цієї теми, допоможуть студентам створювати програми, стійкі до помилок, та підвищувати їх надійність. Ще одним важливим аспектом курсу є ознайомлення з об'єктно-орієнтованим програмуванням (ООП). У методичних вказівках розглядаються основні принципи ООП, такі як класи, об’єкти, спадкування та поліморфізм. Це дозволяє студентам зрозуміти, як структурувати великі програмні проекти, використовуючи ООП для побудови більш гнучких і масштабованих систем. Окрема увага приділяється практичним аспектам роботи з бібліотеками Python, які знайшли широке застосування у наукових та інженерних розрахунках. У методичних вказівках представлені такі бібліотеки, як NumPy, Pandas та Matplotlib, що дозволяють ефективно виконувати складні розрахунки, а також візуалізувати отримані результати. Студенти навчаться використовувати ці бібліотеки для аналізу даних, побудови графіків та вирішення прикладних задач. Для повноцінного оволодіння навичками програмування на Python також важливим є вивчення принципів створення графічного інтерфейсу користувача (GUI). У методичних вказівках розглянуто основи роботи з інструментами для розробки GUI, що дозволить студентам створювати власні застосунки з інтуїтивно зрозумілими інтерфейсами. Зокрема, увага приділяється використанню таких бібліотек, як Tkinter або PyQt. Загалом, методичні вказівки є важливим інструментом для опанування програмування на Python. Вони не тільки сприяють ефективному засвоєнню матеріалу, але й надають практичні інструменти та приклади, які допоможуть студентам закріпити знання на практиці та застосовувати їх у реальних проектах. Кожен розділ вказівок містить чіткі інструкції, приклади коду та рекомендації щодо самостійного виконання завдань, що допомагає студентам у поглибленні знань та підготовці до подальшої професійної діяльності у сфері програмування.
Методичні вказівки до виконання лабораторних завдань з навчальної дисципліни "Програмування на Java"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Шаповалова, Марія Ігорівна
Методичні вказівки з курсу програмування мовою Java для студентів спеціальностей 122 «Комп'ютерні науки» та 113 «Прикладна математика» спрямовані на формування у студентів фундаментальних знань з об'єктно орієнтованого програмування та розвиток практичних навичок у розробці програмного забезпечення. Лабораторні роботи дозволяють поступово освоювати ключові можливості мови Java, починаючи з простих програм на зразок "Hello World" і переходячи до складніших завдань, таких як робота з колекціями, обробка рядків і використання регулярних виразів. Цей підхід дозволяє студентам крок за кроком занурюватися в мову програмування та її можливості. На початкових етапах студенти знайомляться з базовими елементами синтаксису Java, а також із концепціями об'єктно-орієнтованого програмування, такими як спадкування та поліморфізм. Поступово робота ускладнюється через завдання, які передбачають розробку консольних додатків та освоєння графічного інтерфейсу на основі JavaFX. Це допомагає студентам зрозуміти, як можна створювати більш масштабовані та функціональні програми, використовуючи ці підходи. Додатково, у рамках лабораторних робіт студенти вивчають принципи створення динамічних веб-додатків із застосуванням сервлетів, що є важливим етапом для розуміння взаємодії між сервером і клієнтом у веб-розробці. Завдяки цьому курсу студенти отримують міцний фундамент для подальшого розвитку своїх навичок програмування та успішного застосування їх у професійній діяльності.
Алгоритмічні підходи обробки зображень для порівняння мікроструктур матеріалів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Гріцкова, Валерія Іванівна; Семененко, Олег Сергійович; Шаповалова, Марія Ігорівна; Водка, Олексій Олександрович
Розробка програмного рішення прикладної задачі механіки на основі чисельних методів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Васильченко, Нікіта Андрійович; Шаповалова, Марія Ігорівна; Федоров, Віктор Олександрович; Овчаренко, Віталій Володимирович
У роботі розглядається питання важливості вибору матеріалів для виробництва інструментів у фрезерній справі та визначення їхньої придатності шляхом детального аналіз міцності та поведінки під час обробки матеріалів. Для покращення довговічності та оптимізації виробництва, пропонується використовувати математичні моделі та чисельні методи, зокрема метод найменших квадратів та метод вирішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАУ) за допомогою методу Гауса з вибором головного елементу. Ці методи застосовуються для апроксимації експериментальних даних та аналізу характеристик матеріалу, забезпечуючи точність в оцінці його властивостей. Досліджено ситуації встановлення функції, коли лише деякі значення відомі, а також спрощення обчислень відомих функцій. Робота включає програмне забезпечення для чисельного розрахунку та візуалізації різних типів задач, які успішно вирішуються за допомогою розглянутих методів. Програмний алгоритм для апроксимації даних передбачає збереження інформації у текстовому файлі, введення користувачем кількості змінних та обрання кількості та типу базисних функцій. Після введення користувачем параметрів програма формує систему рівнянь на основі обраних функцій, визначає коефіцієнти апроксимації та будує графік для об'єктивної оцінки результатів. Завдяки зручному інтерфейсу користувач може легко взаємодіяти з програмою, шляхом введення значень. Аналіз результатів здійснюється за допомогою графічного відображення, що спрощує робочий процес та полегшує сприйняття отриманих даних. Апроксимація функцій за допомогою чисельних методів може бути ефективно використана в різних сферах для вирішення прикладних задач механіки.
Розробка програмного забезпечення для моделювання та візуалізації мікроструктури матеріалу методом клітинних автоматів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Водка, Олексій Олександрович; Шаповалова, Марія Ігорівна; Розова, Людмила Вікторівна; Гріцкова, Валерія Іванівна; Корж, Анастасія Сергіївна; Мітясов, Нікіта Олександрович; Семененко, Олег Сергійович; Скринник, Катерина Юріївна; Чепела, Юлія Володимирівна
Мікроструктури, як організація та розташування матеріалів на мікроскопічному рівні, мають суттєвий вплив на властивості та поведінку матеріалів, тому відіграють важливу роль для багатьох наукових і технічних галузях. Важливість синтезу внутрішньої структури полягає в можливості аналізу та вивчення взаємодії між елементами матеріалу, а також визначення оптимальних параметрів для досягнення бажаних властивостей. Дослідження та відтворення мікроструктур сприяють розробці нових матеріалів з унікальними властивостями в різних галузях, включаючи електроніку, авіацію, медицину та енергетику. Одним із ключових напрямків розвитку технології є візуалізація мікроструктур, яка дозволяє перетворити складні дані про внутрішню будову на зрозумілі візуальні моделі, спрощуючи аналіз та інтерпретацію. У роботі описано інформаційну систему "MaterialViz", яка дозволяє детально вивчати структуру матеріалу. Вона включає зручний інструментарій для аналізу та дослідження структурних характеристик матеріалів, а також можливість тривимірної візуалізації даних, що покращує розуміння структури та взаємодії його елементів. Користувачам надається можливість збереження та завантаження результатів досліджень, що сприяє зручності роботи та співпраці з іншими дослідниками. Використання додатку можливе в різних галузях, включаючи матеріалознавство, металургію, енергетику, електроніку та біомедицину, допомагаючи дослідникам оптимізувати та розробляти нові матеріали з покращеними характеристиками. Загалом, комп'ютерний застосунок "MaterialViz", є потужним інструментом для аналізу та вивчення структури матеріалів, що допомагає здійснювати глибокий аналіз та отримувати цінні візуальні висновки. Розроблена інформаційна система, призначена для комп'ютерного моделювання мікроструктур матеріалу за допомогою ряду методів імовірнісних клітинних автоматів. Реалізовані чотири типи алгоритми росту кристалів, що вирішує поставлені завдання та відповідає всім вимогам.
Використання методів машинного навчання у задачах прогнозування механічної поведінки матеріалів
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Бабуджан, Руслан Андрійович; Водка, Олексій Олександрович; Шаповалова, Марія Ігорівна