Кафедри

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Публікація
    Використання методів машинного навчання для бінарної класифікації робочого стану підшипників за сигналами їх віброприскорення
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Бабуджан, Руслан Андрійович; Ісаєнков, Костянтин Олександрович; Красій, Данило Максимович; Водка, Олексій Олександрович; Задорожний, Іван В'ячеславович; Ющук, Михайло Вікторович
    В роботі досліджується зв’язок між віброприскоренням підшипників з їх робочим станом. Для визначення цих залежностей було побудовано випробувальний стенд та проведено 112 експериментів з різними підшипниками: 100 підшипників, у яких під час експлуатації розвинувся внутрішній дефект та 12 підшипників без дефекту. З отриманих записів було сформовано набір даних, який використовувався для побудови класифікатору та знаходиться у вільному доступі. Був запропонований метод для класифікації нових та використаних підшипників, що полягає у пошуку залежностей та закономірностей сигналу за допомогою описових функцій: статистичних, ентропій, фрактальних розмірностей та інших. Окрім обробки самого сигналу, також використовувалося частотне представлення сигналу роботи підшипників для доповнення простору ознак. У роботі було перевірено можливість узагальнення класифікації для її застосування на тих сигналах, які не були отримані під час лабораторних експериментів. Сторонній набір даних було знайдено у вільному доступі. Цей набір даних був використаний для того, щоб визначити, наскільки точним буде класифікатор, який навчався та тестувався на істотно різних сигналах. Навчання та валідація проводилась методом бутсрапування для викорінення ефекту випадковості з огляду на малий об’єм наявних даних для навчання. Для оцінки якості класифікаторів було використано F1-міру, як основну метрику, через незбалансованість наборів даних. В якості моделей класифікатору були обрані наступні алгоритми машинного навчання з вчителем: логістична регресія, метод опорних векторів, випадковий ліс та метод найближчих сусідів. Результати представлені в вигляді графіків густини розподілу та діаграм.
  • Ескіз
    Документ
    Методи прогнозної оцінки сприятливості геологічного середовища будівництву об'єктів підземної урбаністики
    (ФОП Петров В. В., 2018) Гайко, Геннадій Іванович; Матвійчук, Іван Олександрович; Білецький, Володимир Стефанович; Салуга, Пьотр
    Стисло окреслено перспективи освоєння підземного простору мегаполісів. Проаналізовано природничо-технічну систему "геоурбаністика – геологічне середовище". Представлено методику типізації геологічного середовища і градацію його сприятливості освоєнню підземного простору. Наведено результати типізації та для ділянки в Шевченківському районі Києва. Візуалізовано тематичні карти для окремих факторів впливу. Розкрито особливості методу морфологічного аналізу для оцінки ризиків розвитку підземної урбаністики, показані його можливості для прогнозної оцінки сприятливості ділянок для геобудівництва. Представлена морфологічна таблиця загальної характеристики та ризиків освоєння підземного простору. Надано аналіз визначених груп факторів. Означено методичні аспекти застосування методу Монте-Карло в геомеханіці. Доведена можливість доповнення поширеного в проектуванні інженерних об’єктів методу скінчених елементів та різних програмних комплексів його реалізації програмним інструментарієм методу Монте-Карло, зокрема в оцінці змінності властивостей геологічного середовища.
  • Ескіз
    Документ
    Метод количественной оценки поглощенной низкоинтенсивного электромагнитного применяемого в фототерапии
    (НТУ "ХПИ", 2018) Куличенко, Вячеслав Викторович; Томашевский, Роман Сергеевич
    В работе проведено исследование распределения низкоинтенсивного электромагнитного излучения видимого диапазона в кожных покровах человека, для задач количественной оценки и прогноза ожидаемого эффекта процедуры фототерапии. Проведен анализ источников видимого электромагнитного излучения, используемом в фототерапевтической аппаратуре, учитывающий их светотехнические и энергетические характеристики. На основании биофизических моделей эпидермиса, дермы и слоя подкожной жировой клетчатки синтезирована оптическая модель кожного покрова человека, учитывающая физические особенности каждого слоя. На основе метода Монте-Карло разработана и реализована вероятностная модель поведения потока фотонов в слоях кожного покрова, зависящая от длины волны излучения. Разработанная модель позволяет учитывать индивидуальные особенности кожного покрова: толщин каждого из слоев, количество меланина, интенсивности кожного кровотока. Исследования данной модели позволили получить диаграммы поглощения/прохождения излучения в зависимости от длины волны для каждого слоя и всего кожного покрова. Полученные данные исследований позволили определить зависимости коэффициента отражения при изменении длины волны и угла наклона падающего пучка фотонов, а также коэффициента поглощения различными слоями кожи и карту распределения плотности поглощенной мощности излучения в пределах каждого слоя на различных длинах волн электромагнитного излучения.