Вісники НТУ "ХПІ"
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/2494
З 1961 р. у ХПІ видається збірник наукових праць "Вісник Харківського політехнічного інституту".
Згідно до наказу ректора № 158-1 від 07.05.2001 року "Про упорядкування видання вісника НТУ "ХПІ", збірник був перейменований у Вісник Національного Технічного Університету "ХПІ".
Вісник Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут" включено до переліку спеціалізованих видань ВАК України і виходить по серіях, що відображають наукові напрямки діяльності вчених університету та потенційних здобувачів вчених ступенів та звань.
Зараз налічується 30 діючих тематичних редколегій. Вісник друкує статті як співробітників НТУ "ХПІ", так і статті авторів інших наукових закладів України та зарубіжжя, які представлені у даному розділі.
Переглянути
20 результатів
Результати пошуку
Документ Огляд застосуваннь data-driven підходу для аналізу тепло-фізичних властивостей композитів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Лавщенко, Руслан Ровшан огли; Львов, Геннадій ІвановичУ роботі наведено аналіз можливостей та перспектив data-driven підходу для дослідження тепло-фізичних властивостей композитних матеріалів. Проведено огляд основних концепцій та методів машинного навчання в матеріалознавстві, які виявляють потенціал для вивчення та оптимізації властивостей композитів. Обговорено використання нейронних мереж для прогнозування теплових характеристик. Порівняно data-driven підхід з традиційними методами аналізу, визначено їхні переваги та недоліки. Описано тепло-фізичні параметри композитів та сучасні методи їхнього вимірювання та прогнозування. Розглянуто застосування комп'ютерних технологій для моделювання тепло-фізичних властивостей композитів та їхніх процесів виготовлення. Результати дослідження можуть бути корисними для подальшого розвитку матеріалознавства та виробництва композитних матеріалів.Документ Аналіз проблеми прогнозування трендів кріптовалютного ринку та сучасні підходи до її вирішення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Москаленко, Валентина Володимирівна; Фонта, Наталія Григорівна; Гавриленко, Антон Владиславович; Безчастний, Олексій МаксимовичРозглянуто актуальну проблему прогнозування трендів кріптовалютного ринку та сучасні підходи до їх вирішення. Визначено два основних фактори, які впливають на вартість криптовалюти – це розмір ринку криптовалюти та темпи зростання обсягів ринку. Наведені результати досліджень щодо перспектив крипторинку, у тому числі те, що біткоїн у майбутньому може бути захистом від падіння курсу долара США для учасників фінансового ринку. Також дослідники розглядають біткоїни не як готівку, а як інвестиційний актив. Зроблено висновок, що регулювання та економічна політика, яка пов’язана з використанням криптовалют, поступово посилюються багатьма країнами у міру підвищення її інвестиційної привабливості. Надано аналіз задачі прогнозування тренду ринка криптовалюти. Надано аналіз досліджень та публікацій щодо методів прогнозування вартості криптовалюти. Традиційні моделі часових рядів, такі як модель ARIMA, продовжують бути популярними у фінансовому прогнозуванні, але її використання менш ефективне для ринків з високою волатильністю, що характерно для криптовалют. Прогнозування ціни криптовалюти – це проблема часових рядів, яку можна вирішити за допомогою регресії та інших методів машинного навчання. Наведені результати сучасних досліджень щодо потенціалу машинного навчання у виявленні складних трендів та закономірностей. Доведено, що методи глибокого навчання можуть бути ефективними для прогнозування часових рядів зі значними коливаннями та з майже хаотичною та непередбачуваною поведінкою. Зроблено висновок, що ключовим аспектом є створення гнучких моделей, які можуть адаптуватися до нових даних та змін у ринковій динаміці. Комбінування традиційних методів технічного, факторного аналізу з інноваційними методами машинного навчання може призвести до створення потужних гібридних моделей. Ці моделі використовують як кількісні, так і якісні дані для розробки більш точних прогнозів. Обґрунтовано доцільність розробки програмних систем, які реалізують сучасні методи штучного інтелекту, у тому числі машинного навчання, глибокого навчання, обробки природної мови та інших технологій для забезпечення аналізу ринку, виявлення закономірностей та надання прогнозів щодо трендів крипторинку. Використання такого ПЗ буде допомогою інвесторам у визначенні потенційно прибуткових інвестиційних можливостей, в управлінні ризиками та прийнятті обґрунтованих рішень в умовах високої невизначеності.Документ Метод експертних оцінок в прогозуванні просування гастрономічного туру як дієвий інструмент для прийняття управлінських рішень в публічному секторі(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Поступна, Олена Вікторівна; Лядер, Андрій СергійовичСтаття присвячена вивченню думки потенційних споживачів туристичних послуг щодо можливостей формування та просування гастрономічного туру в Україні. Автори на підставі результатів експертного опитування показують реальну картину з формування та просування гастрономічного туру в Україні. Отримані дані дають змогу побачити реальну картину стану й розвитку гастрономічного туризму в Україні, вивчити думку споживачів, з’ясувати ступінь їх розуміння цього питання, їх бачення найбільших викликів, що залишаються поза увагою представників публічного сектору, які спроможні прийняти ефективні управлінські рішення щодо перспектив і можливостей розвитку гастрономічного туризму та просування гастротурів в Україні.Документ Аналіз нейромережевих моделей LSTM та GMDH для прогнозування криптовалюти(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Мороз, Володимир В.; Хелвіг, Д.; Мороз, Дмитро В.; Жуков, Павло П.Досліджується застосування нейромережевих моделей для задачі прогнозування цін на криптовалюти. На відміну від класичних статистичних методів аналізу фінансових і економічних рядів, в основі яких є багатовимірний лінійний регресійний аналіз, пропонується модель з пам'яттю та адаптивна поліноміальна модель. Апробація моделей проводиться на даних криптовалютних ринків завдяки їх високій волатильності та низькій кореляції з традиційними активами. Для прогнозування застосовуються GMDH та LSTM нейронні мережі. Доведена перевага поліноміальної регресійної моделі GMDH за критерієм швидкість-точність прогнозування.Публікація Оптимізація тривалості аукціонів при наявності часових витрат(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Мельников, Олег СтаніславовичУ статті розглядається вплив тривалості конкурсних торгів на очікуваний дохід їх організатора. Подовження тривалості торгів двояко впливає на їх результати. З одного боку, це дозволяє залучити до участі в торгах більшу кількість учасників, і конкуренція між ними підвищує шанси аукціоніста на отримання кращої ціни. З іншого боку, затягування торгів затримує отримання грошей (для аукціонів) або необхідних товарів чи послуг (для тендерів), а час має цінність сам по собі. Вплив цих двох факторів, які діють у протилежних напрямках, наводить на думку про існування оптимальної тривалості процесу торгів. В роботі розроблено економіко-математичну модель проведення торгів, яка формалізує ці міркування та надає можливість визначення їх оптимальної тривалості. Прибуття учасників для участі в торгах розглядається як Пуассонівський процес. Кожний учасник характеризується власною оцінкою вартості виставленого на торги об'єкту. Ці оцінки вважаються незалежними випадковими величинами із спільним параметричним розподілом. В цих припущеннях теорема Майєрсона про еквівалентність доходу надає можливість прогнозувати очікувані результати аукціоніста в залежності від кількості учасників торгів незалежно від організаційної форми їх проведення. На цій основі можна порівняти переваги і витрати, пов’язані із збільшенням часу для прийому заявок на участь в торгах, що дає можливість визначити їх оптимальну тривалість. Отримані умови оптимальності мають змістовну і інтуїтивно зрозумілу економічну інтерпретацію. В практичних умовах для оцінки оптимальної тривалості конкурентних торгів запропоновано використання методів Монте-Карло на основі емпіричного розподілу цін попиту чи пропозиції. Практична реалізація запропонованого алгоритму може покращити економічні показники діяльності аукціоніста, що є особливо актуальним для державного сектору економіки.Документ Проактивне управління проєктами логістичних підприємств(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Шадура, Дмитро Олександрович; Меленчук, Віктор МиколайовичСтаття присвячена обґрунтуванню доцільності застосування проактивного підходу в сфері управління проєктами логістичних підприємств. Проведено аналіз наукових досліджень та напрацювань щодо перспективності застосування даного підходу задля успішної реалізації проєктів. Досліджена суть проактивного управління проєктами та розуміння того, що трансформація підприємств в даному напрямку є пріоритетним напрямом їх сталого розвитку: досягти значних результатів реалізації проєктів логістичного підприємства можливо, коли ще на початкових етапах команда проєктних менеджерів спрогнозує фактори впливу на проєкт та можливі наслідки їх настання, а також запланує заходи спрямовані на упередження кризових ситуацій. Виділено переваги та недоліки реактивного та проактивного управління. Застосування проактивного підходу в управлінні проєктами логістичних підприємств створить можливості для ранньої діагностики та передбачення ризиків, попередження виникнення проблем, виділення пріоритетних задач з урахуванням необхідних ресурсів. Механізм діагностики ризикових ситуацій врахує імовірні та нові зміни, повторюваність ситуацій, визначить ступінь загрози даних змін, забезпечить швидкісне реагування на зміни, що можуть негативно вплинути на діяльність підприємства в цілому. Це, в свою чергу, забезпечить підвищення конкурентоспроможності підприємства та оптимізацію його роботи.Документ Система динамічного прогнозування технічного стану обладнання об’єднаної електроенергетичної системи(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Данильченко, Дмитро Олексійович; Потривай, Андрій ЕдуардовичВ роботі проаналізовано метод нейро-нечіткого моделювання для прогнозування технічного стану системи. Модель системи динамічного прогнозування технічного стану обладнання об’єднаної електроенергетичної системи складається з імітаційних моделей сонячної електростанції, вітрогенератора та синхронного генератора, що виконує роль теплової станції. Для виконання моделювання використовувалася спеціальна система інструментів Fuzzy extension logic toolbox, призначена для оцінки якості роботи синхронного генератора. Отримані оцінки технічного стану обладнання обробляються за допомогою адаптивної системи нейро-нечіткого виведення (ANFIS), в результаті чого формується прогноз технічного стану обладнання на заданому часовому інтервалі. Встановлено, що нечіткі моделі знайшли широке практичне застосування під час побудови нечітких регуляторів, систем розпізнавання та обробки даних тощо. Моделювання реальних систем нечіткими моделями ґрунтується на тому, що нечіткі моделі типу Сугено і Мамдані є універсальними апроксиматорами функцій. Побудована модель системи динамічного прогнозування технічного стану обладнання може бути використана при проектуванні об’єктів відновлюваної енергетики, а також при розробці та тестуванні алгоритмів систем управління та моніторингу. Система оцінки та прогнозування стану обладнання з використанням апарату нечіткої логіки може бути використана для підтримки прийняття рішень оператором електричної станції при визначенні необхідності ремонту та перестановки обладнання. Ключовою перевагою представленої системи є її здатність враховувати динамічні зміни стану сонячної електростанції залежно від трансльованих умов експлуатації, що дозволяє ще більше наблизити отримані дані до реальних. Також, особливістю реалізації системи динамічного прогнозуванн технічного стану обладнання є використання моделі сонячної електростанції, що має в своєму складі моделі для наближення імітації до реальних умов експлуатації з урахуванням пилу, нагрів поверхні тощо.Документ Узагальнена модель адаптивного прогнозування режимів електроспоживання виробничих об'єктів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Калінчик, Василь Прокопович; Мейта, Олександр Вячеславович; Побігайло, Віталій Анатолійович; Калінчик, Віталій Васильович; Бориченко, Олена Володимирівна; Копчиков, Олександр МиколайовичВ статті досліджуються методи прогнозування електричного навантаження виробничих об'єктів. Показано, що найкращою є орієнтація на методи управління електроспоживанням, які засновані на дослідженні прогнозних оцінок, що становлять вихідну інформацію для прийняття рішень з управління. Показано, що основними вимогами, що пред'являються до прогнозних моделей, є досить висока точність прогнозування і простота алгоритмів. Показано, що в автоматизованих системах управління електроспоживання, внаслідок малої вивченості природи прогнозованого процесу, недостатньої достовірності вихідної інформації, найбільш доцільним є адаптивний підхід до конструювання моделей прогнозування. Адаптивні методи прогнозування і, в першу чергу, метод експоненціального згладжування слід поставити на перше місце з точки зору простоти реалізації і часу розрахунків. В роботі отримана узагальнена модель оперативного прогнозування електроспоживання, яка легко трансформується в модель експоненціального згладжування і може бути розширена для використання інших (крім поліноміальних) функцій. Показано, що стосовно до процесів з детермінованими поліноміальними основами узагальнена модель оперативного прогнозування дає той же результат, що і експоненціальне згладжування.Документ Методика оцінки ресурсу енергетичного обладнання металургійних цехів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Важинський, Антон Іванович; Жуков, Станіслав ФедоровичПрогнозування займає центральне місце в управлінні виробництвом та інфраструктурою. Розробка нових методів визначення залишкового ресурсу устаткування єважливимзавданням, спрямованим напідвищення ефективності використання промислових електротехнічних комплексів. Вирішення завдання достовірного визначення стану енергетичного обладнання в гірничо-металургійному комплексі дозволяє перейти від застарілої системи планово-попереджувальних ремонтів до обслуговування за станом агрегату. Складні технічні системи характеризуються складними нелінійними взаємодіями між складовими їх елементами, складними сценаріями причинно-наслідкових зв’язків між небезпечними, імовірнісними подіями та процесами, що відбуваються під час експлуатаціїцих систем. Як наслідок, розробляються методи та інструменти для оцінки механізмів зносу та управління ними у галузях з високим рівнем ризику. У статті наведено результати, пов’язані з розробкою методики оцінки залишкового ресурсу промислового обладнання.Документ Вейвлетний аналіз та прогнозування фінансових часових рядів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Міловська, К. М.; Мороз, В. В.В роботі розглянуто моделі та методи прогнозування фінансових часових рядів. Проаналізовано основні переваги та недоліки традиційних моделей та нейронних мереж для прогнозування без попередньої обробки даних. Застосовано вейвлетний аналіз та рекурентна нейромережа з довгою короткостроковоюпам’яттю (LSTM) для прогнозування курсу криптовалюти. Отримані результати порівнюються з результатами існуючих підходів, визначено ефективність запропоновано рішення.