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
7 результатів
Результати пошуку
Документ Математичне моделювання в комп'ютерній томографії з використанням нових інформаційних операторів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Першина, Юлія Ігорівна; Пташний, Олег ДмитровичДосліджуються методи відновлення внутрішньої структури об’єкта з використанняи (м) нових інформаційних операторів, що розроблені українським науковцем професором Литвиним О.М., а саме – інтерлінація(її) та інтерфлетація (її). Оператори інтерлінації та інтерфлетації відновлюють функції (можливо, наближено) за відомими їх слідами на даній системі прямих та площин відповідно. В роботі наводиться розв’язання тривимірної задачі комп’ютерної томографії з використанням оператора інтерфлетації функції. В якості експериментальних даних виступають томограми, отримані з реально діючого комп’ютерного томографу, та рівняння площин, на яких ці томограми лежать. В роботі розглядається задача відновлення коефіцієнта поглинання всередині тривимірного об’єкту за його томограмами, що лежать на системі трьох груп паралельних площин, які не обов’язково є перпендикулярними координатним осям. Крім того, будується оператор інтерфлетації на системі площин, кожна з яких не обов’язково перетинається з усіма іншими. Також розробляється метод відновлення внутрішньої структури тривимірного тіла, який використовує чотири томограми та будується за допомогою інтерфлетації функцій трьох змінних. Крім того, представляються загальні види щільностей або коефіцієнтів поглинання об’єктів, які описуються функціями, що точно відновлюються за допомогою вказаної інформації. В роботі будується метод відновлення внутрішньої структури тіла з використанням оператора мішаної апроксимації поліномами Бернштейна. Цей метод рекомендується використовувати в тих випадках, коли експериментальні дані (характеристики томограм – геометричні параметри площини, на якій лежить томограма, а також зображення на томограмах) задані з похибкою, і коли класичні оператори інтерполяції та інтерфлетації не згладжують дані, а повторюють всі похибки в експериментальних даних. Далі розроблені нові інформаційні оператори використовуються для відновлення динамічного тіла. В даній статті розв’язується задача двовимірної комп’ютерної томографії не тільки з використанням нових інформаційних операторів, але й з урахуванням неоднорідності внутрішньої структури досліджуваного тіла. Усі запропоновані методи мають високу точність.Документ Відновлення розривної функції двох змінних різними інформаційними операторами з використанням трикутних елементів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Першина, Юлія ІгорівнаДосліджуються методи побудови математичних моделей розривних функцій двох змінних з використанням різної інформації про них: односторонні значення в точках та односторонні сліди вздовж заданої системи ліній. Розглядається випадок, коли область визначення шуканої функції тріангульована прямокутними трикутниками. Якщо застосовувати інтерполяційні або апроксимаційні методи наближення, то для їх побудови повинні бути задані значення функції в заданих точках;якщо ж застосовувати інтерлінаційні методи – сліди шуканої функції вздовж заданої системи ліній. В роботі будуються розривний інтерполяційний та апроксимаційний сплайни для наближення розривної функції двох змінних із заданими односторонніми значеннями в заданій системі точок (в нашому випадку, в вершинах прямокутних трикутників), доводяться теореми про оцінку похибки наближення побудованими розривними конструкціями. Також в роботі будується розривний інтерлінаційний сплайн, в якому використовується зовсім інша інформація про розривну функцію – односторонні сліди вдовж заданої системи ліній (в нашому випадку, вздовж сторін прямокутних трикутників). Інтерлінація функцій може знайти широке застосування в автоматизації проектування корпусів літаків, автомобілів; під час отримання і обробки результатів гідролокації та радіолокації, при вирішенні задач компʼютерної томографії, в цифровій обробці сигналів і в багатьох інших областях. В статті також доводяться теореми про інтегральний вигляд залишку та про оцінку похибки наближення побудованим розривним оператором інтерлінації. Наводяться обчислювальні експерименти, які порівнюють результати наближення розривної функції двох змінних різними інформаційними операторами з використанням трикутних елементів. Надалі планується застосувати побудовані оператори розривної апроксимації та інтерлінації для вирішення двовимірної задачі компʼютерної томографії з суттєвим використанням неоднорідності внутрішньої структури тіла, яку необхідно відновити.Документ Модифікація "пірамідального" методу екстраполяції часових рядів на основі µλ−похідних(НТУ "ХПІ", 2019) Бомба, Андрій Ярославович; Турбал, Юрій Васильович; Турбал, Маріана ЮріївнаУ статті вперше введено певні узагальнення класичного поняття похідної диференційовної функції, на основі якого пропонується метод екстраполяції часових рядів. В основі цього методу лежить аналіз розділених різниць. Пропонується процедура модифікації відповідних різниць та знаходження такого їх порядку, для якого вдається знайти в певному розумінні найкраще прогнозне значення. Тоді значення вихідної функції у точці, що лежить за межами інтерполяційного інтервалу, знаходиться на основі знайденого прогнозного значення для розділених різниць за допомогою спеціальної обчислювальної процедури.Документ Наближення розривних функцій двох змінних методом мінімаксу(НТУ "ХПІ", 2018) Першина, Юлія Ігорівна; Черногор, Тетяна Тимофіївна; Саприкін, Сергій ОлександровичЗапропоновано метод, за допомогою якого можна наблизити функцію двох змінних з розривами першого роду розривним білінійним сплайном, використовуючи метод мінімаксу. Вважається, що розриви функції, яку наближуємо, лежать на прямих, паралельних осям координат. В подальшому планується узагальнити цей метод на випадок, коли вузли сплайну не співпадають з точками розриву функції. Запропонований метод можна буде використати для відновлення внутрішньої структури об'єктів, що мають різну щільність, в медичних, геологічних, космічних та інших дослідженнях.Публікація Особливості обробки результатів експерименту за допомогою штучної нейронної мережі(НТУ "ХПІ", 2017) Погребняк, Сергій Віталійович; Водка, Олексій ОлександровичУ ХХІ сторіччі нейронні мережі широко використовуються в різних сферах, в тому числі в комп’ютерному моделюванні і в механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Мета роботи створення програмного продукту з використанням елементів штучного інтелекту, для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати, та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом вирішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, які отримували на вхід однаковий набір даних який не використовувався при навчанні, але був відомий з експерименту, таким чином була знайдена похибка мережі за кількістю виділеної енергії та за середньо-квадратичним відхиленням. В статті детально описується тип мережі та її топологія, метод навчання і підготовки навчаючої вибірки, також описано математично. В результаті проведеної роботи було збудоване та протестоване програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначена її похибка.Публікація Розробка комп’ютерної системи для обробки результатів експерименту за допомогою штучної нейронної мережі(НТУ "ХПІ", 2016) Погребняк, Сергій Віталійович; Водка, Олексій ОлександровичНейронні мережі знайшли своє використання в різних сферах комп’ютерного моделювання, в тому числі і в механіці. Вони часто використовуються, так як дають високу точність, швидкість і гнучкість роботи. Метою роботи є створення програмного забезпечення з використанням елементів штучного інтелекту, для апроксимації та інтерполяції експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректо працювати, мати простий інтерфейс та видавати результати з мінімальною похибкою. Методом рішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для перевірки мережі на коректність роботи та визначення величини похибки відповіді мережі,проводилась перевірка на відомих даних які не використовувалися для навчання, так им методом була проведена незалежна оцінка і визначена точність відповіді мережі та знайдена оптимальна зона роботи мережі. В статті детально описується тип мережі та її топологія, кількість вхідних та вихідних і прихованих нейронів, типи функції активації, способи навчання і підготовки навчаючої вибірки, описані математично. В результаті проведеної роботи була збудована та протестоване пр ограмне забезпечення з використанням штучних нейронних мереж, визначена величина похибки і зона її оптимальної роботи.Документ 2D-коефіцієнти Фур'є на класі Ліпшиця та оператори кусково-сталої сплайн-інтерлінації(НТУ "ХПІ", 2012) Литвин, О. М.; Нечуйвітер, О. П.Побудовані кубатурні формули наближеного обчислення 2 D - коефіцієнтів Фур'є з використанням оператора кусково-сталої сплайн-інтерлінації на класі Ліпшиця. Інформація про неосцилюючий множник підінтегральної функції задана слідами функції на взаємно-перпендикулярних лініях, значеннями функції в точках. Отримані оцінки похибки наближення.