Прогнозування залишкового ресурсу елементів конструкції методами машинного навчання

dc.contributor.authorКрасій, Данило Максимович
dc.date.accessioned2026-06-16T08:18:18Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії (PhD) за спеціальністю 113 – Прикладна математика. – Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут». – Україна, Харків, 2026. Об’єкт дослідження – процес деградації та прогнозування залишкової надійності механічних (підшипники кочення, несучі конструкції вітрових енергетичних установок, лопатки газових турбін) і біомеханічних (артеріальна стінка з атеросклеротичними бляшками) систем в умовах стохастичного навантаження. Предмет дослідження – методи, моделі та алгоритми діагностики технічного стану за вимірювальними даними і ймовірнісного прогнозування залишкового ресурсу з урахуванням фізичних обмежень.
dc.description.abstractDissertation for the degree of Doctor of Philosophy (PhD) in specialty 113 – Applied Mathematics. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Ukraine, Kharkiv, 2026. The object of research is the process of degradation and the prediction of residual reliability of mechanical (rolling bearings, load-bearing structures of wind turbines, gas turbine blades) and biomechanical (arterial wall with atherosclerotic plaques) systems under stochastic loading. The subject of research comprises methods, models, and algorithms for technical condition diagnostics from measurement data and probabilistic prediction of residual life subject to physical constraints.
dc.identifier.citationКрасій Д. М. Прогнозування залишкового ресурсу елементів конструкції методами машинного навчання. [Електронний ресурс] : дис. ... д-ра філософії : спец. 113: галузь знань 11 / Данило Максимович Красій ; наук. керівник Ларін О. О. ; Нац. техн. ун-т "Харків. політехн. ін-т". – Харків, 2026. – 157 с.
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/103367
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
dc.subjectзалишкова надійність
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectфізично-інформоване машинне навчання
dc.subjectметод скінченних елементів
dc.subjectнапружено-деформований стан
dc.subjectвтомна міцність
dc.subjectдовговічність
dc.subjectпошкоджуваність
dc.subjectлопатка газової турбіни
dc.subjectатеросклеротичні бляшки
dc.subjectзалишковий ресурс
dc.subjectпредиктивне технічне обслуговування
dc.subjectнабір даних
dc.subjectрегресія гаусівських процесів
dc.subjectядрові методи
dc.subjectresidual reliability
dc.subjectmachine learning
dc.subjectphysics-informed machine learning
dc.subjectfinite element method
dc.subjectstress-strain state
dc.subjectfatigue strength
dc.subjectdurability
dc.subjectdamageability
dc.subjectgas turbine blade
dc.subjectatherosclerotic plaques
dc.subjectremaining useful life
dc.subjectpredictive maintenance
dc.subjectdataset
dc.subjectGaussian process regression
dc.subjectkernel methods
dc.titleПрогнозування залишкового ресурсу елементів конструкції методами машинного навчання
dc.title.alternativeResidual Life Prediction of Structural Elements Using Machine Learning Methods
dc.typeDissertation
thesis.degree.advisorЛарін Олексій Олександрович
thesis.degree.departmentРазова спеціалізована вчена рада ДФ 64.050.278
thesis.degree.discipline113 – Прикладна математика
thesis.degree.grantorНаціональний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
thesis.degree.nameдоктор філософії

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 4 з 4
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
dysertatsiia_2026_Krasii_Residual.pdf
Розмір:
7,06 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
KEP_dysertatsiia_2026_Krasii_Residual.zip
Розмір:
11,37 MB
Формат:
Zip archive
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
tytul_dysertatsiia_2026_Krasii_Residual.pdf
Розмір:
308,75 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
literatura_dysertatsiia_2026_Krasii_Residual.pdf
Розмір:
331,3 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format