математичне моделювання

У роботі досліджується вплив методів оптимізації на ефективність екстремальної системи керування на основі аудіальної дефектоскопії. Запропонована система здатна виявляти аномальні режими роботи обладнання шляхом аналізу звукових характеристик та автоматично адаптувати параметри керування під нові умови експлуатації. Методом математичного моделювання досліджено роботу системи з різними алгоритмами оптимізації: градієнтним спуском, Momentum, Nesterov та RMSProp.

Шестифазні асинхронні машини маю значну увагу завдяки високій ефективності та підвищеній стійкості до відмов. Порівняно з традиційними трифазними машинами, шестифазні приводи можуть працювати при обриві однієї, двох або навіть трьох фаз статора, продовжуючи створювати електромагнітний момент і підтримувати механічне навантаження, хоча при цьому зростають пульсації моменту, гармонійні спотворення та спостерігається певне зниження ефективності.

У сучасній медицині новітні технології відіграють ключову роль у покращенні діагностики та лікуванні пацієнтів. Однією із найперспективніших інновацій є технологія цифрових двійників, яка дає змогу створювати віртуальні моделі об’єктів реального світу, зокрема людських органів. Ця технологія відкриває нові можливості для персоналізованої медицини, прогнозування захворювань та оптимізації медичних процесів. Цифрові двійники (ЦД) вже активно використовуються в різних галузях, таких як виробництво, авіація, містобудування, але їхній потенціал у медицині тільки починає розкриватися.

Постановка проблеми. Структурна цілісність розгалужених трубопровідних мереж є критично важливою для економічної та екологічної безпеки, що потребує надійних методів моніторингу їхнього стану. Мобільні роботи для внутрішньотрубного інспектування (РВТІ) є одним з ефективних рішень, які не потребують зупинки експлуатації трубопроводу, однак проєктування їхніх привідних механізмів для роботи в обмежених і складних середовищах залишається складним завданням.

Проведено формалізацію математичних моделей спотворень цифрових зображень, що виникають при аерофотозйомці з бортових систем безпілотних літальних апаратів та істотно впливають на точність і достовірність алгоритмів автоматизованого виявлення й класифікації візуальних об’єктів у складному зовнішньому середовищі. Запропоновано узагальнену схему класифікації спотворень, яка враховує джерела їх виникнення та розподіляє дефекти на апаратно-оптичні, динамічні та зовнішні фактори, що зумовлюють структурну нестабільність вхідних фотоданих.

У статті розглянуто актуальну проблему комп’ютерного моделювання великих масивів даних екологічного моніторингу із застосуванням дискретних вейвлет-перетворень. Об’єкт дослідження  становлять часові ряди  концентрацій шкідливих домішок в атмосферному повітрі – зокрема оксидів азоту, бензолу, сірчистого газу, які зібрано з автоматизованих станцій у Центральній та Східній Європі. Вхідні дані характеризуються високим рівнем стохастичності, наявністю шумів, втрачених значень і часових зсувів, що суттєво ускладнює виділення трендів і закономірностей, необхідних для прогнозування.

This study presents a comprehensive mathematical forecasting approach for hydroecological parameters in small urban river systems using an integrally-modified Streeter-Phelps model. The research focuses on the Kamyanka River, a small tributary within Zhytomyr city, Ukraine, which experiences significant anthropogenic influence from urban development. The modified model incorporates advanced computational algorithms implemented in Python programming environment to predict dissolved oxygen concentration and biochemical oxygen demand dynamics over a 25-year period (2020-2045).

У статті досліджено процес формування блоків у блокчейн-мережах та вплив мережевої архітектури вузлів та алгоритмів консенсусу на їх масштабованість і продуктивність. Аналіз масштабованості блокчейн-систем є важливим через проблеми, що виникають при зростанні навантаження на мережу, зокрема збільшення кількості відгалужень блоків та часу підтвердження транзакцій. Дослідження зосереджене на вивченні впливу мережевих затримок та вибору алгоритму консенсусу на продуктивність і масштабованість блокчейн-мереж.