ElarTSATU

Електронний Інституційний репозитарій Таврійського державного агротехнологічного університету імені Дмитра Моторного.

Ласкаво просимо на сайт Інституційного репозитария Таврійського державного агротехнологічного університету імені Дмитра Моторного!

Наш електронний архів накопичує, зберігає і надає вільний, довгостроковий доступ до електронних версій наукових публікацій,

науково-методичних і навчальних матеріалів, створених науковцями, аспірантами та студентами ТДАТУ.

Надсилайте Ваші матеріали на е-mail: lib.nauka@tsatu.edu.ua

Вимоги щодо розміщення матеріалів у репозитарії ТДАТУ

ISSN: 2524-0714

Сайт Університету

Сайт Бібліотеки

Електронні архіви України

Фонди

Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.

Зараз показуємо 1 - 5 з 22

Нові надходження

Access status: Open Access ,
Математичне моделювання епідеміологічно-економічної динаміки з нечіткою параметризацією: теоретичні засади, обчислювальна схема та планування експерименту
(Наука і техніка сьогодні, 2026) Леонтьєва, Вікторія Володимирівна; Кондрат’єва, Наталія Олександрівна; Leontieva, Viktoriia Volodimirivna; Kondratieva, Nataliia Oleksandrivna
UKR : Стаття присвячена побудові нечіткої компартментальної SIR моделі поширення інфекційного захворювання з інтегрованим економічним субмодулем витрат та розробці відповідного чисельного алгоритму для дослідження впливу нечіткості параметрів на ключові характеристики епідемічного процесу. Актуальність дослідження обумовлена невідповідністю між детермінованим математичним апаратом класичних епідеміологічних моделей та природою реальних епідемічних даних, які демонструють суттєву невизначеність коефіцієнтів передачі інфекції та одужання через варіабельність біологічних характеристик збудника та неповноту статистичних спостережень. У роботі здійснено аналіз сучасних досліджень компартментального моделювання та застосування теорії нечітких множин в епідеміології, який засвідчив необхідність одночасного врахування невизначеності обох параметрів та інтеграції економічної складової безпосередньо в контур динамічного розрахунку. Розроблено математичну постановку задачі на основі класичної SIR-системи диференціальних рівнянь з введенням економічного субмодулю через накопичені витрати. Здійснено формалізацію невизначеності коефіцієнтів β та γ через трикутні нечіткі числа з обґрунтуванням вибору цієї форми функції належності через прозору інтерпретованість параметрів та обчислювальну ефективність, при цьому нечітке базове репродуктивне число визначається операцією нечіткого ділення з використанням розширювального принципу Заде через α-зрізи. Розроблено алгоритм чисельного моделювання на основі методу Рунге-Кутти четвертого порядку з локальною похибкою усічення O(h⁵) та глобальною похибкою O(h⁴), проведено аналіз стійкості та оцінено обчислювальну складність. Для систематичного дослідження впливу трьох факторів (коефіцієнта передачі β, коефіцієнта одужання γ та частки вакцинованих p) застосовано ротатабельний центральний композиційний план з Nexp=20 дослідами. Побудовано квадратичні регресійні моделі для відгуків «пік захворюваності» та «сукупні економічні витрати» з верифікацією через критерій Стьюдента для значущості коефіцієнтів та критерій Фішера для глобальної адекватності. За результатами проведеного дослідження запропо новано методологію, яка забезпечує перехід від якісних тверджень про вплив невизначеності параметрів до кількісних аналітичних залежностей, придатних для підтримки управлінських рішень у сфері охорони здоров'я через форму вання єдиного дослідницького циклу між нечіткою параметризацією SIR динаміки, інтегрованим економічним субмодулем та статистично верифіко ваними регресійними поверхнями відгуку. ENG : The article is devoted to constructing a fuzzy compartmental SIR model of infectious disease spread with an integrated economic cost submodel and developing a corresponding numerical algorithm for studying the impact of parameter fuzziness on key characteristics of the epidemic process. The research relevance is determined by the inconsistency between the deterministic mathematical apparatus of classical epidemiological models and the nature of real epidemic data, which demonstrate substantial uncertainty in infection transmission and recovery coefficients due to pathogen biological characteristic variability and statistical observation incompleteness. The work analyzes modern research on compartmental modeling and fuzzy set theory application in epidemiology, which demonstrated the necessity of simultaneously accounting for both parameter uncertainties and integrating the economic component directly into the dynamic calculation loop. A mathematical problem formulation has been developed based on the classical SIR system of differential equations with economic submodel introduction through accumulated costs. Uncertainty formalization of β and γ coefficients through triangular fuzzy numbers has been performed with justification of this membership function form choice through transparent parameter interpretability and computational efficiency, while the fuzzy basic reproductive number is defined by fuzzy division operation using Zadeh's extension principle through α-cuts. A numerical modeling algorithm based on the fourth-order Runge-Kutta method with local truncation error O(h⁵) and global error O(h⁴) has been developed, stability analysis was performed, and computational complexity was estimated. For systematic investigation of three factors' influence (transmission coefficient β, recovery coefficient γ, and vaccinated fraction p), a rotatable central composite planning with Nexp=20 experiments was applied. Quadratic regression models for responses "disease incidence peak" and "total economic costs" were constructed with verification through Student's criterion for coefficient significance and Fisher's criterion for global adequacy. Based on the research results, a methodology is proposed that ensures transition from qualitative statements about parameter uncertainty impact to quantitative analytical dependencies suitable for supporting management decisions in healthcare through forming a unified research cycle between fuzzy SIR-dynamics parameterization, integrated economic submodel, and statistically verified regression response surfaces.
Access status: Open Access ,
Прогнозні моделі електричних навантажень розподільчих мереж в умовах невизначеності вихідної інформації : автореферат дисертації
(Харків : НТУ «ХПІ», 2017) Катюха, Ігор Анатолійович; Katyukha, Ihor; Овчаров, Володимир Васильович; Ovcharov, Volodymyr
UA: Дисертаційна робота присвячена розв’язанню актуальної науково прикладної задачі розроблення сучасного науково-методичного апарату прогнозу споживання електричної енергії в умовах невизначеності, що враховує можливості інформаційного забезпечення автоматизованих систем комерційного обліку електроенергії та особливості окремих споживачів і має на меті підвищення ефективності використання та збереженняелектричної енергії. Вдосконалено метод нечіткого регресійного аналізу для побудови довгострокових прогнозних моделей електричних навантажень в розподільчих мережах. Враховано паритетну участь двох критеріїв ефективності нечітких моделей: степені суміщення та степені нечіткості при побудові прогнозних моделей. Розроблено метод корекції довгострокових прогнозних моделей для короткострокового прогнозу. Запропоновано підхід до побудови виду прогнозних моделей при будь-яких типах навантажень. Аналітично встановлено зв'язок нечітких показників точності прогнозу з відносною середньомодульною похибкою. Розроблену методику апробовано при розробці прогнозних моделей електричного навантаження ряду споживачів з різними типами графіків навантаження. Основні результати дисертації знайшли практичне застосування у вигляді програмно-апаратного комплексу для автоматизації процесу довгострокового та оперативного прогнозування електричних навантажень електроспоживачів, що може інтегруватись інформаційно в автоматизовану систему обліку електроенергії, а також при оперативному керуванні режимами розподільчих мереж. /// EN: The dissertation devoted to solving actual scientific and technical problem of development of modern science and analytical tools forecast electricity consumption in the face of uncertainty, taking into account the possibility of information support automated systems of commercial accounting of electric power and features of individual consumers and aims to increase efficiency and save electricity. Improved method of fuzzy regression analysis to build long–term forecasting models of electric loads in distribution networks. Included balanced participation of two performance criteria fuzzy models: the degree of combination and degree of fuzziness when building predictive models. The method of correction term predictive models for short–term forecast. An approach to building the type of predictive models in any type of stress. Analytical contacted fuzzy indicators forecast accuracy Mean absolute percentage error. The technique was tested in the development of predictive models of electric load number of consumers with different types of load charts. The main results of the dissertation found practical application in the form of hardware and software to automate the process of long–term and operational forecasting electricity consumers of electrical loads that can integrate information into an automated accounting system of electricity, as well as operational management mode of distribution networks.
Access status: Open Access ,
Комп’ютерне моделювання динаміки ринкової рівноваги: верифікований обчислювальний алгоритм, планування експерименту та аналіз параметричної чутливості
(Наука і техніка сьогодні, 2026) Леонтьєва, Вікторія Володимирівна; Кондрат’єва, Наталія Олександрівна; Leontieva, Viktoriia Volodimirivna; Kondratieva, Nataliia Oleksandrivna
UKR : Стаття присвячена розробці та апробації комплексної методо логії комп'ютерного моделювання динаміки ринкової рівноваги, що інтегрує в єдиний верифікований дослідницький цикл аналіз обчислювального алго ритму, математичне планування симуляційного експерименту та аналіз пара метричної чутливості системи. Об'єктом моделювання обрано базову модель вальрасіанського цінового коригування при лінійних функціях попиту і пропозиції, реалізовану в середовищі Insight Maker із застосуванням методу Рунге-Кутта 4-го порядку. Визначальною методологічною особливістю підходу є використання точного аналітичного розв'язку базової моделі одночас но як засобу верифікації симулятора і як засобу перевірки коректності іденти фікованих коефіцієнтів регресійної моделі відгуку. Аналіз обчислювального алгоритму проведено через зведення задачі до стандартного тестового рівняння, що дозволило аналітично встановити умови чисельної стійкості методу Рунге-Кутта та визначити межі факторного простору, в яких гаран тується коректність симуляції. Планування симуляційного експерименту здійснено на основі повного факторного плану 2³ з трьома центральними точками, що охоплює 11 симуляцій та забезпечує ортогональність оцінок усіх коефіцієнтів регресійної моделі, включаючи попарні взаємодії між факторами. Верифікацію комп'ютерної моделі реалізовано на двох рівнях: зіставленням симульованих траєкторій з аналітичним еталоном та порівнянням коефіцієнтів регресійних моделей, ідентифікованих на основі симульованих і аналітичних значень цільової функції. Результати верифікації підтвердили, що похибка симулятора обмежена кроком дискретизації, а не рівнем методичної похибки алгоритму. Параметричний аналіз на основі ідентифікованої регресійної моделі виявив нетривіальну ієрархію ефектів: коефіцієнт цінового коригування, відсутній у статичному апараті аналізу рівноваги, є домінуючим чинником динаміки конвергенції, внесок якого перевищує сумарний вплив цінових еластичностей попиту та пропозиції. Виявлені ефекти взаємодії свідчать про те, що ефективний ціновий механізм нівелює вплив структурних параметрів ринку на часовий горизонт встановлення рівноваги, тоді як при повільному ціновому коригуванні роль еластичностей суттєво зростає. ENG : The article is devoted to the development and validation of a comprehensive methodology for computer simulation of market equilibrium dynamics, which integrates algorithm analysis, mathematical planning of simulation experiments, and parametric sensitivity analysis into a single verified research cycle. The object of modeling is the basic Walrasian price adjustment model with linear demand and supply functions, implemented in the Insight Maker environment using the fourth-order Runge-Kutta method. The defining methodological feature of the approach is the usage of the exact analytical solution of the basic model simultaneously as a means of simulator verification and as a means of validating the identified coefficients of the response regression model. The analysis of the computational algorithm is conducted by reducing the problem to a standard test equation, which enables the analytical derivation of numerical stability conditions for the Runge-Kutta method and the determination of factor space boundaries within which the correctness of simulation is guaranteed. The simulation experiment is planned using a full factorial plan 2³ with three central points, covering 11 simulations and ensuring orthogonality of all regression model coefficient estimates, including pairwise factor interactions. Verification of the computer model is carried out at two levels: by comparing simulated trajectories with the analytical reference, and by comparing regression model coefficients identified from simulated and analytical values of the target function. Verification results confirm that the simulator error is bounded by the discretisation step rather than by the methodological error level of the algorithm. Parametric analysis based on the identified regression model reveals a non trivial hierarchy of effects: the price adjustment coefficient, absent from the static apparatus of equilibrium analysis, is the dominant factor of convergence dynamics, with its contribution exceeding the combined influence of the price elasticities of demand and supply. The identified interaction effects indicate that an efficient price mechanism attenuates the influence of structural market parameters on the time horizon of equilibrium adjustment, whereas under slow price correction the role of elasticities increases substantially.
Access status: Open Access ,
Порівняльний аналіз ефективності провідних систем комп’ютерної математики та мов програмування для розв’язання оптимізаційних економічних задач
(Наука і техніка сьогодні, 2026) Леонтьєва, Вікторія Володимирівна; Кондрат’єва, Наталія Олександрівна; Leontieva, Viktoriia Volodimirivna; Kondratieva, Nataliia Oleksandrivna
UKR : У статті представлено результати систематичного дослід ження ефективності провідних систем комп'ютерної математики та мов програ мування (MATLAB, Python, R, Mathematica, Julia) для розв'язування типових класів економічних оптимізаційних задач. Досліджено п'ять репрезентативних типів задач: портфельна оптимізація Марковіца (квадратичне програмування), оптимізація виробництва з функцією Кобба-Дугласа (нелінійна оптимізація), розміщення виробництва (змішане цілочислове програмування), оптимізація споживання (нелінійна оптимізація з різними специфікаціями функції корис ності) та динамічна міжчасова оптимізація (великомасштабне нелінійне програ мування). Експериментальне дослідження проведено для різних розмірностей задач (від 10 до 1000 змінних) з фіксацією трьох груп метрик: продуктивності (час виконання, кількість ітерацій), точності (відхилення від оптимуму, норма порушення обмежень) та стабільності (відтворюваність результатів, чутливість до початкових умов). Для кожної комбінації система-задача-розмірність вико нано десять незалежних запусків з різними початковими точками, що забезпе чило статистичну достовірність отриманих результатів. Результати показали, що Julia демонструє найкращу продуктивність для великомасштабних задач (понад 100 змінних), забезпечуючи скорочення часу виконання на 40-60% порівняно з конкурентами. MATLAB виявився опти мальним для задач середньої розмірності завдяки поєднанню найвищої точності, стабільності та зручності використання. Python продемонстрував найбільшу універсальність завдяки різноманіттю доступних солверів та широкій екосистемі бібліотек. R зберіг конкурентоспроможність для економет ричних застосувань, поступаючись за продуктивністю при чисельній оптиміза ції. Mathematica забезпечив найширші можливості символьного аналізу при найнижчій продуктивності чисельних обчислень. За результатами проведеного дослідження запропоновано практичні рекомендації щодо вибору програмного забезпечення залежно від типу задачі, її розмірності та контексту використання (наукові дослідження, навчання, промислове застосування, прототипування). ENG : The article presents results of a systematic study of the efficiency of leading computer mathematics systems and programming languages (MATLAB, Python, R, Mathematica, Julia) for solving typical classes of economic optimization problems. Five representative problem types were investigated: Markowitz portfolio optimization (quadratic programming), production optimization with Cobb-Douglas function (nonlinear optimization), facility location (mixed-integer programming), consumption optimization (nonlinear optimization with various utility function specifications), and dynamic intertemporal optimization (large-scale nonlinear programming). The experimental study was conducted for different problem dimensions (from 10 to 1000 variables) with three groups of metrics recorded: performance (execution time, number of iterations), accuracy (deviation from optimum, constraint violation norm), and stability (result reproducibility, sensitivity to initial conditions). Ten independent runs with different starting points were performed for each system problem-dimension combination. Results demonstrated that Julia exhibits the best performance for large-scale problems (over 100 variables), providing 40-60% reduction in execution time compared to competitors. MATLAB proved optimal for medium-sized problems due to the combination of highest accuracy, stability, and ease of use. Python showed the greatest versatility due to the variety of available solvers. R maintained competitiveness for econometric applications while lagging in performance for numerical optimization. Mathematica provided the broadest symbolic analysis capabilities with the lowest numerical computation performance. Based on the research findings, practical recommendations for software selection are proposed depending on problem type, dimensionality, and usage context (research, education, industrial application, prototyping).
Access status: Open Access ,
Повышение эффективности абразивной обработки восстанавливаемых деталей автомобилей совершенствованием очистки смазочно-охлаждающих жидкостей : диссертация
(Харків : ХНАДУ, 2009) Гулевський, Вадим Борисович; Gulevskii, Vadym; Савченков, Борис Васильович; Savchenkov, Borys
RU: Диссертация направлена на повышение эффективности абразивной обработки восстанавливаемых деталей автомобилей совершенствованием очистки смазочно охлаждающей жидкости (СОЖ). В Украине сложилась ситуация, когда 75-80 %, находящихся в эксплуатации транспортных средств, выработали свой ресурс. Недостаточная обеспеченность ремонтного производства в запасных частях – основная причина снижения технической готовности автомобильного транспорта. Дальнейшее расширение производства новых запасных частей влечет за собой рост материальных и трудовых расходов. Альтернативой наращиванию объемов производства запасных частей является вторичное использование изношенных деталей, восстановленных в процессе ремонта автомобилей и агрегатов. Механическая обработка деталей при их ремонте является не только способом восстановления под ремонтный, размер, но и необходимой стадией предварительной обработки для придания детали правильной геометрической формы, снятия дефектного слоя, специальной подготовки поверхности под нанесение различного рода покрытий, а также как окончательная стадия обработки восстановленных деталей под номинальный размер. Установлено, что наиболее распространенным высокопроизводительным способом механической обработки является абразивная обработка восстанавливаемых деталей шлифовальными кругами. При этом качество поверхности и точность механической обработки определяют уровень восстановленных деталей, а, следовательно, и отремонтированных транспортных средств в целом. Эффективность процесса механической обработки деталей, интенсивность изнашивания режущего инструмента, качество обработанной поверхности и другие характеристики, сопровождающие процесс зависят от свойств внешней среды, в которой происходит резание. В качестве внешней среды, благотворно влияющей на процесс резания и изнашивание режущего инструмента, используют различные смазочно-охлаждающие жидкости. СОЖ предназначена для смазки поверхности трения, охлаждения режущего инструмента и обрабатываемой детали, облегчения процессов деформирования металла, своевременного удаления из зоны обработки стружки и продуктов износа инструментов, а также для кратковременной защиты изделий и оборудования от коррозии. При этом одним из главных показателей качества самой СОЖ является степень чистоты по отношению к разного рода примесям. Научно обоснованная и экспериментально подтвержденная возможность повышения качества абразивной обработки восстанавливаемых деталей за счет эффективной очистки СОЖ в отстойниках с магнитной системой. Для усовершенствования магнитных отстойников используемых в ремонтом производстве впервые разработан метод расчета магнитных отстойников для очистки СОЖ от механических примесей. Он учитывает параметры поля, частиц и среды, позволяет определить основные конструктивные параметры магнитного отстойника в зависимости от известных технологических параметров. Предложены новые элементы в конструкции магнитных отстойников, получена эмпирическая зависимость, которая связывает электротехнические параметры с учетом параметров извлекаемой части и технологические параметры. С помощью стандартной и специальной методики проверялась эффективность абразивной обработки восстанавливаемой детали с использованием очистки СОЖ в магнитном отстойнике. Для практического обоснования повышения эффективности абразивной обработки восстанавливаемых деталей, выполнены опытно - промышленные испытания с использованием очистки СОЖ в предложенном магнитном отстойнике. Разработана энергосберегающая система извлечения механических примесей из СОЖ при абразивной обработке деталей средств транспорта. Осуществлена оценка экономического эффекта от повышения эффективности абразивной обработки восстанавливаемых деталей автомобилей совершенствованием очистки СОЖ. Полученные результаты позволяют прогнозировать показатель чистоты СОЖ для повышения эффективности абразивной обработки восстанавливаемых деталей для увеличения надежности эксплуатации восстановленных узлов и конструкций средств транспорта. /// EN: For the improvement of magnetic sediment' which are used in a repair manufacture the method of calculation of magnetic sediment is first developed for cleaning of lubricating-cooling liquid from mechanical admixtures. He takes into account the field parameters, particles and environment, allows to define the basic structural parameters of magnetic sediment depending on the known technological parameters. New elements in the construction of magnetic sediment are offered, empiric dependence is received, which connect electrical engineering’s parameters taking into account the parameters of particles and technological parameters. For the practical ground, of increase of efficiency of abrasive treatment of the restored details with the use of cleaning of lubricating-cooling liquid in developed magnetic sediment, industrial tests are executed experimentally. Energy efficiency system of extraction of mechanical admixtures is developed from a lubricating-cooling liquid at abrasive treatment of details of means of transport. The estimation of economic effect is carried out from the increase of efficiency of abrasive treatment of the restored details by perfection of cleaning of lubricating-cooling liquid. Received results allow to forecast the index of cleanness of lubricating-cooling liquid for the increase of efficiency of abrasive treatment of the restored details for increase of reliability of operation of restored units and designs of transports.