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 ,
Удосконалення технології пшеничного хліба шляхом використання фітозбагачувачів у вигляді овочевих мас
(Запоріжжя : Видавничий дім «Гельветика», 2026) Белова, Ірина Михайлівна; Кюрчева, Людмила Миколаївна; Гіджеліцький, Віталій Миколайович; Кирилів, Марія Володимирівна; Belova, Iryna; Kiurcheva, Liudmyla; Hidzhelitskyi, Vitaliy; Kyryliv, Mariia
UA: В роботі проведено обгрунтування технологічного процесу виробництва хлібобулочних виробів із пшеничного борошна вищого ґатунку з додаванням подрібнених мас моркови та буряка. Розглянуто фізико-хімічні методи оцінки якості борошна та клейковини; мікроскопічне дослідження життєздатності дріжджових клітин; органолептична оцінка готової продукції. Встановлено, що підіймальна сила дріжджів покращується на 28–30 % завдяки дії мінеральних речовин (K, Ca, Na) та вітамінів, що містяться в овочах. Розроблено рецептуру збагаченого хліба, яка дозволяє повністю виключити використання маргарину та вчетверо знизити вміст доданого цукру. Готовий продукт характеризується високою пористістю (72 %), підвищеною мікробіологічною стійкістю до «картопляної хвороби» та високою оцінкою споживчої привабливості. Обґрунтовано механізм впливу нутрієнтів овочевих мас на метаболізм дріжджів та структурно-механічні властивості пшеничного тіста при замішуванні без додавання води. /// EN: The work substantiates the technology of production of bakery products from high-grade wheat flour using phytofortifiers in the form of crushed vegetable masses of carrots and beets. A marketing analysis of consumer preferences was conducted, physicochemical indicators of flour and gluten quality were studied, microscopic assessment of yeast cell viability was performed, as well as organoleptic assessment of finished products. It has been established that the introduction of vegetable masses (cake and juice) in a ratio of 1:3 to the mass of flour contributes to the strengthening of the gluten framework of the dough, which is manifested in a decrease in its extensibility by 10 %, and also activates the enzymatic activity of yeast. It has been shown that the lifting force of yeast increases by 28–30 % under the influence of minerals (K, Ca, Na) and vitamins contained in vegetable raw materials. A recipe for enriched bread has been developed, which ensures the complete elimination of margarine and a fourfold reduction in the content of added sugar. The finished product is characterized by high porosity (72 %), increased microbiological resistance to the development of “potato disease” and high consumer attractiveness (97.5 % of positive ratings). The mechanism of the influence of biologically active substances of vegetable masses on yeast metabolism and structural and mechanical properties of wheat dough under kneading conditions without adding water has been substantiated. The proposed technology not only solves local problems of production intensification, but also corresponds to the international vector of food technology development “Food for Health”.
Access status: Open Access ,
Модель персоналізації навчального процесу через інтеграцію LLM у вебзастосунок із динамічною генерацією пояснень
(Запоріжжя : Видавничий дім «Гельветика», 2026) Янко, Аліна Сергіївна; Мизюра, Михайло Сергійович; Yanko, Alina; Myziura, Mykhailo
UA: Об’єктом дослідження є персоналізація навчальної взаємодії у вебзастосунках на основі великих мовних моделей (LLM) як адаптивного пояснювального ядра. Предметом – модель динамічної генерації роз’яснень, що адаптує складність та стиль викладу до когнітивного профілю та історії помилок студента. Метою роботи є теоретичне обґрунтування та розвиток моделі персоналізації навчального процесу через інтеграцію LLM у структуру вебзастосунку для створення динамічного циклу генерації індивідуальних пояснень із забезпеченням безперервного зворотного зв’язку. Наукова новизна полягає у поєднанні когнітивного профілювання та оркестрування промптів, що враховує структуру помилок, темп діяльності та ознаки рефлексії. Практична значущість підтверджується можливістю вбудовування запропонованої моделі у наявні LMS/EdTech-платформи, скороченням часу на формування пояснення та підвищенням приросту навчальних результатів у контрольованому експерименті. /// EN: The rapid integration of generative artificial intelligence into the educational process fundamentally changes the interaction within the “teacher – learning material – student” triad. In digital courses, the most prominent problem remains the heterogeneity of student groups, where learners start with different knowledge backgrounds, master new material at different paces, and utilize various cognitive strategies. This study aims to theoretically substantiate and develop a personalization model for the educational process through the integration of Large Language Models (LLMs) into the structure of a web application to create a dynamic cycle for generating individualized explanations. The focus is on overcoming the “2 Sigma Problem” by providing automated tutoring support that matches the effectiveness of one-to-one human instruction. Methodology. The proposed model describes the learner through a multidimensional cognitive vector v(t), which includes domain knowledge, procedural competence, reflectiveness, motivational stability, and a cognitive load indicator. A recurrent rule for updating the cognitive profile is established, using a hybrid evaluation scheme: micro-tests, behavioral logs, and dialogue analysis. The dynamic complexity of explanations is determined by an optimization criterion L, which balances penalty coefficients for repeated errors, cognitive overload, and response latency against the rewards of knowledge gain. A 7-step algorithm for dynamic generation was implemented, featuring selective context window management and a multi-level pedagogical filter to ensure didactic correctness and term consistency. Results. Experimental verification was conducted within a web application for the “Data Analysis Basics” course over a 12-week period with 86 participants. The results demonstrated a statistically significant increase in learning outcomes. The experimental group, utilizing the dynamic generation algorithm, showed a knowledge gain of 23.8 %, compared to 8.9 % in the control group using a static chatbot. Furthermore, the average time required for a student to understand a complex concept was reduced from 12.7 to 7.4 seconds. The relevance matrix confirmed a high correlation between the calculated complexity level ct and the actual cognitive needs of the students. Scientific Novelty and Practical Significance. The scientific novelty lies in the synthesis of cognitive profiling, prompt orchestration, and a feedback loop that accounts for error structures and metacognitive reflection. The practical value is confirmed by the possibility of embedding the model into existing LMS/EdTech platforms, reducing the instructor’s routine workload, and enhancing the transfer of knowledge to new types of tasks. The study concludes that LLMs function not merely as information sources but as adaptive scaffolding tools for managing cognitive load in real-time.
Access status: Open Access ,
Інтеграція квантових обчислень в експертні системи з нечіткою логікою
(Запоріжжя : Видавничий дім «Гельветика», 2026) Безверхий, Анатолій Ігорович; Скрипник, Ірина Анатоліївна; Жуков, Олександр Олексійович; Bezverkhyi, Anatoliy; Skrypnyk, Iryna; Zhukov, Oleksandr
UA: В роботі представлено концептуальну архітектуру та програмну реалізацію інтелектуальної системи, що об’єднує три парадигми: нечітку логіку, експертні системи та квантові алгоритми. За допомогою інструментарію scikit-fuzzy на мові Python реалізовано експертну систему з нечіткою логікою. Вона обробляє неточні вхідні дані і генерує тривалість поливу. Для вибору оптимальної стратегії в умовах невизначеності використовується симуляція квантового алгоритму за допомогою бібліотеки Qiskit від IBM. Інтеграція зазначених підходів дозволяє створити систему прийняття рішень, де нечітка логіка забезпечує гнучкість, експертна система – надійність, а квантові обчислення – оптимізацію стратегії. Представлений приклад демонструє можливості побудови гібридних систем для вирішення багатофакторних завдань у таких галузях, як точне землеробство, автоматизація виробничих процесів та управління ресурсами. /// EN: This paper presents the conceptual architecture and software implementation of a hybrid intelligent system that synthesizes three fundamental computing paradigms: fuzzy logic, expert systems, and quantum algorithms. The objective of this work is to demonstrate the synergistic effect of their combination in solving an applied problem – optimizing plant irrigation based on an analysis of external conditions. A fuzzy logic system is implemented in Python using the scikit-fuzzy toolkit. It processes imprecise input data (soil moisture, air temperature) and generates a baseline quantitative assessment – the irrigation duration – based on a set of linguistic rules. Based on the output from the fuzzy inference layer, a system of higher-order rules (an expert system) is applied. This layer introduces deterministic adjustments based on additional, contextual knowledge, thereby enhancing the reliability and adequacy of the final decision. To select the optimal course of action under conditions of uncertainty, a quantum algorithm simulation is employed using IBM’s Qiskit library. This allows for the final optimization of the recommended duration. Conclusions. The integration of the approaches described in this paper allows for the creation of a multi-level decision-making system where each technology performs a unique function: fuzzy logic provides flexibility, the expert system ensures reliability and control, and quantum computing delivers strategy optimization. The presented case study illustrates the potential of hybrid systems for solving complex, multi-factor problems in domains such as precision agriculture, industrial process automation, and resource management.
Access status: Open Access ,
Підвищення стійкості енергосистеми за рахунок децентралізації
(Запоріжжя : Видавничий дім «Гельветика», 2026) Сайко, Олексій Михайлович; Saiko, Oleksii
UA: У роботі розглянуто проблему низької стійкості традиційних централізованих енергосистем, історично орієнтованих на використання викопного палива та вразливих до екстремальних подій і пошкодження окремих критичних елементів, зокрема високовольтних трансформаторних підстанцій. Проведено огляд сучасних підходів до підвищення резильєнтності енергосистем шляхом впровадження децентралізованих архітектур на основі мікромереж (Microgrid), технологій Smart Grid та розподілених енергетичних ресурсів, що забезпечують двосторонній обмін енергією та інформацією й сприяють інтеграції відновлюваних джерел. На основі аналізу статистики структури генерації електроенергії в Україні за 2020–2024 рр. показано збереження домінування вуглеводневих енергоносіїв та окреслено потенціал розширення частки відновлюваних джерел у складі децентралізованих енергосистем. Запропоновано концептуальний комплексний підхід до підвищення стійкості енергосистеми, який поєднує децентралізацію мережевої архітектури з інженерно-технічними засадами фізичного захисту критичних елементів інфраструктури та заходами щодо підвищення надійності генеруючих вузлів. /// EN: This paper addresses the problem of low resilience in traditional centralized power systems, which are historically reliant on fossil fuels and vulnerable to extreme events and damage to individual critical elements, particularly highvoltage transformer substations. A review of modern approaches to enhancing power system resilience is conducted, focusing on the implementation of decentralized architectures based on microgrids, Smart Grid technologies, and distributed energy resources (DERs). These technologies enable two-way energy and information exchange and facilitate the integration of renewable energy sources. Based on a statistical analysis of Ukraine’s electricity generation structure for 2020–2024, the continued dominance of hydrocarbon energy sources is demonstrated, and the potential for expanding the share of renewables within decentralized power systems is outlined. A conceptual comprehensive approach to improving power system resilience is proposed, combining the decentralization of network architecture with engineering and technical principles for the physical protection of critical infrastructure elements, alongside measures to enhance the reliability of generating nodes.
Access status: Open Access ,
Енергоефективна автоматизація харчових цехів: розрахунок потужності безперебійного живлення на основі відновлювальних джерел енергії
(Запоріжжя : Видавничий дім «Гельветика», 2026) Савченко, Марина Юріївна; Радчук, Олег Володимирович; Шевченко, Сергій Станіславович; Savchenko, Maryna; Radchuk, Oleg; Shevchenko, Serhii
UA: Мета дослідження – розробити методологію визначення потужності систем безперебійного живлення (ДБЖ/NUPS) для чотирьох типових автоматизованих цехів харчової промисловості України: ковбасного, хлібопекарського, молочного та кондитерського. Наукова новизна: поєднання чотирьох елементів, які раніше не інтегрувалися в одному дослідженні в контексті України: вплив AI/IoT на пікове та середнє навантаження; оптимізація навантаження ШІ (зниження піків на 12–18 %); інтеграція гібридних ВДЕ з автономністю ≥8 год; порівняльний аналіз чотирьох цехів з акцентом на термічні процеси та автоматизацію. Методика дозволяє провести вибір середнім підприємствам (500–1000 кг/добу) гібридної системи ВДЕ+ДБЖ, знизити витрати на резервне живлення на 25–28 %, уникнути простоїв під час блекаутів (до 127 год/рік) та скоротити викиди CO2 на 42 т/рік. /// EN: Purpose. The purpose of the study is to develop a scientifically sound methodology for determining the nominal power of uninterruptible power supply systems (UPS / NUPS) for four typical automated workshops of the food industry of Ukraine – sausage, bakery, dairy and confectionery production. Originality. Scientific novelty lies in the unique combination of four elements that have not previously been integrated into a single study in the context of Ukraine: accounting for the impact of AI/IoT on peak and average load; adaptation of the Nups calculation taking into account load optimization by artificial intelligence (peak reduction by 12–18 %); integration of hybrid renewable energy systems (RES) with mandatory provision of ≥8 hours of autonomy; comparative analysis of four typical food industry workshops with emphasis on thermal processes and automation. Practical value – the developed methodology enables medium-sized enterprises (productivity 500–1000 kg/day) to reasonably select hybrid RES + UPS systems, reduce backup power costs by 25–28 %, avoid production downtime during blackouts (up to 127 hours/year in total), and cut CO₂ emissions by 42 t/year. Recommendations for scaling the solution to the food industry of Ukraine under Industry 4.0/5.0 conditions and the energy crisis are provided. Materials and research results. The article presents a comprehensive analysis of energy consumption and uninterruptible power supply requirements in automated food industry workshops integrated with renewable energy sources (RES). Four typical productions were examined: sausage, bakery, dairy, and confectionery workshops. For each, an inventory of simultaneously operating electrical equipment was compiled, considering modern automated systems (AI control, IoT sensors, robotic lines). Automation increases peak consumption by 5–10 %, but improves energy efficiency by 15–20 % through intelligent process optimization. Comparative analysis reveals that thermal processes (ovens, pasteurizers) dominate the load structure, while automated systems provide precise control and loss reduction. The maximum plant power (Nm) and the required uninterruptible power supply capacity (Nups) were calculated. Recommendations for scaling the proposed solutions to medium-sized enterprises (500–1000 kg/day) are provided.