Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
125 results
Search Results
Item Моделювання зміни морфології зростаючої тонкої плівки індуковані ефектами електроміграції при конденсації з газової фази(Сумський державний університет, 2025) Матьякубова, В.М.В роботі дослiджено процеси впливу ефектiв електромiграцiї на змiну морфологiї стiйких поверхневих структур адсорбату та стiйких отворiв в матрицi адсорбату на першому зростаючому шарi наноструктурованої тонкої плiвки у процесах конденсацiї з газової фази; встановлення областi значень тиску газової фази та температури коли у рамках побудованої моделi у процесах конденсацiї будуть формуватися стiйкi поверхневi структури; проведення числового моделювання процесу формування стiйких поверхневих структур адсорбату та стiйких отворiв в матрицi адсорбату та проведення аналiзу змiну морфологiї отриманих структур iндуковану ефектами електромiграцiї при пiдведеннi електричного поля рiзної напруженостi.Item Математична модель самоаффінного режиму фрагментації металів при інтенсивній пластичній деформації(Сумський державний університет, 2025) Голубнича, М.С.Об’єкт дослідження – самоподібний режим фрагментації металів при інтенсивній пластичній деформації. Мета роботи – дослідити механізми формування фрактальних структур у металах під впливом інтенсивної пластичної деформації та визначити умови, за яких реалізується самоподібний (степеневий) режим. У роботі проведено літературний огляд сучасних підходів до вивчення фрактальної поведінки структурних елементів металів, досліджено експериментальні та чисельні методи аналізу фрагментації, а також розроблено стохастичну модель процесу з використанням рівнянь Ланжевена та Фоккера– Планка. Виведено математичні умови, що описують виникнення самоподібного розподілу густини меж зерен при домінуванні флуктуацій дислокаційного типу. Побудовано ефективний синергетичний потенціал, який дозволяє оцінити стабільність сформованих структур. На основі чисельного моделювання встановлено, що самоподібна поведінка проявляється лише в обмеженому діапазоні густини меж зерен. При перевищенні критичного значення розподіл переходить від степеневої до експоненціальної форми, що вказує на межі реалізації фрактальної структури. Проведено кореляційний аналіз та побудовано регресійні моделі для підтвердження лінійності розподілу у логарифмічній шкалі. Отримані результати мають практичне значення для інженерного проєктування наноструктурованих матеріалів із заданими механічними властивостями, зокрема для авіаційної, енергетичної, машинобудівної та мікроелектронної галузей.Item Моделювання стабільності плівки нітриду цирконію методом молекулярної динаміки(Сумський державний університет, 2025) Дудко, М.І.У роботі проведено моделювання формування та деградації плівки ZrN на кристалографічній підкладці з орієнтацією (100). Для побудови моделі використано актуальні параметри міжатомної взаємодії з урахуванням кутових залежностей у межах потенціалу MEAM. Моделювання проводилося для температур 700 K та 1200 K, що дозволило оцінити межу термічної стабільності плівки. Особливістю підходу є повноцінне 3D-моделювання атомної структури в динаміці з можливістю візуального аналізу процесів дифузії, руйнування зв’язків та зміни впорядкованості решітки. Показано, що за підвищення температури вище 1000 K плівка втрачає кристалічну симетрію, що свідчить про межу її застосування у високотемпературних умовах. Отримані результати можуть бути використані для прогнозування довговічності покриттів ZrN, оптимізації режимів їх нанесення та підвищення експлуатаційної надійності в мікроелектроніці, інструментальному виробництві та енергетичних системах.Item Застосування методів машинного навчання до задачі кластеризації видів пінгвінів.(Сумський державний університет, 2025) Кокуренчук, Ф.О.У даній роботі розглянуто задачу кластерного аналізу на основі реального набору даних, що містить інформацію про представників трьох видів пінгвінів. Метою дослідження є порівняння ефективності різних алгоритмів кластеризації, визначення оптимальних параметрів їх роботи, а також оцінка якості сформованих кластерів за допомогою внутрішніх та зовнішніх метрик. У процесі дослідження були використані такі алгоритми кластеризації: K-means, DBSCAN, Mean-shift, Spectral Clustering, Hierarchical Clustering. Кластеризація здійснювалась у двох підходах: за числовими ознаками (довжина та глибина дзьоба, довжина плавника, маса тіла), та за повним набором ознак, що включав також категоріальні змінні (стать, острів проживання), які попередньо були закодовані відповідними методами.Item Прогнозування цін на акції за допомогою моделей машинного навчання.(Сумський державний університет, 2025) Бондаренко, Є.Ф.Об’єкт дослідження: Часовий ряд котирувань і обсягів торгів акцій NVIDIA. Предмет дослідження: Якість алгоритмів машинного навчання для прогнозування цін акцій, включно з формуванням ознак, побудовою моделі та оцінюванням її прогностичної точності. Мета роботи: Розробити, реалізувати й емпірично оцінити модель прогнозування, що базується на алгоритмах машинного навчання, напряму тижневого руху цін акцій NVIDIA на основі історичних котирувань і обсягів торгів.Item Модель статистичного аналізу природньої мови на основі нейронної мережі(Сумський державний університет, 2025) Головач, Т.В.У роботі розроблено систему для статистичного аналізу природньої мови шляхом напівавтоматичного визначення повторюваності конкретних слів або словосполучень в тексті. Були використані моделі на основі нейронних мереж, які допомагають проводити нормалізацію тексту та порівнювати семантичну схожість фраз, що дозволяє провести комплексний статистичний аналіз природньої мови у зазначених даних. Модель продемонструвала високу точність (93%) під час тестування на контрольних даних. Єдиним значним недоліком стали помилки у розпізнаванні синонімів, які було усунено через внесення експертних коректив та модифікацію алгоритму обробки тексту. В результаті розроблений код є придатним для практичних застосувань, таких як аналіз відгуків, моніторинг соціальних мереж чи автоматизація аналітики текстових даних..Item Моделювання динаміки росту поверхневих структур в системах плазма-конденсат з урахуванням пружної взаємодії адсорбат-підкладка(Сумський державний університет, 2025) Гуденко, А.В.В роботі дослiджено процес формування стiйких поверхневих структур з аналiзом їх статистичних властивостей для систем адсорбат-пiдкладка з рiзними значеннями енергiї пружної взаємодiї; встановлення областi значень тиску газової фази та напруженостi електричного поля, що вiдповiдають за формування стiйких просторових структур; створення програмного коду, моделювання процесу формування стiйких поверхневих структур та аналiз динамiки змiни кiлькостi поверхневих структур та їх лiнiйного розмiру.Item Оптимізація автомобільних маршрутів вантажних перевезень(Сумський державний університет, 2025) Логвиненко, К.С.Реалізований пошук оптимального маршруту вантажоперевезень за допомогою графового методу, шляхом мінімізації цільової функції витрат часу на доставку, враховуючи довжину дороги та пропускну здатність. Сформована таблиця прямих з’єднань між містами, що включала технічні параметри ділянок доріг: категорію дороги, довжину, кількість смуг, ширину, тип покриття та інші характеристики. У роботі були використані алгоритми Форда-Фалкерсона, Едмондса-Карпа та Дініца.Item Відстеження та прогнозування траєкторії руху об’єктів у просторі за допомогою цифрових сигналів(Сумський державний університет, 2025) Мірошниченко, А.С.У ході дослідження було детально розглянуто теоретичні засади локалізації об’єктів та підходи до прогнозування їх майбутньої траєкторії. На етапі практичної реалізації було створено симулятор, який генерує реалістичне 3D-середовище, складні нелінійні траєкторії та відповідні акустичні сигнали. Було реалізовано алгоритм відстеження на основі мультилатерації за RMS значеннями сигналів. На основі отриманих даних від системи відстеження було проведено інженерію ознак та розроблено нейронну модель для прогнозування коефіцієнтів майбутньої траєкторії. Проведено аналіз точності обох систем, досліджено їхні похибки та визначено залежність точності прогнозу від обсягу наявних даних про рух.Item Прогнозування популярності постів у соціальних мережах на основі аналізу текстових та метричних даних(Сумський державний університет, 2025) Носенко, А.В.Розроблено систему прогнозування популярності публікацій у соціальній мережі X на основі аналізу відкритих даних. Алгоритм реалізовано у формі програмного забезпечення на мові Python із використанням логістичної регресії та Random Forest.