EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Neural ordinary differential equations for time series reconstruction
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Androsov, D. V.; Андросов, Д. В.
EN: Context. Neural Ordinary Differential Equations is a deep neural networks family that leverage numerical methods approaches for solving the problem of time series reconstruction, given small amount of unevenly distributed samples.
Objective. The goal of the following research is the synthesis of a deep neural network that is able to solve input signal reconstruction and time series extrapolation task.
Method. The proposed method exhibits the benefits of solving time series extrapolation task over forecasting one. A model that implements encoder-decoder architecture with differential equation solving in latent space, is proposed. The latter approach was proven to demonstrate outstanding performance in solving time series reconstruction task given a small percentage of noisy and uneven distributed input signals. The proposed Latent Ordinary Differential Equations Variational Autoencoder (LODE-VAE) model was benchmarked on synthetic non-stationary data with added white noise and randomly sampled with random intervals between each signal.
Results. The proposed method was implemented via deep neural network to solve time series extrapolation task.
Conclusions. The conducted experiments have confirmed that proposed model solves the given task effectively and is recommended to apply it to solving real-world problems that require reconstructing dynamics of non-stationary processes. The prospects for further research may include the process of computational optimization of proposed models, as well as conducting additional experiments involving different baselines, e. g. Generative Adversarial Networks or attention Networks.
UK: Актуальність. Розглянуто задачу реконструкції нестаціонарних часових рядів на основі моделей кодувальник-декодувальник за допомогою нейронних звичайних диференціальних рівнянь. Об’єктом дослідження є задача відновлення та прогнозування нестаціонарних часовиї рядів та процесів в неперевному часі. Мета роботи – синтез моделі на основі архітектури кодувальник-декодувальник та з використанням моделей типу нейронних звичайних диференційних рівнянь для реконструкції часових рядів по зашумленими, нерівномірно розподіленими у час, вхідними сигналами.
Метод. Запропоновано метод, що реалізує архітектуру кодувальника-декодувальника та аппарат штучних нейронних мереж з розв’язанням диференціальних рівнянь у латентному просторі. Було встановлено, що даний підхід демонструє високу ефективність та якість прогнозів при вирішенні задачі реконструкції часових рядів по зашумленим вхідним сигналам з випадковими інтервалами між сигналами. Запропонована модель варіаційного автокодувальника на з використанням апарату нейронних мереж була протестована на синтетичних нестаціонарних даних з додаваням білим шумом і семплінгом з випадковими інтервалами між кожним сигналом.
Результати. Розроблені показники реалізовані програмно і досліджені при вирішенні задачі реконструкції нестацонарного ряду з сезонністю.
Висновки. Проведені експерименти підтвердили, що запропонована модель ефективно вирішує задану задачу і рекомендується застосовувати її для вирішення реальних завдань, що вимагають реконструкції динаміки нестаціонарних процесів. Перспективи включають в себе подальші дослідження різних архітектур нейронних мереж, окрім рекурентних нейронних мереж та архітектур автокодувальників. Зокрема пропонується використовувати інші підходи генеративного нейромережевого моделювання, як генеративно-змагальні мережі у контексті відновлення структури часового ряду
The method of hydrodynamic modeling using a convolutional neural network
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Novotarskyi, M. A.; Kuzmych, V. A.; Новотарський, М. А.; Кузьмич, В. А.
EN: Context. Solving hydrodynamic problems is associated with high computational complexity and therefore requires considerable computing resources and time. The proposed approach makes it possible to significantly reduce the time for solving such problems by applying a combination of two improved modeling methods.
Objective. The goal is to create a comprehensive hydrodynamic modeling method that requires significantly less time to determine the dynamics of the velocity field by using the modified lattice Boltzmann method and the pressure distribution by using a convolutional neural network.
Method. A method of hydrodynamic modeling is proposed, which realizes the synergistic effect arising from the combination of the improved lattice Boltzmann method and a convolutional neural network with a specially adapted structure. The essence of the method consists of implementing a sequence of iterations, each of which simulates the process of changing parameters when moving to the next time layer. Each iteration includes a predictor step and a corrector step. At the predictor step, the lattice Boltzmann method works, which allows us to obtain the field of fluid velocities in the working area at the next time layer using the field of velocities at the previous layer. At the corrector step, we apply an improved convolutional neural network trained on a previously created data set. Using a neural network allows us to determine the pressure distribution on a new time layer with a predetermined accuracy. After adding the fluid compressibility correction on the new time layer, we get a refined value of the velocity field, which can be used as initial data for applying the lattice Boltzmann method at the next iteration. Calculations stop when the specified number of iterations is reached.
Results. The operation of the proposed method was studied on the example of modeling fluid movement in a fragment of the human gastrointestinal tract. The simulation results showed that the time spent implementing the simulation process was reduced by 6–7 times while maintaining acceptable accuracy for practical tasks.
Conclusions. The proposed hydrodynamic modeling method with a convolutional neural network and the lattice Boltzmann method significantly reduces the time and computing resources required to implement the modeling process in areas with complex geometry. Further development of this method will make it possible to implement real-time hydrodynamic modeling in three-dimensional domains.
UK: Актуальність. Розв’язування гідродинамічних задач пов’язане з високою обчислювальною складністю і тому вимагає значних обчислювальних ресурсів і часу. Запропонований підхід дозволяє суттєво скоротити час розв’язування таких задач шляхом застосування комбінації двох вдосконалених методів моделювання.
Мета. Метою є створення комплексного методу гідродинамічного моделювання, який вимагає значно менше часу для визначення динаміки поля швидкостей за рахунок використання модифікованого решітчастого методу Больцмана і розподілу тиску за рахунок використання згорткової нейронної мережі.
Метод. Запропоновано метод гідродинамічного моделювання, який реалізує синергетичний ефект, що виникає при поєднанні вдосконаленого решітчастого методу Больцмана та згорткової нейронної мережі з спеціально адаптованою структурою. Суть методу полягає у реалізації послідовності ітерацій, на кожній з яких відбувається моделювання процесу зміни параметрів при переході на наступний часовий шар. Кожна ітерація включає крок предиктора та крок коректора. На кроці предиктора працює решітчастий метод Больцмана, який дозволяє отримати поле швидкостей рідини в робочій зоні на наступному часовому шарі за допомогою поля швидкостей на попередньому шарі. На кроці коректора ми застосовуємо вдосконалену згорткову нейронну мережу, навчену на раніше створеному наборі даних. Використання нейронної мережі дозволяє визначити розподіл тиску на новому часовому шарі із заданою точністю. Після додавання поправки на стисливість рідини на новому часовому шарі ми отримуємо уточнені значення поля швидкостей, які можна використовувати як початкові дані для застосування решітчастого методу Больцмана на наступній ітерації. Обчислення припиняються при досягненні заданої кількості ітерацій.
Результати. Роботу запропонованого методу досліджено на прикладі моделювання руху рідини у фрагменті шлунково-кишкового тракту людини. Результати моделювання показали, що час, витрачений на реалізацію процесу моделювання, скоротився у 6–7 разів при збереженні прийнятної для практичних завдань точності.
Висновки. Запропонований метод гідродинамічного моделювання зі згортковою нейронною мережею та решітчастим методом Больцмана суттєво скорочує час та обчислювальні ресурси, необхідні для реалізації процесу моделювання в областях зі складною геометрією. Подальший розвиток цього методу дозволить реалізувати гідродинамічне моделювання в реальному часі в тривимірних областях.
Управління стійкістю та адаптацією до змін вітчизняного підприємства в умовах війни
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2025) Сосновський, Максим Сергійович; Sosnovskyi, Maksym
UK: Запропоновані в роботі рекомендації можуть бути використані підприємствами агропромислового сектору України для підвищення стійкості та адаптивності в умовах війни, а також органами державної влади й міжнародними донорами при формуванні програм підтримки бізнесу, що сприятиме підвищенню ефективності управління міжнародною допомогою, зміцненню конкурентоспроможності підприємств і формуванню передумов для сталого економічного відновлення.
EN: The recommendations proposed in the thesis may be applied by enterprises of Ukraine’s agro-industrial sector to enhance resilience and adaptability under wartime conditions, as well as by public authorities and international donors in designing business support programs. This will contribute to improving the effectiveness of international assistance management, strengthening enterprise competitiveness, and creating prerequisites for sustainable economic recovery.
Temporal events processing models in finite state machines
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Miroshnyk, M. A.; Shmatkov, S. I.; Shkil, O. S.; Miroshnyk, А. М.; Pshenychnyi, K. Y.; Мірошник, М. А.; Шматков, С. І.; Шкіль, О. С.; Мірошник, А. М.; Пшеничний, К. Ю.
EN: Context. The issue of a synthesizable finite state machine with temporal events processing using hardware description language pattern. The object of this study is external event processing in real-time systems.
Objective. The goal of this work is to introduce methods to express external temporal events on finite state machine state diagrams and corresponding HDL patterns of such events processing in control systems.
Method. The classification of external events in real-time systems is analyzed. A device class that changes its internal state depending on the temporal external events is introduced. A method to express these events on the temporal state diagram is introduced. Possible model behavior scenarios based on the external event duration are analyzed. A Verilog HDL external event processing pattern is introduced. The efficiency of the proposed model is proved by developing, verifying, and synthesis of a power-saving module in Xilinx ISE. The results and testing showed the model’s correctness.
Results. External temporal events processing methods in real-time device models are proposed. The corresponding HDL pattern for the proposed model implementation is presented.
Conclusions. The real-time systems with external temporal events automated synthesis problem has been solved. To solve this problem, a finite state machine model-based device using the Verilog language was developed and tested. The scientific novelty lies in the introduction a method to express temporal events on the state diagram of the finite state machine as well as in a HDL when implementing the proposed model on CPLD and FPGA.
UK: Актуальність. Розглянуто задачу розробки шаблонів кінцевих автоматів з обробкою зовнішніх темпоральних подій з використанням мов опису апаратури. Обʼєктом роботи є питання моделювання зовнішніх подій у системах реального часу.
Мета роботи. Метою роботи є представити способи вираження темпоральних подій у на графі переходів кінцевого автомата, а також відповідні HDL шаблони обробки таких подій у системах управління.
Метод. Проаналізовано класифікацію зовнішніх подій у системах реального часу. Виділено клас пристроїв, у яких зміна стану відбувається внаслідок настання зовнішніх подій, що подовжені у часі (темпоральні події). Запропоновано спосіб вираження такого роду подій на темпоральному графі переходів кінцевого автомата. Проаналізовано різні сценарії поведінки запропонованої автоматної моделі в залежності від тривалості зовнішньої події. Розроблено HDL шаблони на мові опису апаратури Verilog для імплементації обробки темпоральних подій. Працездатність запропонованих методів доведено на прикладі розробки, верифікації та синтезу модуля збереження енергії на FPGA та CPLD у системі автоматизованого проектування Xilinx ISE. Отримані результати автоматизованого синтезу довели правильність запропонованої методології.
Результати. Запропоновано методи обробки зовнішніх темпоральних подій у моделях пристроїв реального часу. Представлено відповідні шаблони мові опису апаратури Verilog для імплементації запропонованої моделі.
Висновки. Вирішено задачу автоматизованого синтезу систем реального часу з зовнішніми темпоральними подіями. Для вирішення цієї проблеми були розроблені та протестовано модель пристроя на базі кінцевого автомата з використанням мови Verilog. Наукова новизна полягає у представлені способу вираження темпоральних подій на графі переходів кінцевого автомата, а також за допомогою HDL конструкцій під час розробки систем керування на CPLD та FPGA у система автоматизованого синтезу.
Method of minimization sidelobes level autocorrelation functions of signals with non-linear frequency modulation
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2023) Kostyria, О. О.; Hryzo, А. А.; Dodukh, О. М.; Lisohorskyi, B. А.; Lukianchykov, А. А.; Костиря, О. О.; Гризо, А. А.; Додух, О. М.; Лісогорський, Б. А.; Лук’янчиков, А. А.
EN: Context. At present, when creating new and upgrading existing radar systems, solid-state generator devices are widely used, which imposes certain restrictions on the peak power of probing signals. To overcome this limitation, longer duration signals with internal pulse modulation are used. The main efforts of the researchers are focused on reducing the maximum level of the side lobes of the autocorrelation function of such signals, which, without taking additional measures, has a significant level, which complicates the work of systems for detecting and stabilizing the level of false alarms. Attention is paid to signals with non-linear frequency modulation, which consist of two and three linearly frequency-modulated fragments. The maximum level of the side lobes of such signals depends significantly on the frequency-time parameters of the fragments, and therefore it is very difficult to obtain its stable value. Searching for signals with minimal side lobe level values by optimizing their time-frequency parameters is a difficult task, because changing the parameters of previous signal fragments leads to changes in the parameters of subsequent fragments
Objective. The aim of the work is to develop a method for simplifying the search for local minima of the level of side lobes of two- and three-fragment signals with nonlinear frequency modulation by using a modified mathematical model with a whole number of periods of radio oscillations of linear-frequency modulated fragments.
Method. The developed method is based on the proposed modification of the mathematical model, which corrects the frequency-time parameters of two- and three-fragment signals with non-linear frequency modulation by modifying the values of the frequency modulation speed while providing an integer number of complete periods of radio frequency oscillations for each of the fragments, which simplifies the process of finding local minima of the level of side lobes.
Results. Modification of the initial mathematical model leads to the expansion of the possible range of values of frequency-time parameters, ratios of durations and frequency deviations of linearly-frequency modulated fragments and ensures stability of the mathematical model with a decrease in the maximum level of side lobes of the autocorrelation function.
Conclusions. It has been experimentally confirmed that the use of the proposed method of modifying the input frequency-time parameters of signals with non-linear frequency modulation in the vast majority of cases reduces the maximum level of side lobes and simpli-fies the process of finding its local minima. The optimal ratios of durations and deviations of the frequency of the signal frag-ments are determined, subject to these, stable operation of the models is ensured and, in most cases, - less than the value of the maximum level of the side lobes.
UK: Актуальність. У теперішній час при створенні нових та модернізації існуючих радіолокаційних систем широко використовуються твердотільні генераторні прилади, що накладає певні обмеження на пікову потужність зондувальних сигналів. Для подолання цього обмеження застосовуються сигнали більшої тривалості з внутрішньо імпульсною модуляцією. Основні зусилля дослідників зосереджуються на зниженні максимального рівня бічних пелюсток автокореляційної функції таких сигналів, який без прийняття додаткових мір має суттєвий рівень, що утруднює роботу систем виявлення та стабілізації рівня хибних тривог. Увагою користуються сигнали з нелінійною частотною модуляцією, які складаються з двох та трьох лінійно-частотномодульованих фрагментів. Максимальний рівень бічних пелюсток таких сигналів суттєво залежить від частотно-часових параметрів фрагментів, а тому дуже складно отримати його стабільне значення. Пошук сигналів з мінімальними значеннями рівня бічних пелюсток шляхом оптимізації їх частотно-часових параметрів є складною задачею, бо зміна параметрів попередніх фрагментів сигналу призводить до змін параметрів наступних фрагментів.
Метою роботи є розробка способу для спрощення пошуку локальних мінімумів рівня бічних пелюсток дво- та трифрагментних сигналів з нелінійною частотною модуляцією за рахунок використання модифікованої математичної моделі з цілим числом періодів радіоколивань лінійно-частотномодульованих фрагментів.
Метод. Розроблений спосіб спирається на запропоновану модифікацію математичної моделі, яка здійснює коригування частотно-часових параметрів дво- та трифрагментних сигналів з нелінійною частотною модуляцією за рахунок модифікації значень швидкості частотної модуляції при забезпеченні цілого числа повних періодів радіочастотних коливань для кожного з фрагментів, що спрощує процес знаходження локальних мінімумів рівня бічних пелюсток.
Результати. Модифікація початкової математичної моделі призводить до розширення можливого діапазону значень частотно-часових параметрів, співвідношень тривалостей та девіацій частоти лінійно-частотномодульованих фрагментів та забезпечує стійкість роботи математичної моделі при зниженні значення максимального рівня бічних пелюсток автокреляційної функції.
Висновки. Експериментально підтверджено, що використання запропонованого способу модифікаціїї вхідних частотно-часових параметрів сигналів з нелінійною частотною модуляцією у переважній більшості випадків забезпечує зниження максимального рівня бічних пелюсток та спрощує процес знаходження його локальних мінімумів. Визначено оптимальні співвідношення тривалостей та девіацій частоти фрагментів сигналу, при дотриманні таких забезпечується стійка робота моделей та у більшості випадків – менше значення максимального рівня бічних пелюсток.