Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'25»

Permanent URI for this collection

https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20338

ENG: Scientific and Technical International Conference «Information Technology in Metallurgy and Machine Engineering. ITMM'25», April 23-24, 2025

Browse

Now showing 1 - 20 of 46

Advanced Damage‑Plasticity Modelling and Calibration Strategies for Accurate Finite‑Element Analysis of Unreinforced Concrete in Thin‑Walled Structures
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Movchan, Oleksandr Yu.
ENG: Accurate finite‑element representation of unconventional concretes – slag‑blended, recycled‑aggregate, fiber‑reinforced, or ultra‑thin formwork mixes requires more than the legacy smeared‑crack tools that still dominate industrial workflows. This theses reviews research on 3D material modelling of plain, fiber‑ and aggregate‑modified concretes in the ANSYS environment, with emphasis on constitutive law selection, experimental calibration, and numerical tactics that preserve convergence once cracking and crushing initiate. Damage‑plasticity formulations such as Concrete Damaged Plasticity (CDP) consistently outperform simpler Drucker–Prager or Willam–Warnke approaches, provided their numerous parameters are tuned to targeted laboratory data. Special issues arising in thin‑walled elements and permanent formwork stability, mesh objectivity, staged casting pressure are examined, and five recent case studies are dissected to illustrate best practice. The review concludes with recommendations for practitioners and identifies emerging trends, notably machine‑learning‑assisted calibration and phase‑field fracture, that are poised to reshape concrete simulation in commercial FEA.
Detecting Flat Roof Defects with Machine Learning and Deep Learning Techniques
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Hryhorovych, Mykyta S.
ENG: In the context of the ongoing war in Ukraine, ensuring the safety and longevity of buildings and infrastructure is paramount. Traditional inspection methods for detecting structural damages—such as cracks, spalling, or corrosion—are labor-intensive, time-consuming, and prone to human error. This study addresses these challenges by leveraging deep learning techniques, particularly for flat roofs. Models including CNNs, U-Net, YOLO, and autoencoders enable efficient defect detection from both visual and thermal data, even in hazardous or hard-to-reach areas. UAVs facilitate rapid image collection, thereby reducing costs and risks associated with manual inspections. Our findings indicate that AI-driven methods can significantly improve inspection accuracy, accelerate maintenance, and ensure early detection of critical damage, crucial for infrastructure safety in conflict-affected zones. Ultimately, integrating deep learning into structural health monitoring offers a robust and automated approach to safeguarding buildings and optimizing maintenance efforts.
Improvement of Cooling Regimes for the Formation of Mechanical Properties of Hot-Rolled Sheets
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Likhosha, M. L.; Boiarkin, V. V.
ENG: The global demand for hot-rolled sheets made of steel and non-ferrous alloys continues to grow steadily due to their versatility and wide range of applications. Hot-rolled products serve as a basis for further processing into cold-rolled materials used in the automotive industry and other sectors. At the same time, a significant portion of hot-rolled sheets is used directly in construction industry and mechanical engineering, as well as being in demand in the energy and shipbuilding industries. High requirements for strength, plasticity, durability and corrosion resistance of hot-rolled sheets dictate the need for precise control over temperature regimes throughout the entire technological process. Optimization of the pre-rolling heating and controlled cooling regimes of hot-rolled products allows the modification of the metal’s microstructure and mechanical properties. The use of mathematical modeling will allow for the study of thermal regimes and the development of recommendations for their improvement.
Kirigami Inspired Solid-State Alloying (KISA) Method of Creation of Functionally Graded Materials
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Frolov, Yaroslav V.; Bobukh, Oleksandr S.; Boiarkin, V. V.; Konovodov, Dmytro V.
ENG: Kirigami-inspired solid-state alloying (KISA) is an innovative technique that applies kirigami principles to control the distribution of alloying elements within a matrix during pressure bonding. By employing precise cuts and patterns, KISA manipulates diffusion and precipitate formation at micro- and nanoscale levels, leading to tailored material properties. This method eliminates challenges associated with conventional liquid alloying, such as oxidation and element loss, while enabling controlled microstructure evolution through roll bonding and heat treatment. Key advantages include improved phase distribution, enhanced interfacial properties, and adaptability for various material types, including powders and amorphous substances. KISA presents new opportunities for designing functionally graded materials with customized mechanical, electrical, and thermal characteristics.
Modeling the Creative Economy as a Complex System: Integrating Sociocultural Dimensions through IT-Based Approaches
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Fomenko, Valerii; Chala, Veronika
ENG: This study investigates the application of sociocultural indicators to the modeling of the creative economy as a complex system. The integration of cultural dimensions, particularly based on Hofstede’s framework, offers valuable insights into the dynamics of innovation, human capital, and creative industry growth. Drawing upon recent cross-country studies and modeling approaches, this paper proposes a theoretical structure where sociocultural variables act as key system components influencing long-term development. Composite indices, structural modeling, and system dynamics models demonstrate that cultural values such as individualism, tolerance, and performance orientation significantly impact creative sector outcomes. The research highlights how cultural governance models and information technologies can be combined to monitor and predict trends in the creative economy. The proposed approach contributes to interdisciplinary economic modeling and supports strategic planning for countries aiming to develop innovation-driven, culturally grounded economic systems.
Physico-Mechanical Properties of Ceramic Materials and Coatings Obtained by Plasma Spraying: Quality Management Aspects
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Liubushkin, I. V.; Zagorodny, O. B.; Bozhanova, V. Yu.; Liubushkina, A. V.; Kononova, O. Ye.
ENG: The study aimed to develop high-quality ceramic material powders based on Аl2О3·Сr2О3 and to determine their physico-mechanical properties, as well as the properties of coatings obtained from these powders through plasma spraying. The physico-mechanical properties of the powders were assessed using standard methodologies, including particle shape and size, granulometric distribution, density, flexural strength, elastic modulus, and the coefficient of linear thermal expansion. The study led to the development of high-quality, high-temperature protective materials of the Аl2О3·Сr2О3 and CAS (cobalt alloy + spinel) types, and samples of coatings from these materials were manufactured. New high-quality thermal protection composite materials were developed for the coating of combustion chambers in gas turbine engines, and their physico-mechanical properties were determined. The newly developed high-quality thermal protection composite materials have been used to form shell components through plasma spraying to produce combustion liners for gas turbine engines. These components are undergoing industrial testing at Motor Sich JSC as part of implementing a quality management system.
Автоматична семантична сегментація зображень Sentinel-2: інтеграція методів кластеризації та великих мовних моделей для інтерпретації кластерів
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Гончаров, Олександр Геннадійович; Гнатушенко, Вікторія Володимирівна
UKR: Семантична сегментація супутникових зображень, зокрема даних Sentinel-2, є важливим інструментом екологічного моніторингу та управління земними ресурсами. У роботі запропоновано метод автоматичної класифікації земного покриву без використання маркованих даних. Підхід ґрунтується на поєднанні кластеризації (K-Means, DBSCAN, автоенкодери) та мультимодального маркування за допомогою великих мовно-візуальних моделей (GPT-4, Claude, Gemini 2.0 тощо). Інтерпретація кластерів здійснюється на основі візуалізацій, що автоматично аналізуються моделями. Методологія дозволяє досягти точності сегментації на рівні 85–90%, порівнянної з супервізованими підходами, та забезпечує інтерпретованість і масштабованість. Система також підтримує нормалізацію термінів і голосування кількох моделей для підвищення надійності. Результати валідуються з використанням карт ESA WorldCover. Підхід є перспективним для швидкого картографування в умовах обмежених ресурсів.
Адаптивна система оцінювання ризиків онлайн транзакцій на основі інтелектуального аналізу
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Носов, Валерій Олександрович; Островська, Катерина Юріївна
UKR: З кожним роком кількість фінансових операцій неспинно зростає, а з нею і відповідні кіберзагрози, зокрема шахрайство, тому виявлення ризикових транзакцій в електронній комерції набуває все більшої актуальності. У дослідженні розглянуто адаптивний підхід до оцінювання ризиків онлайн транзакцій на основі інтелектуального аналізу даних, зокрема машинного навчання. Запропонована система передбачає багаторівневу структуру в яку входять поведінковий аналіз, семантична оцінка транзакцій та інтеграція результатів для формування фінального індикатора ризику. Увагу приділено виявленню відхилень від типових шаблонів, зіставленню історичних даних з поточними діями користувача, а також гнучкому реагуванню на підозрілі активності та аномалії у режимі реального часу. Зазначений підхід дозволить підвищити точність виявлення шахрайських операцій, зменшити кількість хибнопозитивних спрацювань, і забезпечити здатність моделі до адаптації в умовах постійно зростаючих загроз у динамічному середовищі.
Адаптивне проріджування потоку даних у системах дистанційного моніторингу об’єктів транспортної інфраструктури
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Гасанов, Ровшан З.; Іванов, Олександр Петрович
UKR: У цій роботі розглядається метод адаптивного прорідження потоку даних у системах дистанційного моніторингу об’єктів транспортної інфраструктури. Запропонована модель регулює частоту передачі повідомлень, враховуючи інтенсивність вхідного потоку та пропускну здатність каналу зв’язку. Основний механізм базується на зміні інтервалу прорідження, який адаптується залежно від поточного завантаження системи. У разі перевантаження інтервал збільшується, зменшуючи обсяг переданих даних, а при покращенні умов передачі – зменшується, підвищуючи ефективність використання каналу. Розроблена модель забезпечує баланс між мінімізацією втрат критичної інформації та зниженням навантаження на мережу, що дозволяє підвищити стабільність і надійність моніторингу транспортної інфраструктури.
Аналіз емоцій з використанням голосових ознак
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Дмитрієва, Ірина Сергіївна; Бімалов, Дмитро Вікторович
UKR: У роботі описані методи розпізнавання емоцій людини. Ця сфера штучного інтелекту стрімко розвивається і відіграє ключову роль у підвищенні ефективності взаємодії між людиною та комп'ютером. У процесі дослідження аналізуються наявні підходи щодо розпізнавання емоцій за участю голосових ознак. У цій роботі розглядаються методи аналізу емоцій на основі голосових ознак. Описуються основні параметри, такі як частота, темп, інтонація, тембр і гучність, які дають змогу визначити емоційний стан людини за її мовленням. Розглядаються сучасні підходи, включно з використанням алгоритмів машинного навчання та нейромережевих моделей для опрацювання аудіофайлів і класифікації емоцій. Це дослідження сприяє розвитку вивчення емоцій, надаючи глибше розуміння людських емоційних станів.
Аналіз настроїв користувачів Twitter на основі текстових даних з використанням згорткової нейронної мережі
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Гнатушенко, Володимир Володимирович; Каштан, В. Ю.; Овчаренко, М. А.; Іванько, А. М.
UKR: Розглянуто застосування згорткових нейронних мереж (CNN) для аналізу настроїв користувачів на основі текстових даних соціальної мережі Twitter. Актуальність роботи зумовлена зростаючим обсягом неструктурованих текстових даних у соціальних мережах та необхідністю їх ефективної обробки для розуміння громадської думки. Запропонована модель CNN включає представлення текстових даних у векторному просторі, згорткові та пулінгові шари для вилучення релевантних ознак, а також повністю зв'язані шари для класифікації настроїв на позитивні та негативні. Для запобігання перенавчанню застосовано шари випадкового виключення нейронів (Dropout). Експериментальна оцінка моделі проводилася на спеціально підготовленому наборі даних із Twitter. Результати тестування демонструють перспективність використання CNN для автоматизованого аналізу настроїв користувачів соціальних мереж.
Використання дрібнодисперсних марганцевих концентратів в металургійних процесах
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Ольшанський, О. В.; Панов, О. О.; Анкудінов, Руслан Валентинович; Мяновська, Яна Валеріївна
UKR: Аналіз фізико-хімічних властивостей концентратів 2-го сорту показує, що характерна для них зернисто-піщана структура не забезпечує достатньої комкуємості аглошихти і не дозволяє при проведенні її грануляції отримати необхідний гранулометричний склад і міцнісні показники гранулюємого матеріалу. Одним із шляхів підвищення ступеня використання хвостів є попередня підготовка з введенням в'яжучих речовин «Реагент торфгідрооксидний». У лабораторних умовах НМетАУ реагент торфгідроксидний випробуваний при отриманні агломерату з шихти, що містить хвости збагачення марганцевої руди. Якість отриманого агломерату: вихід придатного - 81,3%; міцність на удар - 3,0%; міцність на стирання - 1,5%; хімічний склад готового агломерату: Mnзаг. - 28,72%, S - 0,211, C - 0,91%. Згідно з результатами фрактографічного аналізу виявлена тонка структура зламу спеченого зразка. Структура поверхні руйнування характеризується ямковою мікробудовою. Характерним є рельєф, утворений сукупністю окремих фасеток. Така будова пояснюється тим, що при досягненні граничних станів в локальних обсягах на ділянках, що представляють собою перешкоди для безперервності деформації, зароджуються мікропорожнечі.
Використання моделі на основи безпеки для захисту хмарних середовищ
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Бобренок, Вячеслав Віталійович; Гуда, Антон Ігорович
UKR: Стрімкий ріст популярності хмарних середовищ вимагає приділяти особливу увагу безпеці ресурсів та даних, розташованих у хмарі. Розглянута концепція довіри та її властивості, завдяки яким вона може бути використана для опису взаємодії компонентів у хмарних середовищах. Завдяки цьому моделі на її основі можуть бути застосовані для захисту цих середовищ. Розглянуті реалізації подібних моделей, а саме: TNA-SL, InterTrust, ODTMF, Fuzz Art та їх модифікації. Були визначені вимоги до них, відомі недоліки та переваги. Як результат, був зроблений висновок, що моделі на основі довіри можуть бути використані для захисту хмарних середовищ, проте вони потребують оптимізацій як часу виконання, так і масштабування для подальшого використання. Також було визначено, що варто звернути увагу на їх використання у об’єднаних хмарних середовищах.
Використання нейронних мереж реального часу у системах виявлення мережевих вторгнень
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Горбатов, Віталій Сергійович; Журба, Анна Олексіївна
UKR: В роботі розглянуто нагальні обмеження сучасних систем виявлення вторгнень (NIDS), які зазвичай базуються на статичних текстових правилах. Такий підхід перешкоджає виявленню нових або модифікованих атак, оскільки зловмисники можуть легко обійти ці статичні правила за допомогою мінімальних модифікацій. Як перспективний напрям розглянуто впровадження нейронних мереж, оснащених можливостями онлайн-навчання. Проаналізовано декілька найсучасніших рішень, у тому числі Online Sequential Extreme Learning Machine (OSELM), T-DFNN і різні інкрементні моделі глибоких нейронних мереж, усі з яких демонструють здатність адаптуватися в реальному часі. Робота не лише узагальнює поточні методології, але й підкреслює значний потенціал онлайн-навчання для підвищення ефективності та гнучкості систем кібербезпеки, зокрема в динамічному виявленні zero-day загроз.
Використання систем комп’ютерної алгебри для моделювання динаміки приводів канатних доріг
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Куроп’ятник, Олексій Сергійович
UKR: У роботі розглянуто принципи формування математичної моделі динаміки приводу канатної дороги. Для проведення досліджень було обрано спрощений підхід до складання схеми динамічної системи, який полягає у приведенні мас окремих підсистем приводу до приводного шківа. Це дозволило представити математичну модель як систему рівнянь у формі деформацій ділянок тягового каната з використанням положень хвильової механіки. Для автоматизації складання системи рівнянь та проведення досліджень динаміки було використано програму, розроблену автором в системі комп’ютерної алгебри MathCAD. Застосування отриманих результатів дозволило в подальшому побудувати частотні діаграми приводів канатних доріг різних типів та уточнити значення швидкості руху вагонів з урахуванням необхідності попередження та обмеження резонансних явищ, виникнення яких є небезпечним для експлуатації таких транспортних засобів.
Глибоке навчання у фінансовому аналізі: застосування LSTM та GAN для прогнозування цін акцій
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Перцев, Юрій Олексійович; Коротка, Лариса Іванівна
UKR: Прогнозування цін на акції є важливим аспектом фінансової аналітики, що допомагає інвесторам приймати зважені рішення. У роботі розглядаються традиційні методи прогнозування, такі як технічний аналіз (ковзні середні SMA, EMA) та статистичні моделі (ARIMA, експоненційне згладжування). Аналізуються їхні переваги та обмеження, зокрема труднощі у відображенні складних ринкових закономірностей. Для підвищення точності прогнозування пропонується використання сучасних підходів машинного навчання, зокрема нейронних мереж LSTM та генеративно-змагальних нейромереж (GANs). Описано архітектуру GAN та її здатність моделювати ринкову динаміку навіть за обмеженості історичних даних. Проведене дослідження базується на реальних біржових даних (ціни акцій AAPL), а результати порівнюються з методами ARIMA та LSTM, що підтверджує ефективність запропонованого підходу.
Дослідження впливу подвійного відпалу на якість валкових чавунів з кулястим графітом
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Іванова, Людмила Харитонівна; Хитько, Олександр Юрійович; Білий, Андрій Петрович; Шемет, В. Ю.
UKR: Проведено дослідження впливу подвійного відпалу на структуру та властивості валкових чавунів виконання ЛШНМ-58. В результаті проведених досліджень з застосуванням складного план, одержаного суміщенням плану 24 з 4×4 латинським квадратом був обраний оптимальний режим подвійного відпалу: I стадія – температура 1000 °С, витримка 1 год; II стадія – температура 600 °С, витримка 3 год. Подвійний відпал чавунів робочого шару приводив до сфероідизації перлітного та графітизації перлітного і евтектичного цементиту, у чавунів від шийок валків – до різнорідної за морфологією продуктів евтектоідного перетворення структури, до складу якої входили графіт, ферит, перліт різної дисперсності, бейніт, мартенсит та фосфідна евтектика. За цього міцністні властивості термооброблених чавунів були більшими, ніж чавунів валків у литому стані на 8...96%. В результаті проведених досліджень була розроблена, випробувана та рекомендована до впровадження технологія високотемпературного термічного оброблення прокатних валків виконання ЛШНМ-58.
Дослідження закономірностей процесу інжектування суміші реагентів
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Кисляков, Володимир Геннадійович; Єлісєєв, Володимир Іванович; Петруша, Вікторія Петрівна
UKR: На основі теорії двофазних течій (газ - тверді частинки), що базується на математичному описі досліджуваних систем, розроблено методику теоретичного оцінювання впливу характеристик двофазних потоків та характеристики траси, що транспортує двофазний потік, на зміну параметрів двофазного потоку. Зроблено припущеня, що між дисперсною та дисперсійною середовищами відсутній масообмін, крім того відкинуто дисипативні та пульсаційні члени для несучого середовища, так як передбачається, що енергія міжфазової взаємодії значно перевищує ці енергетичні втрати. На «холодній» моделі проведено лабораторні дослідження процесу інжектування рафінуючої суміші. У лабораторних дослідженнях у якості реагентів використовували соду, вапно та їх суміш з оксидом заліза. Отримано уточнені коєфіціенти Бусройда. Зроблено порівняння теоретичних розрахунків з отриманими в лабораторних умовах.
Дослідження процесу різання сортового прокату на рейкобалочних та великосортних станах
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Зінченко, Михайло Дмитрович; Потап, Олег Юхимович; Бурчак, Андрій Анатолійович; Михайловський, Микола Володимирович
UKR: Метою роботи є дослідження умов різання останньої штанги мірної довжини та залишку прокату в умовах нестабільної довжини розкату, що є наслідком коливань розмірів заготівок та температурного режиму прокатки. В роботі показано, що величина залишку, починаючи з якого треба різати на дві штанги нормальної довжини, визначається економічною доцільністю, що дорожче – штанга мірної довжини та залишок або дві штанги нормальної довжини. Наведено вираз для отримання величини залишку в залежності від міри штанги мірної довжини, коефіцієнтів вартості штанг нормальної довжини та відходів. Для умов прокатки швелера 24 на стані 800 величина залишку складає 0,86 м. Показано, що для забезпечення максимального прибутку в залежності від величини залишку, остання штанга мірної довжини може бути порізана такими способами: на штангу мірної довжини та залишок, на дві штанги нормальної довжини або на штангу мірної довжини та штангу нормальної довжини.
Дослідження підшипників ковзання: конструкційні рішення та аналіз методом кінцевих елементів
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Яйчук, Олександр Олексійович; Поворотній, Віктор Володимирович
UKR: У сучасному машинобудуванні та металургії підшипники ковзання є невід'ємною частиною роторних агрегатів, таких як турбіни, генератори, насоси та інші системи, що працюють в умовах високих навантажень і високих швидкостей обертання. Надійність роботи цих підшипників є критичним фактором, оскільки їхній вихід з ладу може призвести до серйозних економічних втрат через вимушений простій обладнання. Дослідження спрямовані на підвищення ефективності, довговічності та стійкості до зношування підшипників ковзання. Важливу роль відіграють числові методи аналізу, такі як метод кінцевих елементів (МКЕ), що дозволяє моделювати їхню поведінку під дією навантажень та температур. Крім того, експериментальні випробування показали ефективність застосування полімерних покриттів та змащувальних рідин з низькою в'язкістю для покращення робочих характеристик підшипників. Оптимізація конструкцій, дозволяє підвищити стійкість підшипників ковзання та зменшити вібрації при роботі у складних умовах.