Аналіз та підготовка даних при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем
| dc.contributor.author | Макарченко, Віктор Сергійович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Коротка, Лариса Іванівна | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2024-10-28T10:45:53Z | |
| dc.date.available | 2024-10-28T10:45:53Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | UKR: Одним із нових напрямів промислової хімічної технології є плазмохімічна. Незважаючи на значні експериментальні та теоретичні дослідження, фізико-хімічні процеси є складними і не повністю вивченими для масштабування та контролю за ними в серійному виробництві. В низькотемпературній плазмі хімічні процеси, закономірності реакцій та основи плазмохімічної технології потребують комп’ютерного моделювання. Експериментальні дані натурних експериментів потребують додаткового аналізу і підготовки щодо подальшого їх застосування та побудови адекватних імітаційних моделей плазмохімічних процесів для розробки наносистем. У ході попереднього експерименту, який фактично включає два етапи, було оглянуто вхідні та вихідні змінні прикладного завдання. Розроблено програмний інструментарій для проведення аналізу експериментальних даних, який дозволяє зібрати статистичну інформацію, візуалізувати деякі процеси. Розглянуто та реалізовано програмно підходи побудови аналітичних та імітаційних моделей плазмохімічних процесів отримання наносистем. Оглянуто два можливих напрямки щодо підходів побудови гомоморфних моделей: класичні та з використанням штучного інтелекту. Запропоновано розглянути лінійні та нелінійні регресійні моделі. В якості першого типу моделей пропонується множинна регресія та методи, які використовують регуляризацію. Альтернативою першому підходу є побудова нелінійних моделей, які базуються на методі опорних векторів. Розглянуто векторну та мультивекторну регресії. Багатовимірна регресія спрямована на вивчення та побудову відображення багатовимірного вхідного простору ознак у багатовимірний вихідний простір. Проведено аналіз отриманих чисельних результатів та запропоновано використовувати для комп’ютерного моделювання нелінійні моделі плазмохімічних процесів для отримання наносистем, зокрема: мультивекторну регресію. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: One of the new directions of industrial chemical technology is plasma chemical. Despite significant experimental and theoretical research, physicochemical processes are complex and not fully understood for scaling and control in mass production. In low-temperature plasma, chemical processes, regularities of reactions, and the basics of plasma chemical technology require computer modeling. The experimental data of natural experiments require additional analysis and preparation for their further application and the construction of adequate simulation models of plasma-chemical processes for the development of nanosystems. In the course of the preliminary experiment, which includes two stages, the input and output variables of the application task were examined. A software toolkit has been developed for the analysis of experimental data, which allows collecting statistical information and visualizing some processes. The software approaches to building analytical and simulation models of plasma-chemical processes of obtaining nanosystems were considered and implemented. Two possible approaches to the construction of homomorphic models are reviewed: classical and with the use of artificial intelligence. Without limiting judgment, linear and non-linear regression models were reviewed. The first type of model is multiple regression and methods that use regularization. As an alternative, the construction of nonlinear models based on the method of support vectors is proposed. Vector and multi-vector regressions are considered. Multidimensional regression is aimed at studying and constructing a mapping of a multidimensional input feature space into a multidimensional output space. The obtained numerical results were analyzedand it was proposed to use nonlinear models of plasma-chemical processes for obtaining nanosystems for computer simulation, in particular: multi-vector regression. | en |
| dc.identifier.citation | Макарченко В. С., Коротка Л. І. Аналіз та підготовка даних при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем. Системні технології. Дніпро, 2024. Т. 5, № 154. С. 30–39. DOI: https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-154-2024-04. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.34185/1562-9945-5-154-2024-04 | en |
| dc.identifier.issn | 1562-9945 (Print) | |
| dc.identifier.issn | 2707-7977 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/article/view/1866 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/19174 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, ННІ ≪Інститут промислових та бізнес технологій≫, ІВК ≪Системні технології≫, Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | статистичний аналіз даних | uk_UA |
| dc.subject | регресійні моделі | uk_UA |
| dc.subject | моделювання плазмохімічних процесів отримання наносистем | uk_UA |
| dc.subject | statistical data analysis | en |
| dc.subject | regression models | en |
| dc.subject | simulation of plasmatic processes of obtaining nanosystems | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology | en |
| dc.title | Аналіз та підготовка даних при моделюванні плазмохімічних процесів отримання наносистем | uk_UA |
| dc.title.alternative | Analysis and Preparation of Data during Modeling of Plasma-Chemical Processes of Obtaining Nanosystems | en |
| dc.type | Article | en |