Наукові статті
Permanent URI for this collectionhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/189
Browse
49 results
Search Results
Item type:scientificarticle.listelement.badge, Refined Calculation of a Circular Transtropic Plate Under Concentric Curve-Distributed Loading(New York, 2024-02-29) Shvabyuk, Vasyl; Rotko, Svitlana; Shvabyuk, Volodymyr; Prykhodko, OleksiiThe method of linear conjugation of analytical functions of complex variable was used to solve the problem of circular transversally isotropic plate bending hinged on the edge and loaded over the outer surface by the force distributed along the concentric curve. The complex potentials employed for registering the stress and deformation characteristics of the problem can possess the specific features at the concentrated force loading points, their nature was investigated and applied to the existing loading as conditionally concentrated. For getting the solution, the equation for the refined transtropic plate bending model was used that includes transverse shear strains and cross-sectional reductions, and, unlike other refined theories, the formulas with those refinements are advanced. The constants in the complex potentials were established with the boundary conditions and conjugation conditions for the moments and generalized angles of cross-section rotation along the loading line. With the approach by Timoshenko and Woinowsky-Krieger, from the circular loading solution, as a particular case, the solution for the centered concentrated force-loaded plate was obtained. For both cases, the refined normal radial and circumferential stresses were calculated in the center and on the edge of the plate. The data are summarized in tables and graphs. The model and numerical results show that an increase in the transverse plate anisotropy can radically change stress distribution patterns in its transverse cross-sections, up to the change in the radial stress signs on the outer surfaces. The classical model of plate bending and refined models such as by Timoshenko and Reissner are inapplicable in this case. © Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2024.Item type:scientificarticle.listelement.badge, Ітераційна оптимізація складу бетону із заданою швидкістю тверднення за допомогою машинного навчання(Луцьк: ЛНТУ, 2025-12-24) Приходько, Олексій Сергійович; Приходько, Василь ОлексійовичУ сучасній будівельній індустрії одним із ключових чинників підвищення економічної ефективності монолітного будівництва є швидкість обороту опалубки, яка визначається кінетикою набору міцності бетоном. Традиційні підходи до проєктування бетонних сумішей орієнтовані переважно на забезпечення марочної міцності через 28 діб і часто не дозволяють оперативно визначати оптимальні компонентні склади для прискореного тверднення без проведення тривалих натурних випробувань. У цій роботі запропоновано та реалізовано підхід до розв’язання зворотної технологічної задачі – автоматизованого підбору складу бетонної суміші із заданою швидкістю тверднення. Методологічна основа дослідження поєднує предиктивне моделювання та стохастичну оптимізацію. Як аналітичний компонент використано ансамблеву регресійну модель Random Forest, навчену на відкритому наборі даних. Оптимізаційну задачу реалізовано через двоконтурний алгоритм: зовнішній цикл визначає часові інтервали досягнення проєктної міцності, тоді як внутрішній цикл здійснює генерацію псевдовипадкових рецептур методом Монте-Карло (100 000 ітерацій) та їх подальше ранжування. У межах обчислювального експерименту для бетону класу С32/40 (40 МПа) встановлено технологічно можливу межу раннього досягнення міцності. Моделюванням ідентифіковано кластер із 236 сумішей, що забезпечують проєктну міцність на третю добу тверднення. Аналіз компонентного складу отриманих рецептур показав їх узгодженість із відомими технологічними закономірностями для бетонів прискореного тверднення (High Early Strength Concrete). Зокрема, для досягнення цільових показників у надкороткий термін модель визначила як оптимальні параметри зниження водоцементного відношення до рівня 0,24–0,26 при вмісті цементу понад 450 кг/м³, що корелює із законом Абрамса та принципами отримання високофункціональних бетонів. Встановлено, що скорочення терміну тверднення до 3 діб збільшує собівартість суміші на близько 82% відносно 28-добового циклу. Запропонований підхід може бути використаний як інструмент підтримки інженерно-технологічних рішень, оскільки забезпечує автоматизований пошук раціонального складу бетонної суміші з урахуванням обмежень за вартістю та необхідними темпами будівництва.Item type:scientificarticle.listelement.badge, Analysis of the limitations of machine learning in predicting sports results(Lutsk: LNTU, 2025-07-08) Prykhodko, Oleksii; Yushchuk, IrynaThis paper presents an experimental evaluation of the effectiveness of a predictive model based on machine learning algorithms. The key objective was to analyze the reasons for the discrepancies between predicted and actual results. The results of the experiments revealed a significant impact of dynamic and unpredictable factors (sudden injuries, changes in composition, team motivation, weather conditions) on the accuracy of predictions. The main limitations of existing statistical approaches were systematized and priority areas for further improvement of sports analytics methods were identified. The main result of the work is the identification of key challenges and justification of the need for new approaches to forecasting in the context of highly dynamic sporting events.Item type:scientificarticle.listelement.badge, Research on the evolutionary dynamics of genetic strategies under conditions of variable resource availability(Lutsk: LNTU, 2025-07-08) Prykhodko, Oleksii; Krupskyi, OleksandrThis paper is devoted to the experimental study of the influence of different resource availability regimes on evolutionary dynamics using a previously developed agent-based simulation. Five scenarios (from scarcity to extreme fluctuations) were analyzed, and the dependence of dominant genetic strategies and population stability on environmental conditions was revealedItem type:scientificarticle.listelement.badge, Development and validation of an agent-based simulation with a simple artificial intelligence for modeling evolutionary adaptation(Lutsk: LNTU, 2025-07-04) Prykhodko, Oleksii; Krupskyi, OleksandrThe paper is devoted to the development of an agent-based simulation with rule-based artificial intelligence agents to study evolutionary adaptation in a dynamic environment. The components of the model (genes, seasons, clans) are described and the results of a test run demonstrating its functionality are presented.Item type:scientificarticle.listelement.badge, Comparative analysis of machine learning models for predicting concrete compressive strength(Lutsk: LNTU, 2026-01-06) Prykhodko, Oleksii; Pechonchyk, NadiyaThis paper addresses the problem of predicting concrete compressive strength based on mixture composition using machine learning methods. A comparative analysis of linear regression, polynomial regression, artificial neural networks, and ensemble learning techniques was conducted using the publicly available Concrete Compressive Strength dataset. The results show that simple linear models are unable to adequately capture the complex non-linear physicochemical processes of cement hydration, while ensemble-based approaches provide a superior balance between accuracy and robustness. The best stable performance was achieved by the Random Forest algorithm, with a mean absolute error of 3.73 MPa. In addition, an empirical power-law formula was derived through linearization of a multiplicative model, enabling approximate strength estimation without computational resources. The findings confirm the effectiveness of ensemble and hybrid modeling approaches for practical engineering applications in construction materials scienceItem type:scientificarticle.listelement.badge, Using a neural network to improve the course stability of UAV in the GNSS denied environment(Lutsk: LNTU, 2024-05-02) Prykhodko, Oleksii; Matviychuk, VolodymyrThis paper is devoted to the development of a concept for improving the accuracy of keeping the course of airplanetype unmanned aerial vehicles in the absence of satellite navigation signals in conditions of unknown wind load using neural networks. The paper describes the results of the development and training of a neural network based on data collected during UAV training flights. The results of the work can be used to modify existing UAV flight controllers in order to improve the accuracy of their autonomous functioning in the conditions of electronic warfareItem type:scientificarticle.listelement.badge, Development of an adaptive UAV control method based on deep reinforcement learning and domain randomization(Lutsk: LNTU, 2026-01-06) Prykhodko, Oleksii; Закревський, VitaliiThe paper addresses the problem of creating an adaptive control system for an unmanned aerial vehicle (UAV) to operate under conditions of stochastic uncertainty. An approach based on the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm using a domain randomization strategy for environmental parameters is proposed. A neural network structure and a reward function have been developed to ensure a balance between navigation accuracy and energy efficiency. The developed controller demonstrated the ability to adapt to payload mass changes (up to 20%) and external wind disturbances without the need for manual coefficient retuning. Comparative simulation results confirm the advantage of the proposed method over a classical PID controller: stabilization time is reduced by 1.5 times, and maximum deviation during disturbances is reduced by 40%Item type:scientificarticle.listelement.badge, Методика прогнозування врожайності льону-волокна та насіння за допомогою БПЛА-зйомки та автоматизованого аналізу(Луцьк: ЛНТУ, 2025-12-02) Ягелюк, Олександр Олександрович; Приходько, Олексій СергійовичТочне прогнозування врожайності волокна та насіння льону олійного (Linum usitatissimum) має вирішальне значення для оптимізації збору врожаю та обробки. У цій статті пропонується метод, який інтегрує зображення БПЛА (дронів) високої роздільної здатності з польовими спостереженнями за стиглістю культури та якістю росту для прогнозування кінцевої врожайності волокна та насіння. Для отримання зображень на ключових стадіях росту використовується багатороторний БПЛА, оснащений мультиспектральними та RGB-датчиками. Ці зображення автоматично обробляються спеціальним пристроєм аналізу зображень для обчислення вегетаційних індексів (наприклад, NDVI) та структурних особливостей рослин. Забезпечуючи своєчасну та точну оцінку врожайності, цей підхід сприяє більш ефективному виробництву льону та сталому використанню всієї біомаси сільськогосподарських культур.Item type:scientificarticle.listelement.badge, Вибір способу зварювання чавуну при ремонті та відновленні деталей автомобілів(2026-04-14) Захарчук, Олег Вікторович; Мікуліч, Олена Аркадіївна; Захарчук, Віктор Іванович; Приходько, Олексій Сергійович; Кленшин, Андрій СергійовичУ роботі досліджено особливості зварювання без попереднього підігріву чавуну, що може бути використано при ремонті та відновленні деталей автомобілів. Актуальність теми пов’язана зі складністю зварювання чавуну через його крихкість, схильністю до утворення тріщин та формування твердих структур у зоні термічного впливу. Проведено аналіз існуючих способів зварювання чавуну та визначено, що застосування спеціальних електродів і оптимальних режимів дозволяє підвищити якість зварних з’єднань. Експериментальні дослідження виконано на зразках із сірого чавуну, отриманих із випускного колектора двигуна. Зварювання проводили без попереднього підігріву із використанням трьох типів електродів: ЦЧ-4, МНЧ-2 та UTP-8. Для оцінки якості зварних з’єднань застосовано випробування на розтяг на стенді МР-100, при цьому кожен зразок випробовувався п’ять разів із подальшим визначенням середнього значення сили руйнування при розриві. Отримані результати дозволили об’єктивно оцінити механічні властивості зварних з’єднань. Проведено розрахунок міцності стикових зварних з’єднань, який показав, що всі досліджені варіанти відповідають умовам міцності та мають достатній запас надійності. Встановлено, що електрод ЦЧ-4 забезпечує міцний, але відносно крихкий шов, тому його доцільно застосовувати для деталей без динамічних навантажень. Електрод МНЧ-2 є універсальним і забезпечує добрий баланс міцності та пластичності, тоді як UTP-8 формує найбільш пластичний і якісний шов, проте характеризується вищою вартістю. Результати дослідження підтверджують ефективність зварювання чавуну та дозволяють обґрунтовано обирати тип електрода залежно від умов експлуатації деталі та економічної доцільності.