http://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/332 до фонду належать: звіти про науково-дослідні та дослідно-конструкторські роботи (НДДКР), монографії, статі та доповіді чи тези доповідей 2026-04-09T19:46:33Z http://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/9082 Digital image representation by atomic functions: features for computer vision and machine learning Makarichev, V.; Lukin, V.; Kryvenko, S.; Brysina, I. Digital images obtained from remote sensing (RS) systems have become essential in numerous technological applications across diverse domains, including environmental monitoring, agriculture, urban planning, and defense. These images are typically characterized by high spatial and spectral resolution, resulting in large data volumes. Compared to other data types, their substantial size presents challenges in terms of the efficient application of machine learning (ML) and computer vision (CV) methods. In particular, the processing of such largescale data can be computationally intensive and time-consuming, making it difficult to deploy conventional ML and CV techniques in scenarios requiring real-time responses or in systems with limited processing resources, such as autonomous platforms. One of the key issues in this context is the development of compact image representations that retain essential features for further analysis. These representations must reduce data dimensionality without losing critical information required for classification, clustering, and other ML/CV tasks. In this study, we explore the discrete atomic transform (DAT), which is based on atomic functions, as a potential solution to this problem. Previous research has demonstrated that DAT provides valuable benefits in terms of data compression and encryption, thereby enabling secure and efficient storage and transmission. The focus of this work is to assess whether DAT is suitable for ML and CV applications, particularly in the context of image clustering. We evaluated the performance of the well-known k-means clustering algorithm when applied to DAT images. The experimental results demonstrate that using DAT significantly reduces computation time, achieving multiple-fold acceleration, without compromising clustering quality. This suggests that DAT not only minimizes data size and preserves structural and statistical features relevant to learning-based tasks. These results indicate that the integration of DAT into preprocessing pipelines for RS imagery is a promising approach. The proposed method can enhance the efficiency of downstream ML and CV algorithms, especially in constrained environments where computational resources are limited. Overall, the discrete atomic transform is a practical and versatile method for improving the scalability and applicability of intelligent image analysis in remote sensing and related fields.; Цифрові зображення, отримані за допомогою систем дистанційного зондування (ДЗ), стали важливими в численних технологічних застосуваннях у різних галузях, включаючи моніторинг навколишнього середовища, сільське господарство, міське планування та оборону. Порівняно з іншими типами даних, їхній значний розмір створює труднощі для ефективного застосування методів машинного навчання (МН) та комп'ютерного зору (КЗ). Зокрема, обробка таких великомасштабних даних може бути обчислювально ресурсоємною та трудомісткою, що ускладнює розгортання традиційних методів МН та КЗ у сценаріях, що вимагають реагування в режимі реального часу, або в системах з обмеженими ресурсами обробки, таких як автономні платформи. Одним з ключових питань у цьому контексті є розробка компактних представлень зображень, які зберігають важливі характеристики для подальшого аналізу. Ці представлення повинні зменшувати розмірність даних без втрати критичної інформації, необхідної для класифікації, кластеризації та інших завдань МН/КЗ. У цьому дослідженні ми досліджуємо дискретне атомарне перетворення (DAT), яке базується на атомарних функціях, як потенційне рішення цієї проблеми. Попередні дослідження показали, що DAT надає цінні переваги з точки зору стиснення та шифрування даних, забезпечуючи безпечне та ефективне зберігання та передачу. Метою цієї роботи є оцінка придатності DAT для застосувань машинного навчання (ML) та когерентної діагностики (CV), зокрема в контексті кластеризації зображень. Ми оцінюємо продуктивність відомого алгоритму кластеризації k-середніх при застосуванні до зображень, представлених за допомогою DAT. Експериментальні результати показують, що використання DAT значно скорочує час обчислення, досягаючи багатократного прискорення, без шкоди для якості кластеризації. Це свідчить про те, що DAT не тільки мінімізує розмір даних, але й зберігає структурні та статистичні особливості, важливі для завдань, заснованих на навчанні. 2025-01-01T00:00:00Z http://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/9081 Експериментальне дослідження пружних і міцнісних властивостей клеїв Вамболь, О.О.; Гагауз, Ф.М.; Курєннов, С.С.; Барахов, К.П.; Гарбуз, А.О. Клейове з’єднання широко застосовується у різних галузях промисловості завдяки своїм унікальним властивостям, надаючи можливість вирішення певних інженерних проблеми, пов'язаних з використанням інших типів з’єднань. Суттєва перевага клейових з’єднань у порівнянні з іншими традиційними мето-дами з'єднання (такими як зварювання, клепання, болтове з’єднання та інші) полягає в їх здатності забезпечувати виготовлення великогабаритних інтегрованих конструкцій. Розробка математичних моделей та аналітичних методів для аналізу міцності та проектування клейових з’єднань мають вирішальне значення для вдосконалення та просування технології клейового з'єднання в інженерну практику. При проектуванні клейових з'єднань для оцінки діючих напружень і визначення потрібної площі з’єднання спираються на відомі пружні та міцнісні характеристики клею. Ці властивості визначають розподіл напружень у клейовому шарі, можливий вид руйнувань та загальну несучу здатність з’єднання. Отже, клейові з’єднання виступають об’єктом дослідження в цій роботі, а предметом дослідження є механічні характеристики клею. Мета роботи полягає в отриманні значень пружних і міцнісних характеристик клеїв, які використовуються при проектуванні з’єднань та служать основними вхідними даними при моделюванні напруженого деформованого стану різних типів клейових з’єднань. В роботі наведено результати експериментального дослідження основних механічних властивостей двох типів клеїв: ВК-9 та 88-НП. У ході експериментальних досліджень отримано модулі зсуву двох клеїв: 361,4 МПа для клею ВК-9 і 16,0 МПа для клею 88-НП. Проведено стандартні випробування для визначення міцності при відриві для двох вибраних клеїв: міцність клею ВК-9 становить 18,17 МПа, для клею 88-НП – 0,19 МПа. В обох випадках визначався характер руйнування клейових з’єднань: тип руйнування зразків, склеєних клеєм ВК-9, переважно відповідав адгезійному руйнуванню, тоді як зразки, склеєні клеєм 88-НП, продемонстрували типовий когезійний і змішаний тип руйнування. Отримані експериментальні дані можуть бути використані як для математичного моделювання напружень у клейових з’єднаннях, так і для розробки та вдосконалення критеріїв руйнування та методів аналізу міцності та проектування клейових з’єднань.; Adhesive bonding is widely used across various industrial sectors due to its unique properties, offering effective solutions to certain engineering challenges associated with other types of joints. A significant advantage of adhesive bonding over traditional joining methods (such as welding, riveting, or bolting) is its capacity to facilitate the manufacturing of large-scale integrated structures. The development of mathematical models and analytical methods for analyzing the strength and designing adhesive joints is crucial for improving and advancing adhesive bonding technology in engineering practice. The design of adhesive joints relies on the known elastic and strength properties of the adhesive, which are used to evaluate the acting stresses and to determine the required bonding area. These properties influence the stress distribution within the adhesive layer, the possible type of failure, and the overall loadbearing capacity of the joint. Accordingly, this study focuses on adhesive joints, with particular attention to the mechanical characteristics of the adhesive material. The work aims to determine the elastic and strength properties of adhesives used in the design, serving as the primary input data for modelling the stress-strain state of various types of adhesive joints. The paper presents the results of an experimental investigation into the key mechanical properties of two adhesives: VK-9 and 88-NP. In the course of the experimental studies, the shear moduli of two adhesives were obtained: 361.4 MPa for VK-9 adhesive and 16.0 MPa for 88-NP adhesive. Standard tests were also conducted to determine the peel strength for the two selected adhesives: the strength of VK-9 adhesive is 18.17 MPa, and for 88-NP adhesive it is 0.19 MPa. In both cases, the nature of the failure of the adhesive joints was determined: the failure type of the samples glued with VK-9 adhesive preferably corresponded to adhesive failure, while the samples glued with 88-NP adhesive demonstrated a typical cohesive and mixed failure type. The experimental data obtained can be used both for mathematical modelling of stress distribution in adhesive joints and for the development and refinement of failure criteria, strength analysis methods, and design approaches for adhesive joints. 2025-01-01T00:00:00Z http://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/9071 Термоінтерфейсні композиційні полімерні матеріали Лістратенко, О.М.; Шепетов, Ю.О.; Кравченко, О.В.; Борщов, І.В.; Подлєсний, Б.І. Предметом статті є аналіз і розробка нових термоінтерфейсних композиційних полімерних матеріалів, що використовуються для покращеного тепловідведення в електроніці. Метою роботи є створення ефективних композитів на основі полімідів і силіконових сполучних речовин з використанням наповнювачів з нітриду алюмінію. Застосування мінінаповнювачів з порошків білого нітриду алюмінію з мікрон-ними розмірами часток у полімерних матрицях дозволяє забезпечити можливість створення нових композиційних матеріалів з підвищеною теплопровідністю для використання в процесах збирання та герметизації електронних пристроїв. Використані методи включають чисельне моделювання теплопровідності за допомогою програмного комплексу COMSOL Multiphysics та експериментальні дослідження теплопровідності методом стаціонарного теплового потоку. Результати полягають у тому, що у теоретичних моделях термоінтерфейсних композиційних матеріалів, що розроблялись, у якості мінінаповнювачів полімерних матриць, використовувались порошки AlN з розмірами часток 10 мкм з величиною теплопровідності порядку 50-60 Вт/(м•K), що було експериментально підтверджено при дослідженні процесів їх агрегації у дисперсних розчинах полімерів при виготовленні теплопровідних композитних ПІ та силіконових матеріалів. При концентрації частинок AlN у композитів середнього наповнення з 45 об.% теплопровідність дослідних зразків термоінтерфейсних матеріалів, досягає 1,09 Вт/(м·К), що збігається з теоретичними прогнозами. У висновках зазначено, що такі матеріали можуть значно підвищити ефективність тепловідведення в електронних пристроях, а також знайти застосування в аерокосмічній, енергетичній та інших галузях промисловості.; The subject of the article is the analysis and development of new thermally conductive composite polymer materials used for improved heat dissipation in electronics. The goal of the work is to create effective composites based on polyimides and silicone binders using aluminum nitride fillers. The use of microfillers made of white aluminum nitride powders with micron-sized particles in polymer matrices enables the development of new composite materials with enhanced thermal conductivity for use in the assembly and sealing of electronic devices. The methods employed include numerical modeling of thermal conductivity using the COMSOL Multiphysics software suite and experimental studies of thermal conductivity by the steady-state heat flow method. The results show that in the the-oretical models of the developed thermally conductive composite materials, aluminum nitride powders with a particle size of 10 μm and thermal conductivity of about 50–60 W/(m·K) were used as microfillers in polymer matrices. This was experimentally confirmed by studying the aggregation processes of these powders in polymer dispersions during the fabrication of thermally conductive composite polyimide and silicone materials. At an average filler concentration of 45 vol.% AlN particles, the thermal conductivity of experimental samples of thermal interface materials reached 1.09 W/(m·K), which corresponds well with theoretical predictions. The conclusions state that such materials can significantly improve heat dissipation efficiency in electronic devices and may find applications in the aerospace, energy, and other industrial sectors. 2025-01-01T00:00:00Z http://dspace.library.khai.edu/xmlui/handle/123456789/9023 Візуальна комунікація та візуальні коди Мсаллам, К.П.; Кузнецова, Ю.А. 2023-01-01T00:00:00Z