Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського

ELAKPI – інституційний репозитарій, що накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та надійний доступ через Інтернет до наукових та освітніх матеріалів професорсько-викладацького складу, співробітників, студентів, аспірантів та докторантів КПІ ім. Ігоря Сікорського. За посиланням можна ознайомитися з положенням про ELAKPI.

Доступ до матеріалів ELAKPI

Доступ до повних текстів матеріалів ELAKPI вільний в мережі Інтернет, крім:

  • частини матеріалів з зібрань факультетів/кафедр, завантажених до 2016 року, доступ до яких надається в локальній мережі університету, що вказано в описі матеріалу;
  • звітів про НДР – доступ з комп’ютерів у залі № 6.6 НТБ;
  • дисертацій та авторефератів, завантажених до 2016 року, які доступні тільки для перегляду з комп’ютерів у залі № 6.6 НТБ.

Щоб отримати права на перегляд/скачування повних текстів ресурсів, доступних тільки в локальній мережі університету, зареєстровані користувачі Бібліотеки КПІ ім. Ігоря Сікорського можуть скористатися послугою Віддалений доступ до "локальних" ресурсів.

Розміщення матеріалів в ELAKPI
Контакти

Бібліотека КПІ ім. Ігоря Сікорського, зал № 4.4, тел. +38 (044) 204-96-72, elakpi@library.kpi.ua, elakpi.ntb@gmail.com

 

Фонди

Виберіть фонд, щоб переглянути його зібрання.

Зараз показуємо 1 - 38 з 38

Нові надходження

Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Модернізація установки виробництва алкил–бензину з розробкою реактора–алкилатора та теплообмінника
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Черниш, Ігор Сергійович; Гусарова, Олена Віталіївна
Метою дисертації є підвищення ефективності виробництва алкілатних фракцій шляхом модернізації змішувача реактора–алкилатора у технологічній схемі виробництва алкил–бензину. Записка містить опис технологічного процесу виробництва алкілатних фракцій, конструкції реактора–алкилатора, теплообмінника, опис, призначення та області застосування обладнання, технічні характеристики, опис і обґрунтування вибраних конструкцій, розрахунки, що підтверджують працездатність і надійність конструкцій, рекомендації, кресленики та специфікації до них. Виконано модернізацію апарату та визначено очікувані техніко–економічні показники від впровадження модернізації. Визначено рівень стандартизації та уніфікації. Результати роботи можуть бути використані з навчальною метою на кафедрі машин та апаратів хімічних і нафтопереробних виробництв.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Програмне забезпечення збору та аналізу даних для управління мікрогрідами в реальному часі
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Ващенко, Максим Юрійович; Шпурик, Вадим Васильович
Магістерська дисертація за темою «Програмне забезпечення збору та аналізу даних для управління мікрогрідами в реальному часі» виконана студентом кафедри цифрових технологій в енергетиці НН ІАТЕ Ващенком Максимом Юрійовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-науковою програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Аналіз предметної галузі та огляд існуючих підходів», «Методи та засоби інтелектуального управління мікрогрідами», «Проектування середовища навчання та функції винагороди», «Програмна реалізація та верифікація результатів», «Розробка стартап-проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел; ілюстрацій; таблиць та додатків. Загальний обсяг роботи __ сторінок. Актуальність теми. Оперативне управління мікрогрідом є задачею багатокритеріальної оптимізації в умовах стохастичного середовища. Класичні методи диспетчеризації не здатні ефективно її розв'язувати, тоді як глибоке навчання з підкріпленням дозволяє агенту навчитись оптимальній стратегії без побудови явної моделі системи. Аналіз існуючих платформ виявив характерну прогалину: жодне з доступних рішень не поєднує збір телеметрії, інтелектуальну диспетчеризацію та аналітику в єдиній архітектурі. Мета роботи і завдання дослідження. Метою роботи є розробка програмного забезпечення для збору та аналізу даних з інтелектуальним управлінням мікрогрідом у режимі реального часу на основі алгоритму Deep Q-Network. Для досягнення мети вирішуються задачі: аналіз архітектури мікрогрідів та існуючих програмних рішень; формалізація задачі диспетчеризації як марковського процесу прийняття рішень; розробка підсистеми збору та валідації телеметричних даних; проектування середовища навчання та функції винагороди; навчання DQN-агента та верифікація результатів; розробка FastAPI-сервера та інтерактивного інтерфейсу оператора. Об'єкт дослідження. Процес інтелектуального управління розподіленими енергетичними ресурсами мікрогріду в режимі реального часу. Предмет дослідження. Методи, алгоритми та архітектурні рішення для збору й валідації телеметричних даних, прогнозування часових рядів та інтелектуальної диспетчеризації на основі глибокого навчання з підкріпленням. Наукова новизна одержаних результатів. Задачу оптимального керування мікрогрідом вперше формалізовано як марковський процес прийняття рішень із функцією винагороди у вигляді зваженої суми семи нормалізованих штрафних складових різної фізичної розмірності. Розроблено методику ітеративного проектування функції винагороди, що забезпечує відтворюваність методу для інших задач диспетчеризації. Практичне значення одержаних результатів. Навчений DQN-агент суттєво знижує сукупні операційні витрати відносно пасивної стратегії та евристичного алгоритму управління. Час прийняття рішення агентом на 3–4 порядки менший за час розв'язання задачі MPC, що забезпечує практичну придатність для управління в реальному часі. Топологічно-незалежна архітектура дозволяє адаптувати платформу до іншого мікрогріду без зміни коду.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Вебзастосунок «Код-детектив» для інтерактивного навчання програмуванню на основі ігрових сценаріїв
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Власюк, Іван Вікторович; Свинчук, Ольга Василівна
Магістерська дисертація за темою «Вебзастосунок «Код-детектив» для інтерактивного навчання програмуванню на основі ігрових сценаріїв» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Власюком Іваном Вікторовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання створення вебзастосунку "Код-детектив"», «Огляд існуючих навчальних систем та обґрунтування напряму дослідження», «Програмні інструменти для вирішення поставленого завдання», «Опис програмної системи», «Розробка стартап-проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 26 джерел; 24 ілюстрації. Загальний обсяг роботи 120 сторінок. Актуальність роботи Зростання ролі практико-орієнтованого ІТ-навчання потребує платформ, які поєднують перевірку знань, виконання коду, адаптивну підтримку та мотиваційні механіки. Наявні рішення здебільшого покривають лише окремі аспекти, тому розробка інтегрованого вебзастосунку для цілісної навчальної взаємодії є актуальною. Мета роботи і завдання дослідження Метою роботи є розробка вебзастосунку «Код-детектив» для інтерактивного навчання програмуванню на основі ігрових сценаріїв. Для досягнення мети поставлені такі завдання: проаналізувати існуючі вебплатформи для навчання програмуванню для виявлення переваг та недоліків; розробити архітектуру вебзастосунку, визначивши основні компоненти та структуру бази даних; розробити логічну структуру навчального контенту у вигляді послідовних вузлів та умов доступу до них; спроєктувати логіку гейміфікації та адаптивності навчального процесу; програмно реалізувати вебзастосунок «Код-детектив», забезпечивши інтеграцію ігрових сценаріїв з інструментами автоматизованої перевірки програмного коду. Практичне значення одержаних результатів Розроблено працездатний вебзастосунок, придатний для використання у ЗВО, навчальних центрах і корпоративному навчанні. Система забезпечує автоматизоване оцінювання, прозоре відстеження прогресу, зниження ручного навантаження викладачів і можливість подальшого масштабування.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Методи та програмне забезпечення визначення показників функціональної стійкості інформаційної системи на основі машинного навчання
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Дудкін, Олексій Миколайович; Мусієнко, Андрій Петрович
Магістерська дисертація за темою «Методи та програмне забезпечення визначення показників функціональної стійкості інформаційної системи на основі машинного навчання» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Дудкіним Олексієм Миколайовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Задача реалізації нових методів оцінки функціональної стійкості на основі алгоритмів машинного навчання», «Аналіз існуючих порівняльних аналізів», «Засоби для розробки програмної системи та схематичний опис її реалізації», «Робота користувача із програмою та проведення тестувальних досліджень», «Розробка стартап-проекту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 18 джерел; 42 ілюстрації; 3 додатки. Загальний обсяг роботи 127 сторінок. Актуальність роботи Прогнозування збоїв в роботі системи в реальному часі на основі зібраних статистичних даних; Оцінка показників функціональної стійкості відразу декількома методами із можливістю порівняльного аналізу між ними; Схематична побудова абстрактного представлення моделей інформаційних систем; Використання штучного інтелекту, зокрема різних алгоритмів машинного навчання як широковживаного на даний момент підходу до вдосконалення автоматизованої роботи саме для оцінки показника функціональної стійкості інформаційних систем; Необхідність швидко досліджувати дуже великі системи, які майже неможливо оцінювати вже існуючими класичними методами; Пошук взаємозв’язків між не схожими за структурою системами. Мета роботи і завдання дослідження Метою роботи є створення нових методів розрахунку показників функціональної стійкості інформаційних систем на основі алгоритмів машинного навчання і їх порівняння з класичними підходами. Для досягнення мети визначені наступні задачі: Проаналізувати існуючі методи стійкості щодо їх переваг і недоліків; Вибрати розповсюджені алгоритми машинного навчання; Визначити стек технологій для реалізації програми; Розробити редактор моделей систем і калькулятор стійкості; Протестувати застосунок на різноманітних графах моделей систем Практичне значення одержаних результатів полягає в отриманні розрахованої інформації відносно обраної моделі інформаційної системи для дослідження методів розрахунку функціональної стійкості. Головної перевагою є той факт, що програмний застосунок є одночасно і редактором, і калькулятором, а отже охоплює великий спектр задач для виконання. Найбільш корисною програма буде для інженерів, яким потрібні точні чи наближені розрахунки, та науковцям, для яких важливі дослідження різних систем в теоретичному плані.
Ескіз недоступний
ДокументВідкритий доступ
Програмне забезпечення для інтелектуального моніторингу розподілених енергетичних ресурсів мікромережі з використанням IoT і граничних обчислень
(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Жовмір, Максим Володимирович; Сарибога, Ганна Володимирівна
Магістерська дисертація за темою «Програмне забезпечення для інтелектуального моніторингу розподілених енергетичних ресурсів мікромережі з використанням IoT і граничних обчислень» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Жовміром Максимом Володимировичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Опис предметної області та постановка завдання», «Аналіз та дослідження існуючих методів», «Програмні інструменти та технології реалізації системи», «Опис програмної системи та реалізації», «Основні наукові та практичні результати»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 29 джерел; 13 ілюстрацій; 6 таблиць; 3 додатків. Загальний обсяг роботи 117 сторінок. Актуальність роботи В умовах енергетичної кризи та систематичних руйнувань інфраструктури України, перехід до розподілених енергетичних ресурсів стає критичною необхідністю. Традиційні хмароцентричні системи моніторингу мають високу латентність та залежність від інтернет-зв’язку. Актуальність дослідження зумовлена потребою у створенні автономних інтелектуальних Edge-вузлів, здатних здійснювати предиктивний аналіз та керування енергобалансом безпосередньо на місці генерації, мінімізуючи навантаження на мережу та забезпечуючи живучість мікромережі під час блекаутів. Мета роботи і завдання дослідження Метою роботи є підвищення автономності та ефективності функціонування розподілених мікромереж шляхом розробки програмно-алгоритмічного забезпечення на базі парадигми граничних обчислень та методів глибокого навчання. Для досягнення мети вирішено такі завдання: дослідити архітектурні особливості граничних обчислень; розробити асинхронне програмне ядро для локального збору та обробки телеметрії; створити модель прогнозування генерації на базі нейромережі; імплементувати агентне управління накопичувачами енергії на основі алгоритму з донавчанням; проаналізувати відмовостійкість системи в умовах відсутності зовнішнього зв'язку. Практичне значення одержаних результатів: Розроблене програмне забезпечення може бути впроваджене на об'єктах критичної інфраструктури для забезпечення автономного енергопостачання. Результати дозволяють скоротити мережевий трафік на 90% та зменшити час реакції системи до 45 мс. Створене ПЗ готове до інтеграції в промислові контролери для управління фотоелектричними станціями потужністю до 30 кВт.