Дисертації (МЕ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено дисертації, які захищені працівниками кафедри.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Згорткова нейронна мережа для прогнозування коефіцієнту пропускання метаматеріалів в залежності від їх структури(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Зозюк, Максим Олегович; Королюк, Дмитро ВолодимировичЗозюк М. О. Згорткова нейромережа для прогнозування коефіцієнту пропускання метаматеріалів в залежності від їх структури. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 153 – Мікро- та наносистемна техніка (галузь знань 15 – Автоматизація та приладобудування). – Національний технічний університет України, Київ, 2022. Робота присвячена розробці методики прогнозування коефіцієнту пропускання метаматеріалів на основі топологічної структури та складу із застосуванням технік глибокого навчання, а саме – математичні нейронні мережі з використанням операцій згортки та допоміжних. Науково-прикладні дослідження, висвітлені в дисертаційній роботі, зосереджені на практичному дослідженні згорткових нейронних мереж для виконання завдань прогнозування у сферах проєктування, передбачення метаматеріалів з потрібними властивостями. В сучасних науково-технічних дослідженнях методи глибокого навчання: згорткові нейроні мережі, дають можливість розробити прості й ефективні методи аналізу та прогнозу властивостей в задачах дизайну метаматеріалів. Перевагою цієї техніки є зручність в реалізації, наявність даних для цього підходу, швидкість в обчисленнях у порівнянні з точними методами прогнозування властивостей і топологічної структури на основі фізичних законів. Звичайно, нейронні мережі є доволі складним процесом, який має свої недоліки – необхідність у великій кількості даних, відносна складність оптимізації, складність постановки задачі. З розвитком технологій глибокого навчання, ці недоліки все більш нівелюються, і тому їх використання стає доступнішим. Нейронні мережі використовуються для дизайну метаматеріалів, тобто штучних матеріалів, що мають непередбачуваний зворотний відгук на електромагнітні хвилі. Основна ідея полягає в тому, що нейронні мережі використовуються для оптимізації топології та параметрів метаматеріалів. Перш за все, нейронна мережа навчається на основі великої кількості вхіднихвихідних даних, де вхідні дані становлять собою деякі параметри метаматеріалу (наприклад, розмір, форма, компоненти), а вихідні дані - бажаний відгук на світло (наприклад, поглинання, відбивання, пропускання). Після завершення навчання, нейронна мережа може бути використана для прогнозування вихідних даних на основі нових вхідних даних, тобто вона може передбачати як відгук метаматеріалу на нові електромагнітні хвилі. Нейронні мережі можуть допомогти в процесі дизайну метаматеріалів, оскільки вони можуть досліджувати велику кількість варіантів метаматеріалів та ефективно оптимізувати їх параметри з метою досягнення бажаного функціонального відгуку. Одне з переваг використання нейронних мереж у дизайні метаматеріалів полягає в тому, що вони можуть враховувати складні взаємозв'язки між параметрами матеріалів і функціональним відгуком. Вони здатні знаходити нелінійні залежності, які можуть бути складні для методів традиційного проєктування. Отже, нейронні мережі дозволяють автоматизувати та оптимізувати процес дизайну метаматеріалів, забезпечуючи швидшу та ефективнішу розробку нових матеріалів з бажаними властивостями. Для досліджень використовувались сучасні напрацювання для згорткових нейронних мереж щодо підходів, які застосовуються для подолання їх обмежень. Було використано велику кількість інформації про метаматеріали з відповідних джерел, а саме – топологія та склад метаматеріалів. Використовувались програмні середовища для написання цифрового коду та побудови 3D об’єктів метаматеріалів з визначеними властивостями. Проаналізована можливість прогнозування коефіцієнту пропускання на основі інформації про структуру та складу метаматеріалів. Показано, що така можливість існує й описані основні умови, які накладаються на дані про метаматеріали, які потрібні для використання згорткових нейронних мереж при розв’язанні задач з прогнозування інформації про метаматеріали. Встановлено, що дані збережені в «.ply» форматі, не підходять, як вхідні дані для нейронної мережі. Був використаний програмний пакет Open3D на базі Python, для конвертації початкового формату у формат «.xyzrgb», який становить собою масив, де кожен рядок – це вектор з шести чисел; перші три – це координати, три інших – це RGB числа. Показана можливість використання такого вигляду інформації в процесах згортки та для навчання нейронної мережі. Представлено умови, які накладаються на дані: однорідність даних, що означає, що всі параметри, які впливають на результат прогнозування, мають або бути однаковими, або бути внесені в дані, як інформація про властивості; масштабованість, що означає, що дані мають бути зведені до однакових діапазонів значень та масштабів. Розроблено алгоритм прогнозування властивостей на основі структури та складу метаматеріалів із використанням згортокової нейронної мережі. Розроблено алгоритм для збереження інформації про склад метаматеріалів. Показано, що використовуючи інформації про електромагнітні властивості компонентів є можливість передбачувати електромагнітні властивості метаматеріалів. Побудовано в цифровому середовищі 3D об'єкти метаматеріалів із закріпленням за кожним пікселем інформації про компонент. Описано алгоритм збереження цієї інформації у зручному для навчання згорткової нейронної мережі вигляді. Представлено види цифрових форматів, які можуть бути використані для збереження потрібної про метаматеріали інформації. Проаналізовано формат, який використовувався для збереження інформації про 3D об’єкт в цій роботі. Описано процес представлення властивостей метаматеріалів у зручному для навчання згорткової нейронної мережі вигляді. Два методи було використано для порівняння ефективності обох методів. Показано, що метод з представлення характеристик у вигляді коефіцієнтів полінома є швидшим, але не відповідним для вирішення задач з прогнозування характеристик метаматеріалів. Проаналізовано інші формати збереження інформації про 3D структури. Досліджено, що такі формати, як «.fbx», «.obj», «.stl», «.3ds» не підходять, через такі причини: відсутність ефективного програмного функціонала (для конвертування в потрібний для нейронної мережі формат); відсутність збереження інформації про додаткові канали інформації; присутність зайвої інформації, яку немає можливості відділити від необхідної. Розроблено архітектуру згорткової нейронної мережі для прогнозування частотних електромагнітних характеристик на основі структури та складу метаматеріалів. Показані результати прогнозування для обох випадків з представлення коефіцієнту пропускання – у вигляді масиву точок та коефіцієнтів поліному. Проаналізовано результати прогнозування та приведені способи до покращення цих результатів та оптимізації мережі для зменшення часу виконання навчання та збереження ресурсів. Вказано, що збільшення даних є найбільш ефективним методом для покращення результатів прогнозування. Попри це, методи покращення результатів, які засновані на зміні архітектури та зміни гіперпараметрів потрібно постійно оцінювати та використовувати при можливості.Документ Відкритий доступ Особливості застосування нанотехнологій зондової мікроскопії в діагностиці та направленій модифікації поверхонь напівпровідникових наноструктур і 2D матеріалів(2022) Малюта, Сергій Васильович; Литвин, Петро Мар’яновичДокумент Відкритий доступ Гетероструктури на основі твердих розчинів А3В5 для волоконно-оптичних систем передачі інформації(2021) Воронько, Андрій Олександрович; Вербицький, Володимир ГригоровичДокумент Відкритий доступ Обґрунтування вибору діелектрика та дослідження плівок діоксиду церію для МДН-структур(2021) Королевич, Любомир Миколайович; Борисов, Олександр ВасильовичДокумент Відкритий доступ Вплив розмірних ефектів на характеристики фероелектриків в приладах мікроелектроніки(2021) Шевлякова, Ганна Вікторівна; Морозовська, Ганна МиколаївнаДокумент Відкритий доступ НВЧ ферити та композиційні резонансні елементи на їх основі з керованими властивостями(2020) Федорчук, Олександр Петрович; Білоус, Анатолій ГригоровичДокумент Відкритий доступ Наноструктурні металодіелектричні системи з прогнозованими електромагнітними характеристиками(2020) Мачулянський, Олександр ВікторовичДокумент Відкритий доступ Керовані композитні структури мікрохвильового діапазону(2020) Татарчук, Дмитро Дмитрович; Поплавко, Юрій МихайловичДокумент Відкритий доступ Високотемпературні термоелектричні елементи на основі багатокомпонентних безкисневих сполук(2020) Цигода, Владислав Владиславович; Петровський, Віталій ЯрославовичДокумент Відкритий доступ Напівпровідникові перетворювачі механічних величин з використанням поперечних тензоефектів(2019) Михайленко, Ігор Всеволодович; Орлов, Анатолій ТимофійовичДокумент Відкритий доступ Нанотемплети для гетероструктур нітридів III групи(2018) Суховій, Ніна Олегівна; Осінський, Володимир ІвановичДокумент Відкритий доступ Мікромеханічні терморезисторні перетворювачі(2017) Лупина, Борис Іванович; Борисов, Олександр Васильович; Мікроелектроніки; Електроніки; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»Документ Відкритий доступ Активные фильтры на тонкопленочных пьезоэлектрических резонаторах(2016) Зазерин, Андрей Игоревич; Орлов, Анатолий Тимофеевич; микроэлектроники; электроники; Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический институт"Документ Відкритий доступ Сенсори на акустичних хвилях на основі наноструктурованого оксиду цинку(2016) Ульянова, Вероніка Олександрівна; Орлов, Анатолій Тимофійович; мікроелектроніки; електроніки; Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут"Документ Відкритий доступ Мікрохвильове поглинання і термостабільність діелектричних матеріалів(2016) Діденко, Юрій Вікторович; Поплавко, Юрій Михайлович; мікроелектроніки; електроніки; Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут"