Бакалаврські роботи
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено бакалаврські проекти (роботи) на здобуття ступеня бакалавра.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система відеомоніторингу стану водія автотранспорту для підвищення безпеки дорожнього руху(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Кудрявцев, Іван Михайлович; Титаренко, Андрій МиколайовичДипломна робота: 101 с., 15 рис., 16 табл., 2 додатки, 24 джерела. Об’єкт дослідження — процес виявлення ознак сонливості водія транспортного засобу за відеопотоком у реальному часі. Предмет дослідження — методи комп’ютерного зору, архітектури нейронних мереж та алгоритми обробки відеопотоку для моніторингу стану водія. Мета роботи — розроблення інтелектуальної системи відеомоніторингу стану водія на основі гібридної архітектури OpenCV та YOLOv8, що функціонує в режимі реального часу на стандартній веб-камері без спеціалізованого апаратного забезпечення. Як результат роботи, проаналізовано дорожньо-транспортну статистику, пов’язану з втомою водіїв, та визначено ключові візуальні маркери сонливості. Розроблено програмний продукт мовою програмування Python, що реалізує двоетапний пайплайн детекції: каскади Хаара локалізують обличчя і зону очей, а нейронна мережа YOLOv8n класифікує стан кожного ока. Сформовано гібридний навчальний датасет та проведено навчання моделі із застосуванням domain adaptation. Реалізовано двошаровий алгоритм накопичення індексу сонливості, який забезпечує стійкість системи до поодиноких хибних класифікацій. Практична цінність роботи полягає в тому, що система розгортається на стандартній веб-камері та персональному комп’ютері без спеціалізованих сенсорів, що суттєво знижує поріг впровадження систем моніторингу стану водія у малому та середньому транспортному бізнесі.Документ Відкритий доступ Розробка мобільної інтелектуальної системи розпізнавання навколишніх звуків для допомоги користувачам на основі аудіоаналізу із застосуванням методів глибокого навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Коросташевич, Марія Ярославівна; Гуськова, Віра ГеннадіївнаДипломна робота: 114 с., 14 рис., 12 табл., 16 посилань, 2 додатки. Об'єкт дослідження – аудіосигнали навколишнього середовища, що можуть бути корисними для інформування користувача про події поряд із ним. Предмет дослідження – методи аудіоаналізу та глибокого навчання для класифікації навколишніх звуків у мобільному середовищі. Мета роботи – розробити мобільну інтелектуальну систему, яка виконує локальне розпізнавання вибраних класів навколишніх звуків і допомагає користувачу реагувати на важливі події. У роботі розглянуто сучасні підходи до класифікації навколишніх звуків, проаналізовано особливості мобільного аудіоаналізу та підготовлено аудіодані на основі відкритих датасетів FSD50K та ESC-50. Для побудови моделі використано YAMNet як джерело аудіоознак, поверх яких навчено додатковий класифікатор для вибраних класів звуків. Практичну частину реалізовано у вигляді Android-застосунку мовою Kotlin із використанням TensorFlow Lite для локального розпізнавання, фоновим моніторингом аудіо та системою сповіщень користувача. Проведено оцінювання точності розпізнавання, побудовано матрицю плутанини, порівняно результати різних підходів та визначено обмеження розробленої системи..Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система прогнозування погодинних цін на основі кластеризації режимів ринку електроенергії України(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Кіндзерська, Анастасія Олександрівна; Недашківська, Надія ІванівнаДипломна робота: 117 с., 14 табл., 19 рис., 2 дод., 28 посилань. Мета дослідження – підвищення точності та інтерпретованості прогнозування погодинних цін електроенергії в Україні шляхом побудови інтелектуальної системи, що поєднує кластеризацію типових режимів функціонування ринку електроенергії та моделі машинного навчання для прогнозування цін. Обʼєкт дослідження – процес формування погодинних цін на ринку електроенергії України та добові режими, що описуються часовими рядами цін, імпорту, експорту та балансуючих показників. Предмет дослідження – методи кластеризації добових профілів ринку електроенергії та методи машинного навчання для прогнозування погодинних цін з урахуванням виявлених режимів ринку. Методи дослідження – методи функціонального аналізу даних для подання кожної доби як функціонального спостереження; алгоритм funWeightClust для кластеризації режимів ринку електроенергії; алгоритми K-means і DBSCAN для порівняльного аналізу результатів кластеризації; алгоритм XGBoost для прогнозування погодинних цін електроенергії; методи оцінювання якості кластеризації на основі BIC, ICL та Silhouette; методи оцінювання якості прогнозування на основі MAE, RMSE, MAPE, графічного порівняння фактичних і прогнозних кривих, а також аналізу обчислювальної ефективності за часом виконання. У роботі досліджено проблему підвищення точності прогнозування погодинних цін електроенергії на основі виявлення типових режимів функціонування ринку.Документ Відкритий доступ Моделювання багатoагентного навчання у стратегічних іграх(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Ларьков, Олег Олегович; Куєвда, Юлія ВалеріївнаДипломна робота: 93 с., 20 рис., 8 табл., 2 додатки, 16 джерел. Об’єкт дослідження: процес багатоагентної взаємодії у стратегічних іграх. Предмет дослідження: алгоритми навчання агентів у скінченній стратегічній грі. Мета роботи: моделювання багатоагентного навчання у стратегічній грі та порівняльний аналіз алгоритмів навчання агентів щодо їхньої здатності наближатися до змішаної рівноваги Неша. Методи дослідження: методи теорії ігор, математичне моделювання,навчання з підкріпленням, багатоагентне моделювання, імітаційний експеримент, порівняльний аналіз результатів, програмна реалізація мовою Python.Практичне значення роботи полягає у створенні програмного інструменту для моделювання багатоагентної стратегічної гри, порівняння алгоритмів навчання агентів і дослідження їхнього наближення до рівноваги Неша. Розроблена модель може бути використана як навчальний і дослідницький інструмент для аналізу поведінки агентів у багатоагентних стратегічних середовищахДокумент Відкритий доступ Підвищення ефективності функціонування засобів обмеження струмів витоку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Красножон, Олександр Сергійович; Побігайло, Віталій АнатолійовичТема дипломного проєкту: «Підвищення ефективності функціонування засобів обмеження струмів витоку». Пояснювальна записка дипломного проєкту викладена на 116 сторінках, містить 27 рисунків, 42 таблиці, 4 аркуші графічної частини та 44 використані джерела. Метою дипломного проєктування є підвищення ефективності функціонування засобів обмеження струмів витоку в системі електропостачання промислового цеху шляхом аналізу режимів роботи мережі, обґрунтованого вибору пристроїв захисного відключення та розроблення активної диференційної системи захисту. У дипломному проєкті наведено загальні відомості про об'єкт та проаналізовано умови його електропостачання; виконано розрахунок електричних навантажень цеху, вибрано трансформаторну підстанцію 10/0,4 кВ і засоби компенсації реактивної потужності; здійснено вибір комутаційної апаратури та розрахунок струмів короткого замикання. Проаналізовано та розраховано струми витоку в мережі цеху, обґрунтовано вибір пристроїв захисного відключення та розроблено активну диференційну систему захисту на базі пристрою контролю струму витоку RCMA420. Оцінено ефективність запропонованих рішень і розглянуто питання охорони праці та пожежної безпеки, зокрема оцінювання умов праці за методом Елмері та розрахунок захисного заземлення частотних перетворювачів.Документ Відкритий доступ Аналіз ефективності застосування установок зберігання енергії у системі електропостачання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Тітов, Андрій Володимирович; Притискач, Іван ВасильовичТема дипломного проєкту: Аналіз ефективності застосування установок зберігання енергії у системі електропостачання. Дипломний проєкт представлено на аркушах 142 машинописного тексту, кількість ілюстрацій – 48, таблиць – 25, робочих креслень – 4, перелік використаних джерел – 16 найменувань. Мета проєкту – підвищення надійності, стійкості та енергоефективності системи електропостачання шляхом оптимального вибору та впровадження установок зберігання енергії (УЗЕ). У дипломному проєкті наведено розрахунки навантаження району міста та декількох цехів. За отриманими навантаженнями було вибрано трансформаторні підстанції та кабельні лінії напругою нижче 1 кВ, що живлять споживачів електричної енергії. Також було проведено вибір устаткування мережі електропостачання напругою вище 1 кВ, а саме: силових трансформаторів, апаратів захисту та автоматизації. Окрему увагу приділено вибору сучасних технічних засобів резервного живлення: дизельної генераторної установки, акумуляторних батарей LiFePO4 та гібридного інвертора. Розроблено схему їх інтеграції у систему електропостачання цеху, що забезпечує миттєве резервування та тривалу автономну роботу. Також розглянуто питання охорони праці та пожежної безпеки під час монтажу та експлуатації установки зберігання енергії.Документ Відкритий доступ Обґрунтування технічних рішень формування системи сонячної генерації приватного домогосподарства для реалізації моделі Net Billing(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Оксенчук, Максим Вячеславович; Онищенко, Ярослав ДмитровичОб’єктом дослідження є система електропостачання приватного житлового будинку та можливість інтеграції до неї сонячної фотоелектричної станції для роботи за моделлю Net Billing. Предметом дослідження є технічні рішення щодо вибору параметрів, структури та режимів роботи сонячної електростанції приватного домогосподарства. Метою дипломного проєкту є обґрунтування технічних параметрів системи сонячної генерації приватного будинку, визначення оптимальної встановленої потужності сонячної електростанції, оцінка її прогнозної генерації та ефективності роботи в умовах реалізації механізму Net Billing. У роботі виконано аналіз системи електропостачання приватного домогосподарства, досліджено структуру та режими електроспоживання будинку, проаналізовано умови приєднання до електричних мереж оператора системи розподілу. Проведено розрахунок електричних навантажень, визначено розрахункові потужності та струми електроприймачів. Обґрунтовано доцільність впровадження сонячної електростанції, виконано аналіз сонячного енергетичного ресурсу району розташування об’єкта, визначено оптимальну встановлену потужність фотоелектричної системи та здійснено вибір основного обладнання.