Швайко, Валерій ГригоровичГранківський, Дмитро Петрович2026-09-182026-09-182026Гранківський, Д. П. Програмний додаток для підбору рекуператора методами машинного навчання на основі цифрового двійника приміщення : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Гранківський Дмитро Петрович. – Київ, 2026. – 92 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/83282Дипломна робота за темою «Програмний додаток для підбору рекуператора методами машинного навчання на основі цифрового двійника приміщення» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Гранківським Дмитром Петровичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 4 розділів («Аналіз моделювання мікроклімату та методів оптимізації», «Проєктування структури та обґрунтування компонентів системи HIVAnalyzer», «Програмна реалізація комплексу HIVAnalyzer», «Верифікація програмного комплексу та інструкція користувача»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 16 джерел; 19 ілюстрацій; та 2 додатки. Загальний обсяг роботи 69 сторінок. Актуальність теми обумовлена необхідністю підвищення енергоефективності будівель через їх герметизацію, що призводить до погіршення якості повітря й вимагає впровадження інтелектуальних систем для підбору вентиляції. Метою роботи стало створення веб-додатка для автоматизованого вибору рекуператорів та оптимізації їхніх режимів на основі цифрового двійника приміщення з використанням машинного навчання. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблений комплекс дозволяє користувачам без спеціальних інженерних знань миттєво розраховувати динаміку мікроклімату й знаходити оптимальні енергоефективні рішення.92 c.ukцифровий двійникрекуператор тепламікрокліматнавчання з підкріпленнямалгоритм PPOсурогатна модельEnergyPlusPythonBachelor Thesis