Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36041

Record completo di tutti i metadati
Campo DCValoreLingua
dc.contributor.authorЧерепанська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorМельничук, Петро Петрович
dc.contributor.authorСазонов, Артем Юрійович
dc.contributor.authorCherepanska, Iryna
dc.contributor.authorMelnychuk, Petro
dc.contributor.authorSazonov, Artem
dc.date.accessioned2021-12-11T09:03:27Z-
dc.date.available2021-12-11T09:03:27Z-
dc.date.created2021-06-22
dc.date.issued2021-06-22
dc.date.submitted2021-05-18
dc.identifier.citationCherepanska I. Software of high-precision goniometric complex with artificial intelligence / Iryna Cherepanska, Petro Melnychuk, Artem Sazonov // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2021. — Vol 102. — P. 13–20.
dc.identifier.issn2522-4433
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36041-
dc.description.abstractВикладено розроблене авторами програмне забезпечення високоточного гоніометричного комплексу зі штучним інтелектом, зокрема штучними нейронними мережами, з розширеними функціональними можливостями, який призначений для безконтактних високоточних вимірювань при попередньо виставлених навігаційних чутливих елементів, плоских кутів, пірамідальності призм, інших об’єктів виробництва, показника заломлення оптичного скла тощо. Запропонований програмний продукт володіє розширеними можливостями, зокрема дозволяє з високою точністю проводити аналіз інтенсивностей спектрального розподілу хімічних елементів у металовмісних матеріалах. Структура програмного забезпечення відтворює парадигму модульної побудови, що зумовлює гнучкість, розширюваність та змінюваність програмних компонентів. У результаті реалізовано нейромережеву обробку вимірювальної інформації, автоматичну фільтрацію за методом ковзного середнього вихідного сигналу зашумленого похибками різної природи. Алгоритми та методи обробки вимірювальної інформації розробленого програмного продукту забезпечують проведення безконтактних гоніометричних вимірювань високоточним гоніометричним комплексом зі штучним інтелектом у масштабі реального часу з похибкою кінцевих результатів при багаторазових вимірюваннях, яка не перевищує 0,08''. Низка програмних модулів програмного забезпечення розроблена мовою програмування MATLAB, що дозволяє використовувати його в якості додаткового інструментарію в комплекті з однойменним середовищем математичного моделювання, або інсталювати окремо без нього. Програмний продукт ефективно працює на персональних комп’ютерах з різними ресурсами, в умовах обмеженої оперативної пам’яті та малої обчислювальної потужності. Обрана парадигма його модульної побудови забезпечує гнучкість, розширюваність та змінюваність програмних компонентів, що вигідно відрізняє розроблене програмне забезпечення від відомих та використовуваних нині.
dc.description.abstractSoftware of high-precision goniometric complex with artificial intelligence developed by the authors, particularly with artificial neural networks, with advanced functionality, designed for non-contact high-precision measurements at the previous settings of navigation sensing elements, flat angles, pyramidal prisms, other production objects, refraction index of optical glass, etc. is presented in this paper. The proposed software product has advanced capabilities, particularly, allows high-precision analysis of the intensities of the spectral distribution of chemical elements in metal-containing materials. The structure of the software reproduces the paradigm of modular construction, which determines the flexibility, extensibility and variability of software components. As a result, neural network processing of measuring information, automatic filtering by the method of moving average output signal noisy by errors of different nature is implemented.
dc.format.extent13-20
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету (102), 2021
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University (102), 2021
dc.relation.urihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2019-143-2-7-14
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15407/mfint.41.02.0263
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s00586-019-06115-w
dc.relation.urihttps://doi.org/10.21105/joss.02604
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1155/2016/1923934
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2019.01.070
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.01.102
dc.relation.urihttp://www.science-education.ru/ru/article/view?id=15123
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15827/0236-235X.125.159-166
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15407/mfint.42.10.1441
dc.subjectпрограмне забезпечення
dc.subjectвисокоточний гоніометричний комплекс
dc.subjectштучна нейронна мережа
dc.subjectшвидкодія вимірювань
dc.subjectsoftware
dc.subjecthigh-precision goniometric complex
dc.subjectartificial neural network
dc.subjectmeasurements running speed
dc.titleSoftware of high-precision goniometric complex with artificial intelligence
dc.title.alternativeПрограмне забезпечення високоточного гоніометричного комплексу зі штучним інтелектом
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages8
dc.subject.udc681.2
dc.subject.udc004
dc.relation.references1. Черепанська І. Ю. Безвесільна О. М., Сазонов А. Ю. Прецизійна інтелектуальна гоніометрична система. Вісник Вінницького політехнічного інституту. Серія Автоматика та інформаційно-вимірювальна техніка. Вінницький НТУ. 2019. № 2. С. 7–14. DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2019-143-2-7-14
dc.relation.references2. Cherepanska I., Bezvesilna O., Koval Yu., Sazonov A. Intelligent precise goniometric system of analysis of spectral distribution intensities for definition of chemical composition of metal- containing substances. Металлофизика и новейшие технологии. 2019. № 2 (41). Р. 263–278. DOI: https://doi.org/10.15407/mfint.41.02.0263
dc.relation.references3. Pan Y., Chen Q., Chen T. et al. Evaluation of a computer-aided method for measuring the Cobb angle on chest X-rays. Eur Spine J 28, 3035–3043 (2019). DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-019-06115-w
dc.relation.references4. Huang E., Skoufis A., Denning T., Qi J., Dagastine R., Tabor R. & Berry J. (2021). OpenDrop: Open-source software for pendant drop tensiometry contact angle measurements. Journal of Open Source Software. 6 (58). P. 2604–2604. DOI: https://doi.org/10.21105/joss.02604
dc.relation.references5. Young-Soo Park, John Arbie Agbayani, Jong-Han Lee, and Jong-Jae Lee Rotational Angle Measurement of Bridge Support Using Image Processing Techniques. Hindawi Publishing Corporation. Journal of Sensors. 2016. P. 1–9. DOI: https://doi.org/10.1155/2016/1923934
dc.relation.references6. Hlembotska L., Balytska N., Melnychuk P., Melnyk O. Computer modeling power load of face mills with cylindrical rake face of inserts in machining difficult-to-cut materials. Scientific Journal of TNTU (Tern.). 2019. Vol. 93. No. 1. P. 70–80. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2019.01.070
dc.relation.references7. Hlembotska L., Balytska N., Melnychuk P., Vyhovskyi H. (2021) Structural improvement of face mills designs based on systems approach. Scientific Journal of TNTU (Tern.). Vol. 101. No. 1. P. 102–114. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.01.102
dc.relation.references8. Petrov Yu. S., Petrova V. Yu., Rogachev L. V., Sokolov A. A., Sokolova O. A. Razrabotka i realizatsiya informatsionno-izmeritelnoy sistemyi predstavleniya i analiza informatsii po tehnogennyim tsiklam promyishlennogo predpriyatiya. Sovremennyie problemyi nauki i obrazovaniya. 2014. No. 5. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=15123.
dc.relation.references9. Yakimov V. N., Mashkov A. V., and Zhelonkin A. V. Spetsializirovannoe programmnoe obespechenie izmeritelnoy sistemyi dlya operativnogo otsenivaniya spektralnogo sostava mnogokomponentnyih protsessov. Programmnyie produktyi i sistemyi. Vol. 32. No. 1. 2019. Р. 159–166. DOI: https://doi.org/10.15827/0236-235X.125.159-166
dc.relation.references10. Cherepanska I., Koval Yu., Bezvesilna O., Sazonov A., Kedrovskyi S. Artificial neural network as a part of intelligent precise goniometric system of analysis of spectral distribution intensities for definition of chemical composition of metal-containing substances. Metallophysics and Advanced Technologies. 2020. Vol. 42. No. 10. Р. 1441–1454. DOI: https://doi.org/10.15407/mfint.42.10.1441
dc.relation.referencesen1. Cherepanska I. Yu. Bezvesilna O. M., Sazonov A. Yu. Pretsiziyna intelektualna goniometrichna sistema. Visnik Vinnitskogo politehnichnogo institutu. Seriya Avtomatika ta Informatsiyno-vimiryuvalna tehnika. Vinnitskiy NTU. 2019. № 2. S. 7–14. DOI: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2019-143-2-7-14
dc.relation.referencesen2. Cherepanska I., Bezvesilna O., Koval Yu., Sazonov A. Intelligent precise goniometric system of analysis of spectral distribution intensities for definition of chemical composition of metal-containing substances. Металлофизика и новейшие технологии. 2019. No. 2 (41). Р. 263–278. DOI: https://doi.org/10.15407/mfint.41.02.0263
dc.relation.referencesen3. Pan, Y., Chen, Q., Chen, T. et al. Evaluation of a computer-aided method for measuring the Cobb angle on chest X-rays. Eur Spine J 28, 3035–3043 (2019). DOI: https://doi.org/10.1007/s00586-019-06115-w
dc.relation.referencesen4. Huang E., Skoufis A., Denning T., Qi J., Dagastine R., Tabor R. & Berry J. (2021). OpenDrop: Open-source software for pendant drop tensiometry contact angle measurements. Journal of Open Source Software. 6 (58). Р. 2604–2604. DOI: https://doi.org/10.21105/joss.02604
dc.relation.referencesen5. Young-Soo Park, John Arbie Agbayani, Jong-Han Lee, and Jong-Jae Lee Rotational Angle Measurement of Bridge Support Using Image Processing Techniques. Hindawi Publishing Corporation. Journal of Sensors. 2016. Р. 1–9. DOI: https://doi.org/10.1155/2016/1923934
dc.relation.referencesen6. Hlembotska L., Balytska N., Melnychuk P., Melnyk O. Computer modeling power load of face mills with cylindrical rake face of inserts in machining difficult-to-cut materials. Scientific Journal of TNTU (Tern.). 2019. Vol. 93. No. 1. P. 70–80. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2019.01.070
dc.relation.referencesen7. Hlembotska L., Balytska N., Melnychuk P., Vyhovskyi H. (2021) Structural improvement of face mills designs based on systems approach. Scientific Journal of TNTU (Tern.). Vol. 101. No. 1. Р. 102–114. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.01.102
dc.relation.referencesen8. Petrov Yu. S., Petrova V. Yu., Rogachev L. V., Sokolov A. A., Sokolova O. A. Razrabotka i realizatsiya informatsionno-izmeritelnoy sistemyi predstavleniya i analiza informatsii po tehnogennyim tsiklam promyishlennogo predpriyatiya. Sovremennyie problemyi nauki i obrazovaniya. 2014. No. 5. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=15123.
dc.relation.referencesen9. Yakimov V. N., Mashkov A. V., and Zhelonkin A. V. Spetsializirovannoe programmnoe obespechenie izmeritelnoy sistemyi dlya operativnogo otsenivaniya spektralnogo sostava mnogokomponentnyih protsessov. Programmnyie produktyi i sistemyi. Vol. 32. No. 1. 2019. Р. 159–166. DOI: https://doi.org/10.15827/0236-235X.125.159-166
dc.relation.referencesen10. Cherepanska I., Koval Yu., Bezvesilna O., Sazonov A., Kedrovskyi S. Artificial neural network as a part of intelligent precise goniometric system of analysis of spectral distribution intensities for definition of chemical composition of metal-containing substances. Metallophysics and Advanced Technologies. 2020. Vol. 42. No. 10, P. 1441–1454. DOI: https://doi.org/10.15407/mfint.42.10.1441
dc.identifier.citationenCherepanska I., Melnychuk P., Sazonov A. (2021) Software of high-precision goniometric complex with artificial intelligence. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 102, pp. 13-20.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.02.013
dc.contributor.affiliationПоліський національний університет, Житомир, Україна
dc.contributor.affiliationДержавний університет «Житомирська політехніка», Житомир, Україна
dc.contributor.affiliationНаціональний технічний університет «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ, Україна
dc.contributor.affiliationPolissia National University, Zhytomyr, Ukraine
dc.contributor.affiliationZhytomyr Polytechnic State University, Zhytomyr, Ukraine
dc.contributor.affiliationNational Technical University Of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Politechnic Institute», Kyiv, Ukraine
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume102
dc.citation.spage13
dc.citation.epage20
È visualizzato nelle collezioni:Вісник ТНТУ, 2021, № 2 (102)



Tutti i documenti archiviati in DSpace sono protetti da copyright. Tutti i diritti riservati.