Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53383| Назва: | Розробка моделі генерації та оптимізації дизайну виробів на основі генеративних моделей штучного інтелекту |
| Інші назви: | Development of a model for generation and optimization of product design based on generative artificial intelligence models |
| Автори: | Гаврись, Софія Тарасівна Havrys, Sofiia Лаврентій, Олег Васильович Lavrentii, Oleh |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії. Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологій |
| Бібліографічне посилання: | Гаврись С.Т., Лаврентій О.В. – Розробка моделі генерації та оптимізації дизайну виробів на основі генеративних моделей штучного інтелекту: кваліфікаційна робота бакалавра за спеціальністю 151 – «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» / С.Т. Гаврись, О.В. Лаврентій – Тернопіль: ТНТУ, 2026. – 81 с. |
| Дата публікації: | 24-чер-2026 |
| Дата внесення: | 12-лип-2026 |
| Видавництво: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя |
| Країна (код): | UA |
| Місце видання, проведення: | Тернопіль |
| Науковий керівник: | Дідич, Ірина Степанівна Didych, Iryna |
| УДК: | 004.03.8 |
| Теми: | 151 автоматизація комп’ютерно-інтегрованих технологій ШІ генеративний дизайн генетичний алгоритм параметричне моделювання екструзія снекові вироби solidworks dall·e автоматизоване проєктування АІ generative design genetic algorithm parametric modeling extrusion snack products solidworks dall·e automated design |
| Кількість сторінок: | 81 |
| Короткий огляд (реферат): | Гаврись С.Т., Лаврентій О.В. – Розробка моделі генерації та оптимізації дизайну виробів на основі генеративних моделей штучного інтелекту (комплексна робота). 151 – «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології» – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. – Тернопіль, 2026.
Кваліфікаційна робота присвячена розробленню моделі генерації та оптимізації дизайну виробів на основі генеративних моделей штучного інтелекту для автоматизованого створення нових форм екструдованих снекових виробів. У роботі використано генетичний алгоритм, засоби генеративного штучного інтелекту та CAD-технології для генерації, візуалізації та проєктування виробів. У результаті дослідження отримано нові конструктивні рішення, виконано їх фотореалістичну візуалізацію та розроблено формоутворюючу матрицю для виготовлення одного з виробів. Havrys S.T., Lavrentii O.V. – Development of a model for generation and optimization of product design based on generative artificial intelligence models (complex topic). 151 - "Automation and computer-integrated technologies" - Ternopil Ivan Puluj National Technical University. - Ternopil, 2026 The qualification work is devoted to the development of a model for the generation and optimization of product design based on generative artificial intelligence models for the automated creation of new shapes of extruded snack products. The thesis utilizes a genetic algorithm, generative artificial intelligence tools, and CAD technologies for the generation, visualization, and design of products. As a result of the research, new design solutions were obtained, their photorealistic visualization was performed, and a molding die was developed for the manufacture of one of the products |
| Опис: | Роботу виконано на кафедрі комп’ютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться 24 червня 2026 р. о 09 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 20 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 505 |
| Зміст: | ВСТУП 9 РОЗДІЛ 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 12 1.1 Технологія виробництва екструдованих снекових виробів 12 1.2 Конструктивні особливості екструдерів та формоутворюючих матриць 19 1.3 Методи комп'ютерного проєктування виробів 23 1.4 Генеративні моделі та еволюційні алгоритми оптимізації конструкції 27 1.5 Сучасні генеративні моделі ШІ для візуалізації виробів 31 1.6 Аналіз предметної області та постановка задачі 33 РОЗДІЛ 2. ПРОЕКТНА ЧАСТИНА 36 2.1 Аналіз та формування набору базових форм снекових виробів 36 2.2 Формування параметричного опису виробів 38 2.3 Розроблення структури системи генерації та оптимізації дизайну 41 2.4 Інтеграція результатів генеративного проєктування у технологічний процес екструзійного виробництва 45 2.5 Вибір ПЗ реалізації системи 50 РОЗДІЛ 3. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 54 3.1 Реалізація генетичного алгоритму генерації та оптимізації форм снекових виробів 54 3.2. Результати генерації та оптимізації нових форм снекових виробів 59 3.3. Розроблення тривимірної моделі обраної форми у SolidWorks 64 3.4. Аналіз результатів розробленої системи генерації та оптимізації форм снекових виробів 67 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 69 4.1 Аналіз небезпечних та шкідливих факторів під час роботи з комп'ютерною технікою 69 4.2 Забезпечення безпеки життєдіяльності під час роботи з комп'ютерною технікою 71 4.3 Заходи пожежної безпеки в приміщенні з комп’ютерною технікою 74 ВИСНОВКИ 77 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 79 ДОДАТКИ |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53383 |
| Власник авторського права: | © Гаврись С.Т., Лаврентій О.В, 2026 |
| Перелік літератури: | 1. Altınkaynak A. Three dimensional finite element simulation of polymer melting and flow in a single-screw extruder: optimization of screw channel geometry. Izmir Institute of Technology, 2010. 2. Riaz, M. N. (2000). Extruders in Food Applications. CRC Press. 3. Bouvier, J.-M., & Campanella, O. H. (Eds.). (2020). Extrusion Processing Technology: Food and Non-Food Biomaterials. Wiley. 4. Nielsen, S. S. (2010). Food Processing: Principles and Applications. Wiley-Blackwell. 5. Rauwendaal C. Polymer Extrusion. 5th ed. Munich : Hanser Publishers, 2014. 950 p. 6. Guy R. Extrusion Cooking: Technologies and Applications. Cambridge : Woodhead Publishing, 2001. 288 p. 7. Fellows P. J. Food Processing Technology: Principles and Practice. 5th ed. Oxford : Woodhead Publishing, 2022. 1128 p. 8. Singh R. P. Introduction to Food Engineering. 6th ed. London : Academic Press, 2022. 922 p. 9. Groover M. P. Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing. 5th ed. New York : Pearson, 2020. 816 p. 10. Dassault Systèmes. SOLIDWORKS 2025 User Guide. Waltham : Dassault Systèmes, 2025. 11. Planchard D. SOLIDWORKS 2025 Tutorial. Mission : SDC Publications, 2025. 784 p. 12. Matthes E. Python Crash Course. 3rd ed. San Francisco : No Starch Press, 2023. 552 p. 13. Sarkar D., Bali R., Sharma T. Practical Machine Learning with Python. Аpress, 2018. 545 p. URL: www.apress.com/978-1-4842-3206-4. 14. Zaki M. J., Meira W. Jr. Data mining and analysis : Fundamental Concepts and Algorithms. New York : Cambridge University Press, 2014. 604 p. 15. Didych I. S., Tymoshchuk D., Karpinski M. P., Mykytyshyn A., Stanko A. AI-driven intelligent system for bottle cap design generation // CEUR Workshop Proceedings. 2025. Vol. 4159. P. 188–197. 16. Yasniy O. P., Menou A., Mykytyshyn A., Kubashok V., Didych I. S. Application of neural network platforms for text-based image generation // CEUR Workshop Proceedings. 2024. Vol. 3842. P. 232–240. 17. Штучний інтелект. Нейромережева обробка інформації: архітектури, навчання, застосування : навчальний посібник у 2-х ч. : Ч. 1 / О. Г. Руденко, О. О. Безсонов, С. П. Євсеєв, О. Б. Ахієзер, Ю. І. Зайцев ; за заг. ред. С. П. Євсеєва. – Харків : НТУ «ХПІ», – Львів : «Новий Світ-2000», 2025. – 426 с. – (Серія «Кібербезпека та штучний інтелект»). 18. Штучний інтелект. Нейромережева обробка інформації : архітектури, навчання, застосування : навчальний посібник у 2-х ч. : Ч. 2 / О. Г. Руденко, О. О. Безсонов, С. П. Євсеєв, О. Б. Ахієзер, Ю. І. Зайцев ; за заг. ред. С. П. Євсеєва. – Харків : НТУ «ХПІ», – Львів : «Новий Світ-2000», 2025. – 376 с. – (Серія «Кібербезпека та штучний інтелект») 19. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. Cambridge : MIT Press, 2016. 775 p. 20. Aggarwal C. C. Generative AI and Large Language Models: Fundamentals, Models, Applications, and Challenges. Cham : Springer, 2024. 641 p. 21. Foster D. Generative Deep Learning. 2nd ed. Sebastopol : O’Reilly Media, 2023. 504 p. 22. Goldberg D. E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Boston : Addison-Wesley, 1989. 432 p. 23. Eiben A. E., Smith J. E. Introduction to Evolutionary Computing. 2nd ed. Berlin : Springer, 2015. 311 p. 24. Навчально-методичний посібник до практичних заняття з дисципліни «Безпека життєдіяльності, основи охорони праці» для студентів освітнього ступеня ,,бакалавр" усіх спеціальностей та форм навчання / Укладачі: Гурик О.Я., Окіпний І.Б., Сенчишин В.С., Мариненко С.Ю., Король О.І. – Тернопіль: ТНТУ імені Івана Пулюя, 2025. 123 с. 25. Методичні рекомендації з виконання, оформлення та захисту кваліфікаційних робіт бакалаврів спеціальності «Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка» освітньої програми «Комп’ютеризовані системи управління та прикладне програмування» / ТНТУ ім. І. Пулюя; уклад. А.Г. Микитишин, В.В. Левицький, О.С. Голотенко – Тернопіль: ТНТУ, 2025. – 86 с. |
| Тип вмісту: | Bachelor Thesis |
| Розташовується у зібраннях: | 151 — Автоматизація та компʼютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка (бакалаври) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| dyplom_Havrys_S._Lavrentii_O._2026.pdf | Дипломна робота | 3,93 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора