І.П. Каменева ¹, канд. техн. наук, В.О. Артемчук ¹, д-р техн. наук,
А.В. Яцишин ^1,2, д-р техн. наук, О.А. Владимирський д-р техн. наук
¹ Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
  Україна, 03164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15
² Центр інформаційно-аналітичного та технічного забезпечення
  моніторингу об’єктів атомної енергетики НАН України
  Україна, 03142, Київ, пр-т Академіка Палладіна, 34А
  e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2024, 46(1):03-20

https://doi.org/10.15407/emodel.46.01.003

АНОТАЦІЯ

З метою систематизації та інтеграції набутого досвіду, необхідного для прийняття рі­шень в умовах війни та техногенної небезпеки, а також з метою контролю викидів пар­никових газів або інших шкідливих речовин, розроблено моделі подання знань, які враховують як результати аналізу наявних даних, так і ймовірнісні оцінки стану безпеки техногенних підприємств та прилеглих територій. Для удосконалення процесу прий­няття рішень розглянуто ряд імовірнісних моделей, базованих на обчисленні суб’єктив­них імовірнісних оцінок щодо виникнення небезпечних подій та прогнозування відпо­відних ризиків. При моделюванні враховано фактори різної природи: зовнішні впливи, концентрації шкідливих речовин, викиди парникових газів, показники стану безпеки техногенних виробництв, ефективність обладнання, облік порушень та інші показники. Також в системі знань передбачено обчислення ризиків небезпечних подій, імовірність яких зростає за умов взаємодії двох або ряду небезпечних факторів.

На основі проведених досліджень розроблено алгоритм побудови та структуру імо­вірнісної моделі знань, орієнтованої на програмну реалізацію в системі підтримки прий­няття рішень для управління безпекою техногенних підприємств, які створюють загрози для населення і природного середовища.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

моделі подання знань, моніторинг викидів, прийняття рішень, імовірнісні оцінки, суб’єктивні ризики.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Anderson R. Cognitive psychologyand its implications (7th ed.). Worth Publishers, 2008, 469 p.
2. Eysenck M., Keane M. Cognitive Psychology: A Student’s Handbook: London, 2020, 980 p.
3. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проб­лем. М.: Изд. дом «Вильямс», 2003, 864 с.
4. Bishop Ch. Pattern Recognition and Machine Learning: Springer, 2008, 760 p.
5. Barber D. Bayesian Reasoning and Machine Learning: Cambridge University Press, 2012. www.cambridge.org
6. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения / Пер. с англ. — «Гуманитарный Making. Academy of Management Review», 2007, 32.1, с. 33—54.
7. Betsch T. The nature of intuition and its neglect in research on judgment and decision-making. Intuition in Judgment and Decision Making. New York: Lawrence Erlbaum Associates, 2008, рр. 3—23.
8. Dane E, Pratt M.G. Exploring Intuition and Its Role in Managerial Decision Making. Academy of Management Review, 2007, 32.1, рр. 33—54.
9. Salas E., Rosen M.A., DiazGranados D. Expertise-based Intuition and Decision Making in Organizations. Journal of Management, 2010, 36, рр. 941—973.
10. Викиди парникових газів мають скорочуватись в 10 разів швидше — дослідження, 2021 [Електронний ресурс] Режим доступу: https://ecoaction.org.ua/vykydy-parny­ko­vykh-haziv-10.html
11. Каменева И.П., Артемчук В.А., Яцишин А.В. Вероятностное моделирование эксперт­ных знаний с использованием методов психосемантики // Електронне моделювання, 2019, 41, № 2, с. 81—96.
12. Каменева І.П., Артемчук В.О. Проблема інформативності та визначення інформативних структур для підтримки прийняття рішень в галузі екологічної безпеки // Там же, 2022, 44, № 3, с. 50—64
13. Налимов В.В. Спонтанность сознания: Вероятностная теория смыслов и смысловая архитектоника личности / В.В. Налимов. М.: «Прометей», 1989, 288 с.
14. Kalishchuk S. Subjective Model of Reality: Origin of Construction //
15. Проблеми сучасної психології, 2020 [Електронний ресурс] Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/340094021
16. Кини Р. Теория принятия решений / Исследование операций: в 2-х томах. Т. 1. М.: Мир, 1981, с. 481—512
17. Лисиченко Г.В., Хміль Г.А., Барбашев С.В. Методологія оцінювання екологічних ризиків: монографія. Одеса: Астропринт, 2011, 368 с.
18. Артемчук В.О., Каменева І.П., Ковач В.О., Попов О.О., Яцишин А.В. Математичні та програмні засоби вирішення задач моніторингу атмосферного повітря техногенно-навантажених територій: монографія. К. : ФОП Ямчинський, 2018, 116 с.
19. Popov O., Iatsyshyn A., Kovach V., Artemchuk V. et al. Risk Assessment for the Population of Kyiv, Ukraine as a Result of Atmospheric Air Pollution. Journal of Health and Pollution. 2020, Vol. 10(25). 200303. https://doi.org/10.5696/2156-9614-10.25.200303
20. Національний план скорочення викидів від великих спалювальних установок. схвалено розпорядженням Кабінету Міністрів України від 8 листопада 2017 року № 796-р. https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/796-2017-%D1%80#Text
21. Постанова кабінет міністрів України від 14 серпня 2019 р. № 827 «Деякі питання здійснення державного моніторингу в галузі охорони атмосферного повітря» https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/827-2019-%D0%BF#n187
22. Інформаційні технології просторової інвентаризації парникових газів у енергетичному секторі та аналіз невизначеності: [монографія] / Р.А.Бунь, Х.В. Бойчук, А.Р. Бунь, М.Ю. Лесів; Нац. ун-т «Львів. політехніка». — Л. : ПП Сорока Т.Б., 2012, 464 с. 
23. WMO Greenhouse Gas Bulletin (GHG Bulletin): The State of Greenhouse Gases in the Atmospheron Global Observations through 2021 (No. 18 | 26 October 2022).

Повний текст: PDF

В.І. Гавриш, д-р техн. наук
Національний університет «Львівська політехніка»
Україна, 79013, Львів, вул. С. Бандери, 12
тел. (032) 2582578, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2024, 46(1):21-40

https://doi.org/10.15407/emodel.46.01.021

АНОТАЦІЯ

Розроблено лінійні та нелінійні математичні моделі визначення температурного поля, а в подальшому і аналізу температурних режимів в ізотропних просторових теплоактивних середовищах, які піддаються внутрішньому та зовнішньому локальному тепловому навантаженню. У випадку нелінійних крайових задач застосовано перетворення Кірхгофа, із використанням якого лінеаризовано вихідні нелінійні рівняння теплопровідності та нелінійні крайові умови і внаслідок отримано лінеаризовані диференціальні рівняння другого порядку з частковими похідними та розривною правою частиною та частково лінеаризовані крайові умови. Для остаточної лінеаризації частково лінеаризованих крайових умов виконано апроксимацію температури за радіальною просторовою координатою на межовій поверхні термочутливого середовища кусково-сталою функцією, внаслідок чого отримано крайову задачу цілком лінеаризованою. Для розв’язування лінійних крайових задач, а також отриманих лінеаризованих крайових задач відносно перетворення Кірхгофа використано метод інтегрального перетворення Генкеля, внаслі­док чого отримано аналітичні розв’язки цих задач. Для термочутливого середовища, як приклад, вибрано лінійну залежність коефіцієнта теплопровідності конструкційного матеріалу структури від температури, яку часто використовують у багатьох практичних задачах. У результаті отримано аналітичні співвідношення для визначення розподілу температури у цьому середовищі. Виконано числовий аналіз поведінки температури як функції просторових координат для заданих значень геометричних і теплофізичних параметрів. Досліджено вплив потужності внутрішніх джерел тепла та матеріалів середовища на розподіл температури. Для визначення числових значень температури в наведеній конструкції, а також аналізу теплообмінних процесів в середині цих конструкцій, зумовлених внутрішнім та зовнішнім тепловим навантаженням, розроблено програмні засоби, із використанням яких виконано геометричне зображення розподілу температури залежно від просторових координат.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

температурне поле; ізотропне просторове теплоактивне середовище; теплопровідність; конвективний теплообмін; локальне внутрішнє та зовнішнє нагрівання; тепловий потік; термочутливість.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Haopeng, S., Kunkun, X., Cunfa, G. Temperature, thermal flux and thermal stress distribution around an elliptic cavity with temperature-dependent material properties. International Journal of Solids and Structures. 2021. 216. P. 136-144.
2. Zhang, Z., Zhou, D., Fang, H., Zhang, J., Li, X. Analysis of layered rectangular plates under thermo-mechanical loads considering temperature-dependent material properties. Applied Mathematical Modelling. 2021. 92, P. 244-260.
3. Gong, J., Xuan, L., Ying, B., Wang, H. Thermoelastic analysis of functionally graded porous materials with temperature-dependent properties by a staggered finite volume method. Composite Structures. 2019. 224, 111071.
4. Demirbas, M. D. Thermal stress analysis of functionally graded plates with temperature-dependent material properties using theory of elasticity. Composites Part B: Engineering. 2017. 131, P. 100-124.
5. Ghannad, M., Yaghoobi, M. P. A thermoelasticity solution for thick cylinders subjected to thermo-mechanical loads under various boundary conditions. International Journal of Advanced Design &Manufacturing Technology. Vol. 8, no 4, 1-12.
6. Yaghoobi, M. P., Ghannad, M. An analytical solution for heat conduction of FGM cylinders with varying thickness subjected to non-uniform heat flux using a first-order temperature theory and perturbation technique. International Communications in Heat and Mass Transfer. 116, 104684.
7. Eker, M., Yarımpabuç, D., Celebi, K. Thermal stress analysis of functionally graded solid and hollow thick-walled structures with heat generation. Engineering Computations. 2020. 38(1), P. 371-391.
8. Bayat, A., Moosavi, H., Bayat, Y. Thermo-mechanical analysis of functionally graded thick spheres with linearly time-dependent temperature. Scientia Iranica. 2015. Vol. 22, issue 5, P. 1801-1812.
9. Evstatieva, N., Evstatiev, B. Modelling the Temperature Field of Electronic Devices with the Use of Infrared Thermography: 13th International Symposium on Advanced Topics in Electrical Engineering, ATEE, Bucharest, Romania, 2023. P. 1-5.
10. Haoran, L., Jiaqi, Y., Ruzhu, W. Dynamic compact thermal models for skin temperature prediction of porta-ble electronic devices based on convolution and fitting methods. International Journal of Heat and Mass Trans-fer. 2023. Vol. 210, 124170, ISSN 0017-9310.
11. Vincenzo Bianco, Mattia De Rosa, Kambiz Vafai. Phase-change materials for thermal ma­nage-ment of electronic devices. Applied Thermal Engineering. 2022. Vol. 214, 118839, ISSN 1359-4311.
12. Mathew J., Krishnan, S. A Review on Transient Thermal Management of Electronic Devi­ces. Journal of Electronic Packaging. 2021.
13. Kun Zhou, Haohao Ding, Michael Steenbergen, Wenjian Wang, Jun Guo, Qiyue Liu. Temperatute field and material response as a function of rail grinding parameters. Internation Journal of Heat and Mass Transfer. August 2021. Vol. 175, 121366.
14. Xu Liu, Wei Peng, Zhiqiang Gong, Weien Zhou, Wen Yao. Temperature Field Inversion of Heat-Source System via Physics-Informed Neurual Networks. Cornell University. 2022.
15. Qian Kong, Genshan Jiang, Yuechao Liu, Miao Yu. Numerical and experimental study on temperature field reconstruction based on acoustic tomography. Applied Thermal Enginee­ring. April 2020. Vol. 170, 114720.
16. Vasyl Havrysh, Volodymyr Kochan. Mathematical models to determine temperature fields in heterogeneous elements of digital with thermal sensitivity taken into account: Procee­dings of the 12 th IEEE International Conference on Intelligent Data Acguisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, IDAACS, Dortmund, Germany, September 7-9, 2023. Vol. 2. P. 983-991.
17. Havrysh V.I., Kolyasa L.I., Ukhanska O.M., Loik V.B. Determination of temperature fielde in thermally sensitive layered medium with inclusions. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universetety. 2019. 1, 94-100.
18. Vasyl Havrysh, Lubov Kolyasa, Svitlana Vozna. Temperature field in a layered plate with local heating. International scientific journal “Mathematical modeling”. 2021. Vol. 5, issue 3, 90-94.

Повний текст: PDF

Г.А. Землянко, аспірант, В.С. Харченко, д-р техн. наук
Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського
«Харківський авіаційний інститут»
Україна, 61070, Харків, вул. Чкалова, 17
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; е-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2024, 46(1):41-54

https://doi.org/10.15407/emodel.46.01.041

АНОТАЦІЯ

Сучасний світ стає все більш залежним від безпеки об’єктів критичної інфраструктури (ОКІ), моніторинг яких здійснюється за допомогою БПЛА, їх флотів та систем бага­то­функційних флотів (СБФ БПЛА). СБФ БПЛА мають складну цифрову інфраструктуру (ЦІС). ЦІС базується на нових інформаційних технологіях, які мають певні дефіцити безпеки, створюють нові кіберзагрози, зокрема, обумовлені специфічними вразливос­тя­ми, які можуть бути використані зовні. Досліджено забезпечення кібербезпеки ЦІС СБФ БПЛА завдяки розробленню послідовності аналізу кіберзагроз з використанням проце­дури IMECA. Проведено огляд існуючих методів оцінювання кібербезпеки та їх обме­жень; розроблено моделі системи моніторингу ОКІ на базі СБФ БПЛА; проаналізовано кіберзагрози для її ЦІС; критичності кібератак та впливу контрзаходів; сформульовані рекомендації стосовно забезпечення кібербезпеки та загальні висновки за результатами досліджень. Створено метод забезпечення кібербезпеки ЦІС СБФ БПЛА, який скла­даєть­ся з визначення її специфічних особливостей як об’єкта кіберзагроз, аналізу порушників, вразливостей, ризиків критичних порушень та вибору контрзаходів, використання якого дозволяє підвищити рівень кібербезпеки та надійності систем моніторингу і забезпечити своєчасну реакцію на кіберзагрози.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

безпілотні літальні апарати, система багатофункційних флотів БПЛА, цифрова інфраструктура кіберзагрози, оцінювання кібербезпеки, моніторинг.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Allianz Rise of the Allianz.com. URL: https://www.allianz.com/en/press/news/ studies/160914-rise-of-the-drones.html (дата звернення: 06.11.2023).
2. Torianyk, V.; Kharchenko, V.; Zemlianko, H. IMECA based assessment of internet of drones systems cyber security considering radio frequency vulnerabilities. In Proceedings of the 2nd International Workshop on Intelligent Information Technologies and Systems of Information Security, Khmelnytskyi, Ukraine, 24-26 March 2021; pp. 460-470.
3. Niyonsaba S., Konate K., Soidridine M.M. A Survey on Cybersecurity in Unmanned Aerial Vehicles: Cyberattacks, Defense Techniques and Future Research Directions. International Journal of Computer Networks and Applications. 2023. Т. 10, № 5. С. 688. URL: https://doi.org/10.22247/ijcna/2023/223417 (дата звернення: 06.11.2023).
4. A Novel Framework for Smart Cyber Defence: A Deep-Dive Into Deep Learning Attacks and Defences / I. Arshad та ін. IEEE Access. 2023. Т. 11. С. 88527-88548. URL: https:// doi.org/10.1109/access.2023.3306333 (дата звернення: 06.11.2023).
5. Shafik W., Mojtaba Matinkhah S., Shokoor F. Cybersecurity in Unmanned Aerial Vehicles: a Review. International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems. 2023. Т. 16, № 1. URL: https://doi.org/10.2478/ijssis-2023-0012 (дата звернення: 06.11.2023).
6. Omolara A.E., Alawida M., Abiodun O.I. Drone cybersecurity issues, solutions, trend insights and future perspectives: a survey. Neural Computing and Applications. 2023. URL: https://doi.org/10.1007/s00521-023-08857-7 (дата звернення: 06.11.2023).
7. Altaweel A., Mukkath H., Kamel I. GPS Spoofing Attacks in FANETs: A Systematic Literature Review. IEEE Access. С. 1. URL: https://doi.org/10.1109/access.2023. 3281731 (дата звернення: 06.11.2023).
8. Система «Menatir» — автоматизована багатофункціональна мережева система повітряного моніторингу за допомогою БпЛА. MENATIR. URL: https://menatir.com/uk/ (дата звернення: 06.11.2023).
9. Zemlianko H., Kharchenko V. Cybersecurity risk analysis of multifunctional UAV fleet systems: a conceptual model and IMECA-based technique. Radioelectronic and Computer Systems. 2023. № 4. С. 152―170. URL: https://doi.org/10.32620/reks.2023.4.11(дата звернення: 29.01.2024).
10. FEATURE SUPPLICATION AND CLASSIFICATION MARITIME UNMANNED SURFACE VESSELS IN UKRAINE NAVAL FORCES / S. Halahan та ін. Випробування та сертифікація. 2023. №1(1). С. 31―38. URL: https://doi.org/10.37701/ ts.01.2023.04 (дата звернення: 10.11.2023).
11. A Novel Cooperative Platform Design for Coupled USV–UAV Systems / G. Shao та ін. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2019. Т. 15, № 9. С. 4913―4922. URL: https://doi.org/10.1109/tii.2019.2912024 (дата звернення: 10.11.2023).
12. Про національну безпеку України: Закон України від 21.06.2018 р. № 2469-VIII : станом на 31 берез. 2023 р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2469-19#Text (дата звернення: 06.11.2023).
13. Про основні засади забезпечення кібербезпеки України: Закон України від 05.10.2017 р. № 2163-VIII: станом на 17 серп. 2022 р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/2163-19#Text (дата звернення: 06.11.2023).
14. Implementing a Zero Trust Architecture|NCCoE. NCCoE. URL: https://www.nccoe.nist.gov/ projects/ implementing-zero-trust-architecture (дата звернення: 08.11.2023).
15. Ensuring the Data Integrity in Infocommunication Systems / V. Pevnev та ін. Internatio­nal Journal of Computing. 2022. С. 228-233. URL: https://doi.org/10.47839/ijc.21.2.2591 (дата звернення: 08.11.2023).
16. Chen D., Shi S., Gu X. Chaos detection scheme for multiple variable-frequency signals with overlapping frequencies. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2023. Т. 2023, № 1. URL: https://doi.org/10.1186/s13634-023-01050-x (дата звернення: 08.11.2023).
17. UAV-Assisted IoT Applications, Cybersecurity Threats, AI-Enabled Solutions, Open Challenges with Future Research Directions / M. Adil та ін. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. 2023. С. 1-21. URL: https://doi.org/10.1109/tiv.2023.3309548 (дата звер­нення: 08.11.2023).

Повний текст: PDF

О.В. Лебідь
Вінницький національний аграрний університет
Україна, 21008, Вінниця, вул. Сонячна, 3
тел. +38(098) 888 26 06; e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2024, 46(1):55-69

https://doi.org/10.15407/emodel.46.01.055

АНОТАЦІЯ

Проаналізовано кібербезпеку, енергозбереження, мінімізацію втрат електроенергії, діаг­нос­тику несправностей, та відновлювані джерела енергії. Для кожної сфери енергетики визначено конкретні інженерні проблеми, для яких проаналізовано використання алго­ритмів штучного інтелекту (ШІ). В результаті досліджень показано, що алгоритми ШІ можуть покращити процеси виробництва, розподілу, зберігання, споживання та торгівлі енергією.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

штучний інтелект, нейромережі, енергетика, електроенерге­ти­ка, відновлювальні джерела, машинне навчання, кібербезпека, енергетичний сектор, Smart Grid.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Національна стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні 2021— Мініс­терст­во освіти і науки України Національна академія наук України. Інститут проб­лем штучного інтелекту. Київ. 2021. 34 с.
2. Стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні: монографія. А.І. Шевченко, С.В. Ба­рановський, О.В. Білокобильський та інш. [За заг. ред. А.І. Шевченка]. Київ: ІПШІ, 2023. 305 с.
3. Штучний інтелект в енергетиці: аналіт. доповідь. Суходоля О.М. К.: НІСД, 2022. 49 с.
4. Перспективи застосування інформаційних технологій в енергетичній сфері. П. Ро­манюк. матеріали Міжнародної наукової інтернет-конференції, (м. Тернопіль, Україна — м. Переворськ, Польща, 6—7 лютого 2023 р.) / [редкол.: О. Патряк та ін.]; ГО «Наукова спільнота»; WSSG w Przeworsku. Тернопіль: ФО-П Шпак В.Б. С. 56—59.
5. Інтелектуальні системи в електроенергетиці. Теорія та практика: навчальний посібник. Стаднік М.І., Видмиш А.А., Штуць А.А., Колісник М.А. Вінниця: ТОВ «ТВОРИ», 2020. 332 с.
6. Zhоu, S.; Hu, Z.; Gu, W.; Jіang, M.; Zhang, X.-P. Artіfіcіal Іntеllіgеncе Basеd Smart Еnеrgу Cоmmunіtу Managеmеnt: A Rеіnfоrcеmеnt Lеarnіng Apprоach. CSЕЕ J. Pоwеr Еnеrgу Sуst. 2019, 5, 1—10
7. Xu, C.; Lі, C.; Zhоu, X. Іntеrprеtablе LSTM Basеd оn Mіxturе Attеntіоn Mеchanіsm fоr Multі-Stеp Rеsіdеntіal Lоad Fоrеcastіng. Еlеctrоnіcs 2022, 11, 2189
8. Saіd, D.; Еllоumі, M.; Khоukhі, L. Cуbеr-Attack оn P2P Еnеrgу Transactіоn bеtwееn Cоnnеctеd Еlеctrіc Vеhіclеs: A Falsе Data Іnjеctіоn Dеtеctіоn Basеd Machіnе Lеarnіng Mоdеl. ІЕЕЕ Accеss 2022, 10, 63640–63647.
9. Іbrahіm, B.; Rabеlо, L.; Gutіеrrеz-Francо, Е.; Clavіjо-Burіtіca, N. Machіnе Lеarnіng fоr Shоrt-Tеrm Lоad Fоrеcastіng іn Smart Grіds. Еnеrgіеs 2022, 15, 8079
10. Заруба Д.С, Швець М.Ю, Хохлов Ю.В. Машинне навчання для прогнозування споживання та генерації електроенергії. MicrosystElectronAcoust, 2019, vol. 24, no. 6. С. 17—21. DOI: 10.20535/2523-4455.2019.24.6.186996

Повний текст: PDF