Вісник ХНУ. Технічні науки - 2026 рік
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Вісник ХНУ. Технічні науки - 2026 рік за Ключові слова "004.9"
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Кіберфізична система визначення вмісту вуглецю в ґрунтах в умовах антропогенного навантаження(Хмельницький національний університет, 2026) Войчур, Юрій; Медзатий, Дмитро; Криштофор, Олег; Бачук, В’ячеслав; Voichur, Yuriy; Medzatyi, Dmytro; Kryshtofor, Oleh; Bachuk, V'yacheslavСтаття присвячена актуальній проблемі розроблення кіберфізичної системи для високоточного моніторингу вмісту органічного вуглецю в ґрунтах в умовах інтенсивного антропогенного навантаження. У роботі обґрунтовано, що декарбонізація земель, спричинена інтенсивним землеробством, промисловим забрудненням та військовою агресією, є критичною загрозою екологічній та продовольчій безпеці України. Встановлено, що традиційні лабораторні методи аналізу ґрунту є занадто інертними та вартісними для оперативного управління ресурсами, що створює потребу в переході до автоматизованих рішень на базі концепції Інтернету речей. Авторами проведено детальний порівняльний аналіз існуючих методів та мобільних сенсорних рішень, що дозволило ідентифікувати ключові недоліки поодинокого використання оптичних датчиків, зокрема, їхню високу чутливість до вологості. Запропоновано інноваційну апаратну конфігурацію, що базується на синергії мультиспектрального сенсора AS7265x та електромагнітного датчика LDC1612 під управлінням мікроконтролера ESP32-S3. Такий мультисенсорний підхід дозволяє реалізувати інтелектуальну обробку даних на рівні Edge Computing, де результати електромагнітного зондування використовуються для автоматичної компенсації «ефекту вологості», що суттєво підвищує достовірність вимірювань безпосередньо в польових умовах. У статті детально описано спроєктовану трирівневу ієрархічну архітектуру та алгоритм функціонування КФС, які охоплюють сенсорний рівень збору первинних параметрів, середній рівень інтелектуального шлюзу та верхній рівень хмарної аналітики й прийняття рішень. Гібридна комунікаційна схема, що поєднує LoRaWAN для дистанційної передачі та Bluetooth LE для локального налаштування, забезпечує високу автономність та енергонезалежність системи, роблячи її придатною для використання на великих площах сільськогосподарських угідь, що відкриває нові перспективи для реалізації стратегій кліматично нейтрального розвитку аграрного сектору та сприяє цифровій трансформації екологічного моніторингу в Україні.Документ Метод діяльності кіберфізичної системи визначення рівня креатину в продуктах харчування(Хмельницький національний університет, 2026) Говорущенко, Тетяна; Квасніцький, Денис; Говорущенко, Ольга; Hovorushchenko, Tetana; Kvasnitskyi, Denys; Hovorushchenko, OlhaСтаття присвячена розробці теоретичного підгрунтя для інноваційної кіберфізичної системи (КФС) визначення рівня креатину в продуктах харчування для контролю нутрієнтного стану пацієнтів із нейродегенеративними захворюваннями, зокрема спінальною м’язовою атрофією (СМА). Обґрунтовано ключову роль креатину у відновленні м’язової пам’яті та енергетичного метаболізму клітин, що є критично важливим для реабілітації хворих. Оскільки близько половини добової норми цієї речовини має надходити з їжею, виникає гостра потреба у верифікації вмісту креатину безпосередньо в продуктах харчування. Аналіз існуючих методів виявив їхню високу вартість та складність, що унеможливлює експрес-контроль у побутових умовах. Визначено вимоги до нової системи, головними серед яких є інклюзивність для людей із порушеннями зору та автоматизація інтерпретації результатів. Математичне забезпечення розробленої КФС базується на законі Бугера-Ламберта-Бера та моделях цифрового колірного аналізу, що дозволяють трансформувати оптичні сигнали в кількісні показники концентрації пікрату креатиніну, утвореного в ході реакції Яффе. Запропонований метод діяльності кіберфізичної системи визначення рівня креатину в продуктах харчування інтегрує фізикохімічну підготовку рідких екстрактів продуктів за допомогою імпрегнованих тест-смужок із кібернетичним зчитуванням кольорового сигналу через бюджетні RGB-датчики. Метод передбачає автоматичну нормалізацію умов сканування, звірку даних із еталонною базою знань та виведення голосового або текстового статусу про рівень креатину в аналізованому продукті харчування. Практична значущість дослідження полягає у створенні доступного інструменту, де собівартість одного тесту є мінімальною (0,04 грн), що дозволяє проводити регулярний моніторинг усім верствам населення. Попри обмеження щодо дотримання температурного режиму, система мінімізує вплив людського фактора та забезпечує високу достовірність результатів. Створення колективної хмарної бази знань закладає основу для інтелектуального моніторингу якості харчування, що має суттєве значення для підвищення якості життя пацієнтів із системними м’язовими розладами.