https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/139 Tue, 18 Aug 2026 01:23:59 GMT 2026-08-18T01:23:59Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41606 Назва: Determining Critical Temperature Thresholds for Tensile Residual Stress Development in Grinding Operations Автори: Strelchuk R.; Kupriyanov O.; Vasylianskyi P.; Machado J. M. Короткий огляд (реферат): This study investigates the critical temperature thresholds governing the transition between compressive and tensile residual stress development in grinding operations. Through theoretical modeling and experimental validation, the dominant role of thermally-induced stresses in tensile residual stress generation is demonstrated. The influence of heat source geometry on stress outcomes is found to be minimal, with variations under 6%. Material properties, particularly temperature-dependent yield strength and heat treatment history, are identified as critical determinants of stress development. A systematic methodology for characterizing the onset temperatures at which tensile residual stresses form in ground components is presented. The model successfully predicts transitional temperature boundaries across different grinding conditions for various steel grades, with a transitional temperature range of 200-230°C established for hardened and tempered En9 steel. These findings provide a practical framework for residual stress control by transforming the problem into one of temperature management, achievable through optimized grinding parameters and effective coolant delivery strategies. The study integrates thermal modeling of the grinding process with constitutive relations for thermally-induced stress development, enabling prediction of both temperature distributions and resulting residual stress fields under specified grinding conditions. The analytical framework establishes a foundation for assuring component surface integrity through thermal management in grinding operations. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41606 2026-01-01T00:00:00Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41599 Назва: Modular information system for intellectual processing of geospatial data Автори: Udovenko S.G.; Zatkhey V. A.; Teslenko O. V. Короткий огляд (реферат): The purpose of this work is to develop a structure of information technologies for spatial data processing and compression / restoration of digitized images of landscape zone objects analyzed as part of a modular system. It is proposed to add a subsystem «Spatial data processing» and a subsystem «Image compression and restoration» to such a system, the modules of which use intelligent methods of preliminary and main processing of geospatial data (in particular, images of landscape objects). In the future, such a system can be used as a component of the structure of a regional-level geoinformation system for environmental monitoring. regional-level geoinformation system for environmental monitoring. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41599 2026-01-01T00:00:00Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41492 Назва: Модель користувальної модальності для адаптивного представлення і пошуку мультимедійного контенту Автори: Гордєєв А. С. Короткий огляд (реферат): В роботі розглянуто проблему формалізації користувацької модальності в адаптивних мультимедійних та електронних навчальних системах. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності персоналізованого представлення інформації в умовах стрімкого зростання обсягів мультимедійного контенту та розвитку інтелектуальних освітніх платформ. Основну увагу приділено суперечностям між якісними когнітивними моделями сприйняття інформації та сучасними алгоритмічними підходами до обробки даних. Метою роботи є розробка формалізованої моделі користувацької модальності у вигляді багатовимірного нормованого вектора, що відображає ступінь переваги різних каналів сприйняття інформації та може бути інтегрований у системи пошуку, ранжування і адаптивного подання мультимедійного контенту. У роботі запропоновано математичний апарат перетворення результатів анкетування у вектор модальності, описано алгоритм агрегації та нормалізації даних, а також наведено теоретичне обґрунтування моделі з позицій когнітивної психології, мультимедійного навчання та поведінкової аналітики. Проведене експериментальне дослідження підтвердило домінування візуальної модальності при змішаному характері когнітивних переваг користувачів. Визначено валідність і надійність запропонованого діагностичного інструменту та сформульовано практичні рекомендації щодо проєктування адаптивних мультимедійних навчальних систем. Отримані результати створюють основу для подальшого розвитку інтелектуальних систем персоналізації освітнього контенту. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41492 2026-01-01T00:00:00Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41471 Назва: Implementing Artificial Intelligence for Scrum Teams Management Автори: Znakhur S.; Znakhur L. Короткий огляд (реферат): The paper addresses the optimization of Scrum team management in application development, where traditional frameworks suffer from human cognitive biases, estimation errors, device fragmentation, and complex app store release lifecycles. The authors propose a novel Hybrid AI-Agile Framework that integrates predictive machine learning models, natural language processing, and multi-agent Large Language Model (LLM) architectures to automate backlog refinement, sprint planning, risk assessment, dynamic resource allocation, and retrospective feedback. The operational mechanics feature specialized virtual role agents (Product Owner, Developer Agent, Technical Code Reviewer, and Scrum Master Facilitator), supported by mathematical models for real-time risk scoring and linear-programming resource allocation, and execute locally via an Ollama server to ensure enterprise data privacy. The proposed system establishes a reproducible paradigm for integrating cognitive automation with human-in-the-loop oversight to reduce IT project failure rates in information systems engineering. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/41471 2026-01-01T00:00:00Z