Mathematical models of heat and moisture transfer for anisotropic materials, based on the use of the fractional calculus of integro-differentiation, are considered because such two-factor fractal models have not been proposed in the literature so far. The numerical implementation of mathematical models for determining changes in heat exchange and moisture exchange is based on the adaptation of the fractal neural network method, grounded in the physics of processes. A fractal physics-informed neural network architecture with a decoupled structure is proposed, based on loss functions informed by the physical process under study. Fractional differential formulas are applied to the expressions of non-integer operators, and finite difference schemes are developed for all components of the loss functions. A step-by-step method for network training is proposed. An algorithm for the implementation of the fractal physics-informed neural network is developed. The efficiency of the new method is substantiated by comparing the obtained numerical results with numerical approximation by finite differences and experimental data for particular cases.

Road transport plays an important role in the transport of goods and people and is important for the national economy. Damage usually excludes the means of transport from operation, which causes disruption of supply chains. One such damage is the failure of the suspension system of the vehicle or trailer, which usually occurs when the vehicle is heavily loaded. Such a defective system has been analyzed in this publication. Mathematical apparatus and finite element method (FEM) numerical simulations were used. A dangerous axle cross-section in terms of load was indicated and the maximum stresses in this area were calculated for two types of roads. On highways, the stress at the critical point was 199 MPa, and on uneven roads it increased to 304 MPa, which is comparable to the yield point. It was found that the second form of vibration may cause stresses in the damage area, but the excitation frequency would have to be quite high. The probability of such a load and failure event occurring is low under operating conditions.

The article deals with constructing and implementing mathematical models of non-isothermal moisture transfer during drying of anisotropic capillary-porous materials, in particular wood, taking into account the movement of the evaporation zone for non-steady drying schedules, as well as to the development of effective analytical and numerical methods for their implementation. An analytical-numerical method for the determination of non-isothermal moisture transfer under non-steady schedules of the drying process has been developed, taking into account the dynamics of the phase transition boundary change. Calculation relationships are established for determining the phase transition temperature taking into account transport gradients and time for which the relative saturation reaches the boundaries of the phase transition.

У статті представлено моделювання процесу тепломасоперенесення у камерах сушіння гігроскопічних матеріалів із використанням клітинних автоматів. На основі фундаментальних законів теплопередачі та масообміну створено математичну модель тепломасоперенесення, яка враховує як внутрішні процеси у матеріалі, так і зовнішні процеси, що відбуваються між матеріалом, агентом сушіння та компонентами сушильної камери. Особлива увага надається розробці асинхронної моделі клітинних автоматів, де кожен елемент системи може перебувати в одному з кількох станів, а його зміни визначаються правилами переходів. Загалом у роботі розроблено структуру клітин, які складаються із множини мікрооб'єктів, а також алгоритм, що визначає їх початковий стан під час формування клітинно-автоматного поля. Додатково здійснюється поділ області тепломасоперенесення на кілька зон, для кожної з яких встановлено межі на клітинно-автоматному полі. У свою чергу, правила переходів для моделі клітинного автомата сформульовано на основі розробленої математичної моделі тепломасоперенесення, а для їх застосування розроблено відповідний алгоритм. Для забезпечення однозначності моделі клітинного автомата у процесі реалізації, наводиться її формалізований вигляд. Таким чином створена модель клітинного автомата забезпечує можливість моделювання складних процесів тепломасоперенесення у камерах сушіння гігроскопічних матеріалів з урахуванням динамічних змін у часі та просторі. Результати моделювання підтверджують ефективність використання клітинних автоматів, зокрема для дослідження процесу сушіння гігроскопічних матеріалів та тепломасоперенесення, яке виникає внаслідок цього процесу. Завдяки цьому підходу можливо враховувати складні граничні умови та отримувати адекватні результати щодо змін температури і вологості матеріалу й агента сушіння у процесі сушіння.

У цій статті розглядається вплив технік аудіо-аугментації на класифікацію гітарних акордів. Аудіо-аугментація, як метод розширення навчальних датасетів шляхом модифікації аудіосигналів, є важливим інструментом для покращення стійкості моделей до різних варіацій сигналів. Після застосування методів аугментації, таких як додавання шуму, зміна швидкості, реверберація та часовий зсув, було проведено навчання згорткової нейронної мережі (CNN) на розширеному датасеті гітарних акордів. Результати експерименту продемонстрували значне підвищення точності класифікації в порівнянні з моделями, навченими на неаугментованих даних. Отримані дані свідчать про те,, що вибір конкретних технік аугментації залежить від типу завдання, а їх впровадження в моделі машинного навчання відкриває нові можливості для підвищення ефективності аудіоаналізу.