Киричук Юрій Володимирович – завідувач кафедри автоматизації та систем неруйнівного контролю (АСНК), доктор технічних наук, доцент. В університеті працює з 1995 року, завідувач кафедри АСНК з 01.07.2021 року.
У 1999 році захистив кандидатську дисертацію, а у 2016 році - докторську дисертацію на тему „Автоматизована приладова інформаційно-вимірювальна система”.
Наукові інтереси: сучасні системи ударо- і віброзахисту навігаційних комплексів рухомих об’єктів, роботизовані системи, біоподібні роботи, інтернет речей.
Науков-організаційна та громадська робота:
• вчений секретар спеціалізованої ради з захисту докторських та кандидатських дисертацій;
• заступник декана приладобудівного факультету з міжнародного співробітництва;
• відповідальний виконавець науково-дослідних робіт в інтересах Міносвіти України з найбільш актуальних магістральних проблем науки і техніки.
Має більше 200 наукових праць, в тому числі 4 монографії, 1 підручник та 1 навчальний посібник з грифом МОН України, 2 посібники з грифом вченої ради КПІ ім.Ігоря Сікорського.
E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.
Сторінка викладача в системі "Інтелект"
Цікаві досягнення:
- пройшов курс "Основи антикорупції для всіх і кожного" (сертифікат від 17.01.2024).
НАУКОВІ ПРАЦІ:
Підвищення точності комплексу стабілізації [Електронний ресурс]: Монографія / Безвесільна О., Киричук Ю., Толочко Т. - Електронні текстові дані (1 файл: 8,47 Мb). - Карлсруе, Німеччина, 2023. - 188 с.
Бази даних. Комп'ютерний практикум [Електронний ресурс]: навч. посіб. для студ. спеціальності 151 «Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології», освітньо-професійної програми «Комп’ютерно-інтегровані системи та технології в приладобудуванні» / Л.П. Згуровська, Ю.В. Киричук, Н.М. Назаренко; КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Електронні текстові дані (1 файл: 1,52 Мбайт). – Київ: КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. – 241 с.
Моделювання впливу параметрів збурень на роботу двоканального п’єзоелектричного гравіметра
Досліджено вплив параметрів збурюючих прискорень та власних параметрів двоканального п’єзо гравіметра на його роботу за допомогою ЕОМ. Для цього використана математична модель двоканального п’єзоелектричного гравіметра. Отримано та подано результати моделювання на ЕОМ. Моделювався вплив параметрів зовнішніх збурень на роботу нового двоканального п’єзогравіметра. Як зовнішні збурення розглядались вплив частот і амплітуд вимушених вібрацій основи (по поздовжній і поперечній осях), на якій розміщено двоканальний п’єзогравіметр, а також збурюючих вібраційних прискорень для найнесприятливіших резонансних випадків: w = w0, w = 2w0, w = 3w0, 2w = w0, 3w = w0, де w0 — частота власних коливань двоканального п’єзогравіметра, w — частота збурень. В результаті моделювання отримано графіки зміни вихідного сигналу для різних значень частоти збурень вібраційних прискорень, коефіцієнта демпфірування та різних значень амплітуд збурюючих віброприскорень основи. Кожний отриманий результат та графік проаналізовано щодо величини усталених вимушених коливань двоканального п’єзогравіметра і зроблено висновок про наявність або відсутність резонансу. Використовуючи результати попередніх досліджень авторів, проведено порівняння аналітичного розв’язку рівнянь руху двоканального п’єзоелектричного гравіметра під дією зовнішніх збурень з отриманими результатами цифрового моделювання. Аналіз результатів моделювання показав, що середньоквадратичне відхилення розв’язків не перевищує 0,009 мм та підтвердив адекватність математичної моделі двоканального п’єзогравіметра. Тобто, отримана математична модель двоканального п’єзогравіметра відповідає реальному приладу і її можна застосовувати для проведення подальших досліджень параметрів руху двоканального п’єзогравіметра.
--/ О. М. Безвесільна, Ю. В. Киричук, і Н. М. Назаренко // Вісник ВПІ. – 2021. – Вип. 1. – С. 21–28
Нейронні мережі у дослідженнях системи керування навігаційного комплексу
Подальше удосконалення систем керування навігаційних комплексів (СК НК) можливе шляхом використання алгоритмічних методів дослідження, зокрема шляхом використання апарату нейронних мереж. Однак, у відомій літературі не наведено шляхів вирішення цієї задачі [1-2]. Тому у цій роботі використаємо апарат нейронних мереж для підвищення точності СК НК ЛБМ. Нейронною мережею називають структуру, що складається зі зв'язаних між собою нейронів.
--/ О Безвесільна, Н Назаренко, Ю Киричук // Perspective directions for the development of science and practice. – 2020. – Vol. 20. – pp.134-138.
