<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xml:lang="ru" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://metafora.rcsi.science/xsd_files/journal3.xsd">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="publisher-id">moitvivt</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Моделирование, оптимизация и информационные технологии</journal-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Modeling, Optimization and Information Technology</trans-title>
        </trans-title-group>
      </journal-title-group>
      <issn pub-type="epub">2310-6018</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Издательство</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.26102/2310-6018/2022.38.3.012</article-id>
      <article-id pub-id-type="custom" custom-type="elpub">1218</article-id>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Применение искусственной нейронной сети в задаче тепловой диагностики печатного узла бортового устройства контроля разбега самолета</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>The use of an artificial neural network in thermal diagnostics of the printed node of the on-board take-off control device of an aircraft</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <contrib-id contrib-id-type="orcid">0000-0003-1943-6819</contrib-id>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Увайсов</surname>
              <given-names>Сайгид Увайсович</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Uvaysov</surname>
              <given-names>Saygid Uvaysovich</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>uvajsov@mirea.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Черноверская</surname>
              <given-names>Виктория Владимировна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Chernoverskaya</surname>
              <given-names>Victoria Vladimirovna</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>v_chernoverskaya@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff">aff-2</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Данг</surname>
              <given-names>Нгуен Вьет</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Dang</surname>
              <given-names>Nguyen Viet</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>vietdang9944@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-3</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Туан</surname>
              <given-names>Нгуен Ван</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Tuan</surname>
              <given-names>Nguyen Van</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>tuanmya2pkkq@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff">aff-4</xref>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff-alternatives id="aff-1">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-2">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-3">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <aff-alternatives id="aff-4">
        <aff xml:lang="ru">МИРЭА – Российский технологический университет</aff>
        <aff xml:lang="en">MIREA – Russian Technological University</aff>
      </aff-alternatives>
      <pub-date pub-type="epub">
        <day>01</day>
        <month>01</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>1</volume>
      <issue>1</issue>
      <elocation-id>10.26102/2310-6018/2022.38.3.012</elocation-id>
      <permissions>
        <copyright-statement>Copyright © Авторы, 2026</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:href="https://moitvivt.ru/ru/journal/article?id=1218"/>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>Техническая диагностика и контроль радиоэлектронного устройства являются неотъемлемой частью его жизненного цикла, поскольку позволяют оценить не только техническое состояние узлов и модулей в текущий момент времени, но также дают возможность выявить скрытые дефекты, возникшие в процессе производства или эксплуатации устройства, и сделать прогноз об остаточном ресурсе изделия. Можно сказать, что в процессе технического диагностирования осуществляется оценка надежностных показателей исследуемого устройства и степень соответствия заложенного и реализуемого функционала, что неразрывно связано с качественной характеристикой изделия. Современные радиоэлектронные устройства, характеризующиеся высокой схемотехнической, конструктивной и технологической сложностью, требуют дополнительной проработки существующих методов диагностики и поиска новых подходов, позволяющих повысить разрешающую способность, достоверность и эффективность диагностических процедур. В последнее время в этой сфере наряду с традиционными, проверенными на практике методами, активно используются достижения из области искусственного интеллекта, машинного обучения, аппарата нейронных сетей. Кроме этого, применение моделирования и вычислительного эксперимента в конструкторском проектировании позволили на ранних этапах разработки, еще до изготовления опытного образца, объединить проектные и диагностические процедуры, провести разноплановые исследования виртуального двойника устройства и своевременно внести необходимые изменения, предупредив тем самым проявление негативных эффектов в готовом изделии. В статье приведены результаты исследования, направленного на создание тепловой модели проектируемого узла и разработку искусственной нейронной сети для распознавания конструктивных дефектов устройства по его тепловому полю. В ходе исследования активно применялись специализированные системы автоматизированного проектирования, включающие средства инженерного анализа и расчетов, а также высокоуровневый язык программирования Python. Результаты исследования имеют практическую направленность и могут использоваться разработчиками радиоэлектронных устройств с целью достижения высоких показателей надежности и эксплуатационных характеристик изделия на всех стадиях его жизненного цикла.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>Technical diagnostics and monitoring of an electronic device are integral parts of its life cycle since they help to assess not only the technical condition of components and modules in real time, but also make it possible to identify hidden defects that have arisen during the production or operation of the device, and make a forecast about the residual life of the product. It can be said that in the process of technical diagnostics, the reliability indicators of the device under study and the compliance degree of the embedded and implemented functionality are evaluated, which is inextricably linked with the qualitative characteristics of the product. Modern radio-electronic devices characterized by high circuit, structural and technological complexity require additional study of the existing diagnostic methods and the search for new approaches to increasing the resolution, reliability, and effectiveness of diagnostic procedures. In this area, achievements from the field of artificial intelligence, machine learning, and neural networks along with traditional, proven methods have been actively used recently. In addition, the use of modeling and computational experiment in design made it possible to combine design and diagnostic procedures, conduct diverse studies of the virtual twin of the device and make the necessary changes in a timely manner, thereby preventing the manifestation of negative effects in the finished product at the early stages of development even before the production of a prototype. The article presents the results of a study aimed at creating a thermal model of the designed node and developing an artificial neural network for recognizing structural defects of the device by its thermal field. In this research, specialized computer-aided design systems were actively employed, including engineering analysis and calculation tools, as well as the high-level Python programming language. The findings have a practical importance and can be utilized by developers of radio-electronic devices in order to achieve high reliability and operational characteristics of the product at all stages of its life cycle.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>радиоэлектронное устройство</kwd>
        <kwd>бортовое устройство</kwd>
        <kwd>контроль динамики разбега самолета</kwd>
        <kwd>тепловой режим</kwd>
        <kwd>тепловое моделирование</kwd>
        <kwd>искусственная нейронная сеть</kwd>
        <kwd>база неисправностей</kwd>
        <kwd>система автоматизированного проектирования</kwd>
        <kwd>техническая диагностика</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>radio-electronic device</kwd>
        <kwd>on-board device</kwd>
        <kwd>control of aircraft take-off dynamics</kwd>
        <kwd>thermal mode</kwd>
        <kwd>thermal modeling</kwd>
        <kwd>artificial neural network</kwd>
        <kwd>fault database</kwd>
        <kwd>computer-aided design system</kwd>
        <kwd>technical diagnostics</kwd>
      </kwd-group>
      <funding-group>
        <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без спонсорской поддержки.</funding-statement>
        <funding-statement xml:lang="en">The study was performed without external funding.</funding-statement>
      </funding-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <title>References</title>
      <ref id="cit1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Увайсов С.У., Черноверская В.В., Нгуен Вьет Данг, Нгуен Ван Туан. Проектирование печатного узла устройства контроля процесса разбега самолета. Динамика сложных систем. 2022;23(2):31−43. DOI: 10.18127/j19997493-202202-02.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Богачек Г.Д., Букрин И.В., Иевлев В.И. Технология поверхностного монтажа, автоматическая установка компонентов: под общ. ред. В.И. Иевлева. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та; 2018. 104 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Дао Ань Куан. Термодиагностика печатных узлов радиоэлектронных устройств: дисс. … канд. техн. наук: 2.2.13. Москва; 2021. 136 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Меркухин Е.Н. Априорный критерий оценки эффективности оптимизации теплового режима путем рационального размещения электронных элементов. Современные наукоемкие технологии. 2018;10:77−81. Доступно по: http://toptechnologies.ru/ru/article/view?id=37198.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Андрейченков А.В., Андрейченкова О.Н. Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта: учебник. М.: ИНФРА-М; 2021. 530 с. DOI: 10.12737/1009595.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Вьюгин В.В. Математические основы теории машинного обучения и прогнозирования. М.; 2013. 387 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Увайсов С.У., Черноверская В.В., Дао Ань Куан, Нгуен Ван Туан, Занг Ван Тхань. Метод опорных векторов в задаче тепловой диагностики конструктивных дефектов радиоэлектронных устройств. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2022;1:58–70. Доступно по: https://doi.org/10.38013/2542-0542-2022-1-58-70.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Алямовский А.А., Собачкин А.А., Одинцов Е.В., Харитонович А.И., Пономарев Н.Б. SolidWorks. Компьютерное моделирование в инженерной практике. СПб.: БХВ-Петербург; 2005. 800 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Горбаченко В.И., Ахметов Б.С., Кузнецова О.Ю. Интеллектуальные системы: нечеткие системы и сети: учебное пособие для вузов. М.: Юрайт; 2019. 105 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Printed circuit boards (PCB) inspection by thermal imaging. Доступно по: https://www.batterfly.com/shop/en/blog-posts?journal_blog_post_id=12 (дата обращения: 04.06.2022).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Sexton J. Infrared Inspection Finds Elusive Faults. Test &amp; Measurement World. 2001. Доступно по: https://www.academia.edu/30273154/PCB_Testing_Using_Infrared_Thermal_Signatures (дата обращения: 01.06.2022).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Data Sheets: GNSS modules – NEO-7, ATmega640/1280/1281/2560/2561, HC-05-Bluetooth, MPU-6000 and MPU-6050. Доступно по: https://radiodetali.com/media/catalog/product/a/t/atmel-2549-8-bit-avr-microcontroller-atmega640-128-1065468.pdf (дата обращения: 15.04.2022).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">SOLIDWORKS Web Help, Simulation. Доступно по: https://help.solidworks.com/2020/English/SolidWorks/SWHelp_List.html?id=1830c8da5ad948ff893d9ffa6a59473d#Pg0 (дата обращения: 01.02.2022).</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="cit14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Beale M.H., Hagan M.T., Demuth H.B. Neural Network Toolbox. User’s Guide. Natick: Math Works, Inc.; 2015. 406 p.</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
    <fn-group>
      <fn fn-type="conflict">
        <p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p>
      </fn>
    </fn-group>
  </back>
</article>