Кокотка М., Бабкина М.А., Карапетян М.С., Мусаев З.М «Инфразвук и ультразвук» Научно-практическая студенческая конференция электроэнергетического факультета "Студенческая наука в XXI веке". Ставрополь, 14 января 2019 г., с. 79-82 (2019)

Романенко Н.В. «Ультразвук в научных исследованиях, машиностроении, металлургии» Научно-практическая студенческая конференция электроэнергетического факультета "Студенческая наука в XXI веке". Ставрополь, 14 января 2019 г., с. 172-174 (2019)

Семенова Д. «Ультразвук и инфразвук, их действие на организм» Научно-практическая студенческая конференция электроэнергетического факультета "Студенческая наука в XXI веке". Ставрополь, 14 января 2019 г., с. 206-209 (2019)

Волхонов Р.М. «Теоретические предпосылки использования ультразвуковых волн для контроля и управления состоянием зернового слоя» Актуальные проблемы науки в агропромышленном комплексе. Караваево, 23 января 2020 года. Сборник статей 71-й международной научно-практической конференции. В 3-х томах. Том 2, с. 220-224 (2020)

Представлена методика расчета необходимого количества ультразвуковых дальномеров. Рассмотрены возможные варианты движения ультразвуковой волны в зерновом слое.

Зубков А.Д., Волков Д.Д., Дідковський В.С. «Исследование целесообразности применения генетического алгоритма для задач электроакустики (Дослідження доцільності застосування генетичного алгоритму для задач електроакустики)» Микросистемы, Электроника и Акустика (с июня 2017 года правопреемник, основанного в марте 1995 года журнала "Электроника и Связь", укр.), 26, № 1, с. 227793_-1-227793_-6 (2021)

DOI: https://doi.org/10.20535/2523-4455.mea.227793. У даній статті розглянуто адаптацію та застосування генетичного алгоритму для знаходження параметрів моделі електродинамічного перетворювача. Розглянуто переваги та недоліки даного методу порівняно із класичними методом ідентифікаціï із застосуванням доданоï маси. Представлено виведення функціï пристосованості для оцінки ідентифікованих параметрів що може також бути використана для ідентифікаціï інших типів електроакустичних перетворювачів. Було розглянуто теорію, що лежить в основі генетичних алгоритмів, і показано, як генетичні алгоритми працюють, збираючи найкращі рішення з невеликих структурних елементів, що володіють чудовими якостями. Далі було розібрано відмінності між генетичними і традиційними алгоритмами, в тому числі підтримку популяціï рішень і використання генетичного уявлення рішень. Після цього було описано сильні сторони генетичних алгоритмів, що включають можливість глобальноï оптимізаціï і застосовність до завдань зі складним математичним представленням або взагалі без представлення і стійкість до шуму. Також були освітлені недоліки: необхідність спеціальних визначень і налаштування гіперпараметрів, небезпеки передчасноï збіжності. На закінчення перераховано ситуаціï, коли застосування генетичних алгоритмів може дати перевагу. Цей алгоритм не прив’язаний до конкретноï інженерноï чи науковоï галузі, що робить його універсальним, рівною мірою він використовується і в генетиці і у комп’ютерних науках. За допомогою генетичного алгоритму було визначено параметри та порівняно ïх з більш класичним для акустики методом доданоï маси. Порівняльна таблиця у роботі ілюструє високу точність генетичного алгоритму у порівнянні з методом доданоï маси. В ході роботи над практичною частиною, також щоб покращити поведінку моделі на частотах вищих за резонансну, було вирішено ускладнити модель електричноï підсистеми перетворювача та увести додаткові параметри: паралельний опір та паралельну індуктивність. Ускладнена модель, як наслідок, почала краще відповідати виміряним значенням у всій частотній області, а отже є більш точною. Це є прикладом зручності використання генетичного алгоритму при переході від ідентифікаціï однієï моделі зі специфічними параметрами до іншоï. Результати даноï роботи доводять, що використання генетичного алгоритму є доцільним для вирішення задач електроакустики адже його використання дозволяє швидко експериментувати та ідентифікувати більш складні моделі для яких метод доданоï маси не може бути застосованим. Також, у перспективі, генетичний алгоритм може бути застосований для ідентифікаціï моделей перетворювачів у часовій області, наприклад, нелінійних моделей електродинамічних перетворювачів або моделей у фазовому просторі, що є предметом майбутніх досліджень.