Досліджено розповсюдження та дифракцію термопружних хвиль у кусково-однорідній смузі, складеній із ізотропних матеріалів з різноманітними механічними властивостями. Одна з поверхонь конструкції зазнає дію термічного та механічного ударів. Припущено, що швидкість розповсюдження тепла скінченна. Наведено рівняння зв'язаної термопружності та умови спряження в області контакту смуг. Задачу розв'язано числово з використанням методу характеристик. Результати розрахунків для однорідної смуги добре узгоджуються з відомими, які були одержані іншими методами. Проаналізовано явища відбиття та проходження термопружних хвиль на межі розділення шарів.

Вирішено задачу автоматизації синтезу діагностичних моделей при діагностуванні та розпізнаванні образів. Об'єкт дослідження - методи синтезу нейро-нечітких діагностичних моделей. Предмет дослідження - методи донавчання нейро-нечітких мереж. Мета роботи - створення методу донавчання нейро-нечітких діагностичних моделей. Запропоновано метод донавчання діагностичних нейро-нечітких моделей, який дозволяє адаптувати до зміни середовища функціонування існуючі моделі шляхом їх модифікації з урахуванням інформації, отриманої в результаті нових спостережень. Даний метод передбачає виконання етапів видобування та угрупування коригувальних екземплярів, діагностування за якими за допомогою існуючої моделі призводить до некоректних результатів, а також побудову коригувального блоку, який узагальнює дані коригувальних екземплярів, і впровадження його у вже існуючу модель. Використання запропонованого методу донавчання діагностичних нейро-нечітких моделей дозволяє не виконувати ресурсномісткий процес повторної побудови діагностичної моделі на основі повного набору даних, використовувати вже наявну модель в якості обчислювального блоку нової моделі. Моделі, синтезовані за допомогою запропонованого методу, характеризуються високою інтерпретовністю, оскільки кожен блок узагальнює інформацію про свій набір даних і в якості базису використовує нейро-нечіткі моделі. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод донавчання нейро-нечітких мереж і дозволяє виконувати перебудову існуючих діагностичних моделей на основі нової інформації про досліджувані об'єкти або процеси. Висновки: проведені експерименти підтвердили працездатність заропонованого метод донавчання нейро-нечітких мереж і дозволяють рекомендувати його для використання на практиці при обробці масивів даних для діагностування та розпізнавання образів. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в розробці нових методів донавчання глибоких нейромереж для оброблення великих даних.