Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Жолдангарова Гульнар Игибаевна «8D06104 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасызету» білім беру бағдарламасы бойынша «Электр энергиясын, суды тұтыну мониторингінің ақпараттық кешенін әзірлеу және суару жүйелерінің сорғы агрегаттарының техникалық жай-күйін диагностикалау» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және программалық инженерия кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - қазақ тілінде
Ресми рецензенттер:
Мансурова Мадина Есимхановна – физика-математика ғылымдарының кандидаты, профессор, әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті «Жасанды интеллект және Big Data» кафедрасының меңгерушісі (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Құттыбай Нұржігіт Бақытұлы - философия докторы (PhD), әл-Фараби атындағы ҚазҰУ электроника және астрофизика кафедрасының доценті (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Амир Мосави (Amirhosein Mosavi Aliahsraf) – философия докторы (PhD), профессор, Обуда университеті (Будапешт қ., Венгрия);
Мусабаев Рустам Рафикович – техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, ҚР ҒЖБМ ҒК «Ақпараттық және есептеу технологиялары институты» ШЖҚ РМК ақпараттық процестерді талдау және модельдеу зертханасының меңгерушісі (Алматы қ., Қазақстан Республикасы).
Кайбасова Динара Женисбековна - философия докторы (PhD) ; қауымдастырылған профессор, Бағдарламалық қамтамасыз ету инженериясы мектебі, Astana IT University (Астана, Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Искаков Казизат Такуадинович - физика-математика ғылымдарының докторы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті «Компьютерлік және программалық инженерия» кафедрасының профессоры (Астана қ., Қазақстан Республикасы)
Вуйцик Вальдемар - техника ғылымдарының докторы, Люблин технологиялық университеті, «Электроника және ақпараттық технологиялар» кафедрасының профессоры (Люблин қ., Польша)
Қорғау 2025 жылғы 4 желтоқсан, сағат 14:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06104 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасызету» мамандығы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес мәжілісі онлайн форматта өткізіледі деп жоспарлануда.
Сілтемесі: https://clck.ru/3PyiYn
Мекен-жайы: Астана қаласы, А. Пушкин көшесі, 11 үй, 2 оқу ғимараты, 222-аудитория.
Аңдатпа (қаз.): Жолдангарова Гульнар Игибаевнаның «8D06104 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Электр энергиясын, суды тұтыну мониторингінің ақпараттық кешенін әзірлеу және суару жүйелерінің сорғы агрегаттарының техникалық жай-күйін диагностикалау» диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Сорғы жүйелері су құбыры жүйесінде маңызды рөл атқарады, өйткені олар қажетті су деңгейін қамтамасыз етеді, бұл өнімділікті арттыру үшін қажет. Сорғылардың ақаулары жұмыстың тоқтап қалуына, су құбыры жүйесі өндірісінің тиімділігінің төмендеуіне және айтарлықтай қаржылық шығындарға әкеледі. Сондықтан сенсордан алынған деректер арқылы және машиналық оқыту (ML) технологияларын қолдана отырып, ақауларды ерте анықтау және диагностикалау әдістерін әзірлеу маңызды ғылыми-практикалық міндет болып табылады. Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Әдетте дәстүрлі әдістерде сорғы жүйелеріндегі ақаулар тек физикалық тексеру арқылы ғана анықталады, мұндай жағдайда ақауды табу көп уақытты алады және көбіне жабдық тоқтап қалғаннан кейін ғана белгілі болады. Ал машиналық оқыту әдістері сенсорлық деректерді нақты уақыт режимінде талдау арқылы ақауларды ерте кезеңде анықтауға мүмкіндік береді. Зерттеулерде дәстүрлі бақылау әдістерінің дәлдігі орта есеппен 70–75% шамасында болса, машиналық оқыту алгоритмдерін (мысалы, SVM немесе нейрондық желілерді) қолданғанда ақауларды анықтау дәлдігі 90–95% дейін жететіні анықталған. Бұл айырмашылық ұсынылып отырған жұмыстың ғылыми және практикалық тұрғыдан жоғары өзектілігін айқындайды. Сорғы агрегаттары түрлі салаларда кеңінен қолданылады. Ауыл шаруашылығында олар егістіктерді суару, тамшылатып және арналық суару жүйелерінде негізгі рөл атқарады. Су шаруашылығы мен коммуналдық секторда ауыз суды жеткізу, су құбырларын пайдалану, кәріз жүйелері мен су тазарту станцияларында сұйықтықтардың үздіксіз айналымын қамтамасыз етеді. Өнеркәсіпте химия, мұнай-газ, металлургия және тамақ өндірісінде әртүрлі сұйықтықтарды айдау және айналымға жіберу үшін қолданылады. Энергетика саласында жылу электр станцияларында судың және будың айналым жүйесінде маңызды қызмет атқарады. Сонымен қатар құрылыс пен тұрғын үй-коммуналдық шаруашылықта жылыту, салқындату және өртке қарсы сумен жабдықтау жүйелерінде пайдаланылады. Гидротехникалық нысандарда каналдар мен су қоймаларындағы су деңгейін реттеуде де сорғы агрегаттардың орны ерекше. Осылайша, олар адам өмірінің көптеген саласында тиімді жұмыс істеуді қамтамасыз ететін негізгі техникалық элементтердің бірі болып табылады. Ауыл шаруашылығында және гидротехникалық нысандардағы арналар мен су қоймаларында қолданылатын сорғы агрегаттардың сенімді жұмыс істеуі ‒ су ресурстарын тиімді басқарудың және өнімділікті арттырудың негізгі шарттарының бірі. Сорғылардың уақтылы істен шығуы тек қана өндірістік шығындарға емес, сонымен қатар энергия мен су ресурстарының артық жұмсалуына әкеледі. Сондықтан ақауларды ерте анықтау және алдын алу жүйелерін әзірлеу Қазақстан Республикасының бірқатар мемлекеттік бағдарламаларына тікелей сәйкес келеді. Біріншіден, «Цифрлық Қазақстан» мемлекеттік бағдарламасы ауыл шаруашылығында және су ресурстарын тиімді басқару жүйелерінде цифрлық технологияларды енгізуді, соның ішінде сенсордан алынған деректерді мониторингілеу мен жасанды интеллектті пайдалануды көздейді. Сорғы жүйелердің жағдайын сенсордан алынған деректер арқылы бақылап, машиналық оқыту әдістерімен ақауларды ерте кезеңде анықтау осы бағдарламадағы «Агроөнеркәсіп кешенін цифрландыру» бағытына толық сәйкес келеді. Екіншіден, ауыл шаруашылығы мен су қоймалары саласын автоматтандыруға бағытталған «Е-АӨК» цифрлық платформасы суару жүйелерін тиімді басқару мен ресурстарды ұтымды пайдалануды қамтамасыз етеді. Сорғы агрегаттардағы ақауларды дер кезінде анықтау арқылы су ресурстарының ысырабы азайып, жүйенің үздіксіз жұмыс істеуі қамтамасыз етіледі. Бұл аталған мемлекеттік бастамаларға практикалық тұрғыдан сай келеді. Үшіншіден, «Қазақстан Республикасының энергия үнемдеу және энергия тиімділігін арттырудың 2023–2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы» сорғы жабдықтардың энергия тиімділігін жоғарылатуды өзекті міндеттердің бірі ретінде белгілейді. Ақауларды уақытылы анықтау энергия шығынын азайтуға және жабдықтың жұмыс сенімділігін арттыруға ықпал етеді, бұл тұжырымдаманың мақсаттарымен үйлеседі (Қазақстан Республикасының энергия үнемдеу саласын дамытудың және энергия тиімділігін арттырудың 2023-2029 жылдарға арналған тұжырымдамасы (Қазақстан Республикасы Үкіметінің 2023 жылғы 28 наурыздағы №264 қаулысы). Осылайша, сорғы агрегаттардағы ақауларды ерте кезеңде анықтауға арналған интеллектуалды жүйелерді әзірлеу Қазақстан Республикасының цифрландыру, ауыл шаруашылығын жаңғырту және энергия тиімділігін арттыруға бағытталған мемлекеттік саясатымен толық сәйкес келеді. Бұл жұмыс 2024–2026 жылдарға арналған ғылыми зерттеулерді гранттық қаржыландыру аясында АР23490529 жобасы бойынша «Гибридтік технологиялар негізінде электроэнергетикалық жүйелердің жүктемесін мониторингтеу және болжауға арналған ақпараттық жүйе мен математикалық модельдерді әзірлеу» тақырыбында орындалды. Жоба жетекшісі: ҚР ҰҒА академигі, физика-математика ғылымдарының докторы, профессор Калимолдаев Максат Нурадилович. Диссертациялық зерттеудің мақсаты. Өлшеу сенсоры (су сенсоры, ток/кернеу сенсоры, діріл сенсоры) параметрлерін бақылау арқылы суару жүйелеріндегі сорғы агрегаттарының техникалық жағдайын диагностикалауды қамтамасыз ететін мониторингтің ақпараттық кешенін құру. Зерттеудің мақсатына сәйкес келесі міндеттер анықталды: 1. Электрлік параметрлерді, су шығынын және вибрациялық сигналдарды бір уақытта ескеретін сорғы қондырғыларын мониторингілеудің кешенді тәсілін әзірлеу. 2. Фазалық және энергетикалық жүйелердің асимптотикалық тұрақтылығын талдау, бұл әдіс Ляпунов функциясына негізделіп, тартылу облыстарын есептік түрде анықтауға және сызықтық емес динамикалық жүйелердің тұрақтылығын сандық бағалауға мүмкіндік береді; 3. Диагностикалық деректер жиынын қалыптастыру және сигналдарды уақыттық және жиіліктік талдау арқылы белгілерді шығару әдістемесін ұсыну. 4. Интеллектуалды ақпараттық кешеннің архитектурасы әзірлеу, ол математикалық модельдеуді және машиналық оқыту әдістерін біріктіріп, суару сорғылық жүйелерін нақты уақыт режимінде мониторингтеу, талдау және диагностикалауды қамтамасыз етеді; 5. Ақауларды классификациялау дәлдігін арттыруды қамтамасыз ететін PSO–SVM гибридті алгоритмі ұсыну. Зерттеудің ғылыми жаңалығы. 1. Сорғы қондырғыларын бақылаудың кешенді тәсілі әзірленді, ол бір мезгілде электрлік параметрлерді, су шығынын және вибрациялық сигналдарды ескеруге мүмкіндік береді. 2. Фазалық және энергетикалық жүйелердің асимптотикалық тұрақтылығын талдау әдісі Ляпунов функциясына негізделіп, тартылу облыстарын есептік түрде анықтауға және сызықтық емес динамикалық жүйелердің тұрақтылығын сандық бағалауға мүмкіндік береді. 3. Диагностикалық деректерді қалыптастыру және сигналдарды өңдеу әдістемесі уақыттық және жиілік талдау тәсілдерін пайдалану арқылы жасалды. 4. Интеллектуалды ақпараттық кешеннің архитектурасы әзірленді, ол математикалық модельдеуді және машиналық оқыту әдістерін біріктіріп, суару сорғылық жүйелерін нақты уақыт режимінде мониторингтеу, талдау және диагностикалауды қамтамасыз етеді. 5. PSO–SVM гибридтік алгоритмі ұсынылды, ол дәстүрлі әдістермен салыстырғанда сорғы жабдықтарының ақауларын жіктеу дәлдігін арттыруды қамтамасыз етеді. 6. Зерттеу жұмысының практикалық маңызы. Зерттеу жұмысының практикалық маңызы сорғы жүйелерінің жұмыс қабілеттілігін арттыруға, энергия мен су ресурстарын тиімді пайдалануға және техникалық қызмет көрсету шығындарын азайтуға бағытталған әдістерді әзірлеумен түсіндіріледі. Ұсынылған диагностикалық тәсілдер нақты өндірістік жағдайларда қолдануға жарамды болып, сорғылардағы ақауларды ерте кезеңде анықтау арқылы жабдықтың тоқтап қалуын болдырмауға мүмкіндік береді. Сонымен қатар әзірленген ақпараттық-бағдарламалық кешен сорғы жүйелерін интеллектуалды басқаруға жағдай жасап, ресурстарды үнемдеуге және сенімділікті арттыруға ықпал етеді. Зерттеу нысаны ‒ сорғы агрегаттары мен оның жұмыс істеу барысында туындайтын ақауларын диагностикалау үдерістері. Зерттеу пәні ‒ сорғының жұмысын сипаттайтын параметрлер негізінде ақауларды ерте анықтау және жіктеу үшін машиналық оқыту алгоритмдері мен сенсорлық деректерді талдау әдістері. Зерттеу әдістері ‒ теориялық және эксперименттік зерттеулер, математикалық және компьютерлік модельдеу және алгоритмдеу. Сенсорлық өлшеулерді жинау және талдау, математикалық модельдеу, машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану, эксперименттік зерттеу және нәтижелерді салыстырмалы талдау. Сонымен қатар, осы жұмыста келесі зерттеу әдістері қолданылады: аналитикалық әдіс, әмбебап оңтайландырудың эвристикалық әдісі немесе бөлшектер ройының оңтайландыру алгоритмі (PSO). Қорғауға ұсынылатын негізгі қағидалар: 1. Сорғы жүйелеріндегі ақауларды ерте анықтау мен жіктеуді қамтамасыз ететін энергия тұтыну және су шығыны параметрлерін сенсордан алынған деректер негізінде кешенді талдау тәсілін ұсыну; 2. Ляпунов–Красовский әдістеріне негізделген асимптотикалық тұрақтылықты зерттеу алгоритмдері мен бағдарламалық құралдары әзірлеу; 3. Сорғы жүйелерін диагностикалау үшін математикалық модельдеуді машиналық оқытумен (PSO және SVM алгоритмдері) интеграциялау негізіндегі жаңа әдістемелік шешім қарастыру; 4. Интеллектуалды ақпараттық-бағдарламалық кешеннің архитектурасы мен құрылымы, оның сорғы жүйелерінің жұмысын сенімді басқаруға және ресурстарды тиімді пайдалануға бағытталғандығын айқындау. Алынған нәтижелердің сенімділігі. Диссертациялық жұмыста алынған теориялық және практикалық нәтижелердің, ережелер мен қорытындылардың негізділігі мен сенімділігі дәлелденген ережелер мен зерттеу әдістерін қолдануға, жаңа нәтижелердің белгілі теориялық ережелерге сәйкестілігіне және зерттеу эксперименттік зерттеу нәтижелеріне негізделген. Ізденушінің қосқан жеке үлесі. Ізденуші сорғы агрегаттарының техникалық жағдайын диагностикалауды қамтамасыз ететін мониторингтің ақпараттық кешенін құрастырды. Эксперименттік және теориялық нәтижелер алынып, қорғауға ұсынылды. Диссертация авторының бірлескен авторлық жұмысқа қосқан үлесі - әдістер мен алгоримтдерді әзірлеу, сондай-ақ зерттеу нәтижелерін жариялауға ұсыну. Диссертация нәтижелерінің апробациясы. Диссертациялық жұмыстың негізгі нәтижелері Л.Н. Гумилев атындағы Евразия ұлттық университетінің семинарларында, сондай-ақ халықаралық конференцияларда баяндалды: 1. Инновационные технологии для энергообеспечения тепличного комплекса: Создание теплового насоса на базе Arduino // Материалы 20-й международной Азиатской школы-семинара «Проблемы оптимизации сложных систем» (Бишкек, 2024. – С. 239-244); 2. Создания теплового насоса на базе Arduino // Материалы 9-й международной научно-практической конференции «Информатика и прикладная математика» (Алматы, 2024. – С. 141-148); 3. Программная реализация алгоритма прогнозирования остаточного срока полезного использования оборудования электроэнергетических систем // Сборник докладов Евразийской международной научной конференций «Искусственный интеллект и обратные задачи в науке, технике и индустрии» (Астана, 2025. – С. 301-305). ҚР ҒЖБМ ҒЖБССҚЕК ұсынған ғылыми журналдарда жарияланған мақалалар: 1. Разработка микропроцессорной системы передачи данных для мониторинга нагрузки электроэнергетических систем // Вестник КазУТБ. Серия информационно-коммуникационные и химические технологии. – 2024. – №3(24). – С. 51-62; 2. Разработка прогнозирования остаточного ресурса насосного оборудования в ирригационных системах на основе сверточной нейронной сети // Вестник Академии гражданской авиации. Компьютерные науки, прибостроение и автоматизация. – 2025. – №37. – С. 204-215. Зерттеу нәтижелері бойынша жарияланған мақалалар, соның ішінде Web of Science және Scopus деректер базасында индекстелетін ғылыми журналдарда: 1. Development of fault detection system in irrigation pumping systems using machine learning methods with consideration of energy and water consumption // Editorial Team International Journal of Electronics and Telecommunications. – 2025. – Vol. 71, №3. – P. 1-6; 2. Development of algorithms and software for studying the stability of complex power systems // Carpathian Mathematical Publications. – 2025. – Vol. 17, №17(2). – Р. 376-385. Зерттеу нәтижелерін еңгізу. Зерттеу жұмысының тақырыбы бойынша электр энергиясы мен суды тұтынуды мониторингілеу және суару жүйелерінің сорғы агрегаттарының техникалық жағдайын диагностикалау үшін ақпараттық кешенді әзірленіп (автор – Жолдангарова Гульнар Игибаевна), МКК “АСТАНА СУ АРНАСЫ” күрделі құрылыс мекемесінің суару жүйелерінің сорғы агрегаттарын пайдаланудың тиімділігін арттыру, жабдықтың бос тұрып қалуын қысқарту және энергия мен су ресурстарын тұтынуды оңтайландыру мақсатында қолданылғанын растайды (05.09.2025). Сонымен қатар диссертациялық жұмыстың нәтижелері оқу процесіне енгізіліп, «IT аналитика», «Есептеуіш техника және бағдарламалық қамтамасыз ету», «Ақпараттық жүйелер» бағыттары бойынша бакалаврлар мен магистранттарды даярлау барысында қолданылады (Қазтұтынуодағы Қарағанды университеті, 15.09.2025). Енгізу актілері (Қосымша А)-да көрсетілген, 2 Авторлық құқық куәліктері (Қосымша Ә), 2024 жылдың 23 қарашасынан 2024 жылдың 23 желтоқсанына дейін Люблин қаласында (Польша) тағылымдамадан өтті (Қосымша Б). Зерттеу нәтижелері бойынша жарияланымдар. Зерттеу тақырыбы бойынша 7 ғылыми еңбек жарық көрді, олардың 2 Scopus деректер базасында индекстелді, 2 - ҚР ҒЖБМ ҒЖБССҚЕК ұсынған ғылыми журналдарда, 3 - халықаралық және жергілікті конференциялар жинақтамаларында ғылыми мақала, диссертация нәтижелерін өндіріске енгізу туралы акт бар. Диссертацияның көлемі мен құрылымы. Диссертациялық жұмыс кіріспеден, үш бөлімнен, қорытындыдан, пайдалынылған әдебиеттер тізімінен және қосымшадан тұрады. Кіріспеде тандалған диссертация тақырыбының өзектілігі негізделеді, зерттеудің мақсаттары мен негізгі міндеттері тұжырымдалады, жұмыстың жаңалығы мен практикалық маңыздылығы, таңдалған тақырып бойынша шолу жүргізіледі. Бірінші бөлімде пәндік саланың қазіргі жағдайы қарастырылады. Мұнда электр энергиясы мен суды пайдалануды мониторингілеудегі заманауи үрдістері сипатталады, сорғы жүйелеріндегі ақауларды диагностикалау әдістері мен технологияларына шолу жасалады. Сонымен қатар классикалық мониторинг әдістері, Интернет заттар жүйесіне негізделген шешімдер және машиналық оқыту алгоритмдерін қолдану тәсілдері талданады. Екінші бөлімде күрделі энергетикалық жүйелердің тұрақтылығын зерттеу әдістері қарастырылды. Ляпунов функциясы негізінде асимптотикалық тұрақтылықты бағалау алгоритмі ұсынылып, ол жүйенің динамикалық қасиеттерін талдауға мүмкіндік беретіні көрсетілді. Сонымен қатар тұрақтылықты зерттеу үшін қойылған есептің сандық шешімі жүзеге асырылып, алгоритмдердің дұрыстығы мен тиімділігі тәжірибелік есептер арқылы дәлелденді. Алынған нәтижелер күрделі энергетикалық жүйелердің сенімділігін арттыруға және оларды басқарудың ғылыми негіздерін жетілдіруге жағдай жасайды. Үшінші бөлімде бұл тарауда сорғы жүйелеріндегі ақауларды энергия мен су шығынын ескере отырып анықтау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану мүмкіндіктері қарастырылды. Машиналық оқыту тәсілдері жүйенің жұмысында пайда болатын заңдылықтарды анықтап, қалыпты ауытқуларды ерте кезеңде табуға мүмкіндігі дәлелденді. Эксперименттік база мен қажетті жабдықтар сипатталып, олардың зерттеудің практикалық негізін құрайтыны көрсетілді. Жүйенің элементтік құрамын қалыптастыру және негіздеу арқылы сенімді әрі тиімді диагностикалық шешім жасауға жағдай жасалды. Жалпы алғанда, ұсынылған әдістеме сорғы жүйелерінің сенімділігін арттыруға, энергия мен су ресурстарын үнемдеуге мүмкіндік береді. Төртінші бөлімде аппараттық-бағдарламалық кешенді әзірлеудің барлық кезеңдері сипатталды. Алдымен бағдарламалық жүйенің архитектурасы мен құру қағидаттары анықталды, серверлік бөлік орналастырылып және бапталды. Жеке компоненттердің өзара әрекеттесуін қамтамасыз ететін бағдарламалық қамтамасыз ету әзірленіп, аппараттық және бағдарламалық модульдер интеграцияланды. Кешеннің жұмыс қабілеттілігі тестілеу және тексеру арқылы дәлелденді. Қолданыстағы объектіде жүргізілген тәжірибелік тексеру нәтижелері әзірленген шешімнің тиімділігін және практикалық қолданбалы құндылығын көрсетті. Қорытындыда зерттеу нәтижелері қорытындыланады, қорғауға шығарылатын ережелердің ақиқатын растайтын және дәлелдейтін негізгі тұжырымдар тұжырымдалады. Қосымшада зерттеудің практикалық материалдары берілген. Автор ғылыми жетекші – физика-математика ғылымдарының докторы, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Компьютерлік және бағдарламалық инженерия» кафедрасының профессоры Искаков Казизат Такуадиновичке, сондай-ақ шетелдік кеңесші – техника ғылымдарының докторы, процессор Вуйцик Вальдемарға (Польша, Люблин) зерттеу жүргізу барысында көрсеткен бағалы көмегі, кеңестері мен қолдауы үшін шынайы алғыс білдіреді. Ерекше алғыс ҚР ҰҒА академигі, физика-математика ғылымдарының докторы, профессор Калимолдаев Максат Нурадиловичке диссертациялық жұмысты орындау барысында берген құнды кеңестері мен қолдаулары үшін шын жүректен алғыс білдіреді. Сондай-ақ, автор кафедра меңгерушісі, қауымдастырылған профессор Дюсекеев Қанағат Абетовичке және кафедра ұжымына көрсеткен қолдаулары үшін алғысын білдіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://www.youtube.com/watch?v=bh66ciejbXY
