Інституційний репозитарій ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»(IRTUMIP), що накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та надійний доступ через Інтернет до наукових та освітніх матеріалів професорсько-викладацького складу, співробітників, студентів, аспірантів та докторантів університету.
Положення про інституційний репозитарій ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»
Авторський договір про передачу невиключних прав на використання твору
Бібліографічне посилання: загальні положення та правила складання (ДСТУ 8302:2015)
Інструкція з пошуку публікації в інституційному репозитарії IRTUMIP
УДК 021.61-027.243:378.6(477.64-25) ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»
Періодичність: щоденно
Кількість документів у репозитарії: 3077
Засновник: ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА»
Рік заснування: 2023
ISSN 2786-8338
З усіх питань щодо передачі повних текстів публікацій до репозитарію звертатися до адміністратора IRTUMIP: бібліотека, e-mail: library@mipolytech.education
Розділи
Виберіть розділ, щоб переглянути його колекції.
- Основна мета «Наукового Журналу Метінвест Політехніки. Серія: Технічні науки» полягає у створенні платформи для обміну знаннями та підтримки наукових досліджень з важливих технічних та технологічних галузей.
- У фонді представлено матеріали конференцій ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА" та матеріали конференцій, семінарів і симпозіумів, в яких прийнято участь співробітниками МІП.
- У фонді розміщуються звіти з НДР викладачів, які активно займаються науковими дослідженнями.
- У фонді представлено магістерські, бакалаврські роботи студентів, конкурсні роботи відкритого доступу.
- У фонді представлено патенти, свідоцтва про реєстрацію авторського права на твір та інші норматині документи, створені за участі співробітників МІП.
Нові надходження
Тип елементу:Документ, Автоматизована система відбору ознак для комп’ютерно-інтегрованого прогнозування успішності B2B-замовлень з використанням XGBoost(ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2025) Мірошниченко, С. О.; Мірошниченко, В. І.; Койфман, О. О.; Вовна, О. В.; Miroshnychenko, S. O.; Miroshnychenko, V. I.; Koyfman, O. O.; Vovna, O. V.Інтенсивний розвиток сектору корпоративної електронної торгівлі створює потребу в автоматизованих системах прогнозування для оптимізації керування ланцюгами постачання та мінімізації фінансових ризиків. Точне прогнозування успішності B2B-замовлень є важливим для ефективного керування ресурсами та оптимізації виробничих процесів підприємства. Сучасні ERP-системи накопичують великі обсяги даних про поведінку клієнтів, що створює можливості для застосування методів машинного навчання у процесах прийняття рішень. Мета дослідження полягає у розробленні оптимальної стратегії автоматизованого відбору ознак для прогнозування успішності B2B-замовлень з використанням алгоритму XGBoost в архітектурі комп’ютерно-інтегрованих систем керування підприємством. Здійснено експериментальне дослідження ефективності шести методів відбору ознак на двох незалежних наборах даних обсягом 86 794 записи з 24 характеристиками замовлень. Порівняно прямий та зворотний відбір за важливістю XGBoost, жадібні прямий та зворотний алгоритми, рекурсивне виключення ознак та алгоритм Boruta. Автоматизована оптимізація гіперпараметрів здійснена засобами фреймворку Optuna з алгоритмом Tree-structured Parzen Estimator. Оцінювання проводилось за метрикою AUC-PR з 5-кратною крос-валідацією для забезпечення статистичної надійності результатів. Жадібні алгоритми забезпечили найвищу ефективність класифікації: прямий відбір досягнув AUC-PR 0,97873, зворотний – 0,97785. Встановлено, що оптимальний набір ознак включає 16 характеристик. Це відповідає зменшенню розмірності на 33 %, що сприяє підвищенню прогностичної якості. Комплексний підхід забезпечив зниження помилкових класифікацій на 2,7–3,7 % порівняно з базовими налаштуваннями та дав змогу ідентифікувати дев’ять критично важливих ознак. Отримані результати створюють методологічну основу для розроблення автоматизованих систем прогнозування в сучасних комп’ютерно-інтегрованих виробничих комплексах.Тип елементу:Документ, Forecasting the remaining useful life of mechanical objects based on their failure statistics(ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2025) Fedukhin, O. V.; Strelnikov, V. P.; Mukha, A. A.; Федухін, О. В.; Стрельніков, В. П.; Муха, А. А.The article is devoted to the problem of determining the residual life of mechanical objects based on the analysis of their failure statistics using a probabilistic-physical approach. The feasibility of applying the diffusion monotonic distribution (DM-distribution) as a theoretical reliability model is substantiated. This model differs from traditional strictly probabilistic distributions in that its parameters have a clear physical interpretation: the coefficient of variation of the generalized degradation process and the average rate of change of the determining parameter. Such an approach makes it possible to combine mathematical rigor with the physical essence of wear and degradation processes. The article considers the main characteristics of residual life-mean value and gamma-percent life and provides the formulas for their calculation using the DM-distribution. The method is shown to be convenient both in cases where the dynamics of the determining parameter are known and when long-term failure statistics are available. An example is given using experimental data from fatigue tests of V-95 alloy samples, widely employed by different researchers, which confirms the adequacy of the chosen model. The comparison of empirical and calculated estimates demonstrates their closeness, with the error not exceeding 5 %, which is a high level of accuracy for statistical estimation practice. The practical significance of the research lies in enabling effective planning of replacement intervals and preventive maintenance for long-life objects such as nuclear power plants, pipelines, bridges, and aircraft.Тип елементу:Документ, Drilling rig drive parameter identification system(ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2025) Khilov, V. S.; Dyfort, V. V.; Pavlyshyn, S. V.; Pavlyshyna, O. Yu.; Хілов, В. С.; Дифорт, В. В.; Павлишин, С. В.; Павлишина, О. Ю.The purpose of the research is to develop and synthesize an effective system for identifying the parameters of the drilling rig drive, considering the specifics of its dynamic characteristics, to increase the accuracy of modeling, control and diagnostics of the technical condition of the drive. Research methodology. In the research process, a systematic approach was used to synthesize a system for identifying the parameters of the drilling rig drive, which involves a phased analysis of the dynamic characteristics of the control object, the development of an adequate mathematical model, and the implementation of adaptive identification algorithms. Research findings. The following methods of identifying drive parameters were analyzed: the least squares method (LSM), the model method with a reference adaptive mechanism (MRAS), Kalman filters (KF, EKF, UKF), frequency analysis methods, methods based on artificial intelligence (AI). Regarding the selected identification object, it is rational to apply the canonical non-search gradient self-tuning algorithm using an “auxiliary operator”, since it is possible to synthesize the desired algorithm based on integration operations with subsequent significant simplification, which contributes to increasing the speed of the entire system. Originality. The scientific novelty of the research lies in the development and synthesis of a new system for identifying the parameters of the drilling rig drive, which provides increased accuracy and speed using adaptive data processing algorithms and mathematical modeling. Unlike existing approaches, the work first proposes a method for combining real experimental data with an analytical model of the drive to refine dynamic parameters in real time. This allows significantly improving the efficiency of drive control in variable drilling conditions. The practical value of the research lies in the development of an effective system for identifying the parameters of the drilling rig drive, which allows for the accurate determination of variable dynamic characteristics of the drive in real time. The proposed approach provides increased control accuracy, reduced energy consumption, timely detection of deviations in the operation of the equipment and prediction of its technical condition. This contributes to increasing the reliability of drilling operations, reducing the risk of accidents and reducing equipment downtime, which is extremely important for mining and ore enterprises.Тип елементу:Документ, Розвиток технологічних основ підвищення комплексу службових властивостей матеріалів за рахунок комбінованого впливу на макроструктуру, мікроструктуру та хімічний склад (проміжний)(ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2025) Пашинський, В. В.; Бойко, І. О.; Пашинська, О. Г.; Кулік, Т. О.; Арустамян, А. С.; Стеценко, С.; Гуль, К.; Лісняк, Д.; Горбатюк, Я.; Бокайчук, В.Об’єкт дослідження – Метали та сплави, що піддаються пластичній деформації при формоутворенні, а також деформації та зношуванню внаслідок дії технологічних факторів при експлуатації. Мета роботи – розвиток технологічних основ процесів обробки металів та сплавів з забезпеченням підвищеної результуючої ефективності виробу на протязі всього його життєвого циклу.Тип елементу:Документ, Наукові засади та інноваційні технології управління професійними ризиками у гірничо-металургійному комплексі (проміжний)(ТОВ «ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА», 2025) Кружилко, О. Є.; Володченкова, Н. В.; Майстренко, В. В.; Чеберячко, С. І.; Чеберячко, Ю. І.; Каракай, М. С.; Репін, М. В.; Демчук, Г. В.; Богданова, О. В.; Вірич, С. О.; Вамболь, В. В.; Шароватова, О. П.; Максимова, Н. М.; Мацак, А. О.; Накемпій, О. К.Об’єкт дослідження: методи оцінювання професійних ризиків та планування профілактичних заходів щодо їх зниження. Мета роботи: теоретичне дослідження існуючих методів ідентифікації небезпек, нормативної бази, наукових досліджень з оцінки професійного ризику, розроблення рекомендацій щодо раціонального застосування методів оцінки професійного ризику на підприємствах гірничо металургійного комплексу.