https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42421 Mon, 06 Apr 2026 01:36:38 GMT 2026-04-06T01:36:38Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42870 Трудові ресурси авіаційної галузі України: стан та перспективи Гаража, О. П.; Шевчук, Д. О.; Кулик, Л. С.; Harazha, O.; Shevchuk, D.; Kulyk, L. Обґрунтовано сучасний стан та перспективи розвитку трудових ресурсів авіаційної галузі. Проаналізовано середню кількість штатних працівників транспортної системи в цілому, та авіаційної галузі зокрема. Виявлено, що у сфері наземного та водного транспорту відбулося скорочення персоналу, тоді як на авіаційному транспорті спостерігається постійне зростання працівників. Обґрунтовано, що на формування трудових ресурсів авіаційної галузі впливають санітарно-епідеміологічні та політичні чинники. Показано, що на фоні повільного зростання заробітної плати у наземному та водному транспорті, оплата праці на авіаційному транспорті має високі показники. Доведено, що за досліджуваний період відбувається зростання плинності кадрів на авіаційному транспорті майже у два рази, при цьому цей показник не перевищує розмір відповідного виду економічної діяльності «Транспорт, складське господарство, поштова та кур’єрська діяльність», а у наземному та водному транспорті відбулося незначне зменшення плинності у порівнянні з початком періоду дослідження. Виявлено, що скорочення працівників авіаційного транспорту менше за аналогічний показник за видом економічної діяльності, але більше за показники скорочення штатів у наземному та водному транспорті. Показано, що перспективами розвитку трудового потенціалу авіаційної галузі є: 1 — розробка єдиної цілісної мотиваційної системи, яка спонукатиме працівників авіаційних підприємств до високопродуктивної праці, підвищення якості послуг та ретельності виконання обов’язків та доручень; 2 — подальший розвиток тісної взаємодії між закладами освіти та авіаційними підприємствами; 3 — посилення міжнародної співпраці та впровадження досвіду іноземних держав у формування та організацію трудових колективів, мотивації працівників та їхньої професійної підготовки; 4 — формування вітчизняного світогляду, який передбачає ринковий менталітет працівника, пошана до приватної власності, адаптація до змінювання ринкових умов. Визначено, що перспективними напрямами розвитку трудових ресурсів є набуття та впровадження найкращого європейського досвіду якості обслуговування клієнтів та досягнення високих показників на вітчизняних підприємствах.; The article substantiates the current state and prospects for the development of labor resources in the aviation industry. The average number of full-time employees of the transport system on the whole and the aviation industry in particular was analyzed. It has been shown that in the sphere of land and water transport the reduction of staff took place, whereas in air transport constant growth of the staff is observed. It is substantiated that sanitary-epidemiological and political factors influence the formation of labor resources in the aviation industry. It is shown that, against the backdrop of the slow growth of salaries in land and water transport sphere, remuneration in aviation transport has high indices. It has been proved that during the studied period fluctuation of personal in aviation transport increased almost two times, at the same time this index does not exceed the corresponding index in such branch of economic activity as “Transport, warehousing facilities, postal and express delivery service”, but in land and water transport slight decrease of fluctuation of personal as compared with the initial period of study is observed. It has been determined that the reduction of the personal in aviation transport is less than the analogous index for the type of economic activity, but greater than the indices of the reduction of the personal in land and water transport. It is shown that the prospects for the development of the labor potential of the aviation industry are: 1 — development of a single integrated motivational system that will encourage employees of aviation enterprises to work with higher productively, improve the quality of service, thoroughly perform their duties; 2 — further development of close cooperation between educational institutions and aviation enterprises; 3 — strengthening of the international cooperation and implementing the experience of foreign countries in the formation and organization of labor teams, employee motivation and their professional training; 4 — formation of modern worldview, which provides the market mentality of the employee, respect for private property, adaptation to the variability of market conditions. Perspective directions of labor resources development is implementation of the European experience, aimed at improvement of clients` service quality and enhancement of the performance at the enterprises of the branch. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42870 2023-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42868 Синтез математичних моделей процесу відновлення та розвитку електроенергетики України, наближених до реалій воєнного сьогодення Мокін, Б. І.; Шалагай, Д. О.; Mokin, B.; Shalagai, D. Проаналізовано розділ «Енергетична безпека» з «Проекту Плану відновлення України», запропонованого у 2022 році Національною радою з відновлення України, з яким можна ознайомитись за електронною адресою: https://www.kmu.gov.ua/storage/app/sites/1/recoveryrada/ua/restoration-and-developmentof-infrastructure.pdf. Встановлено, що детерміновані моделі процесу відновлення та розвитку енергетики України, які запропоновані в цьому Проекті у вигляді діаграм і трансформовані авторами в математичні структури за допомогою комп’ютерної програми, не відповідають реаліям воєнного сьогодення, а тому вимагають корекції. Показано, що для врахування реалій воєнного сьогодення у запропоновані детерміновані моделі необхідно вносити стохастичну складову, для реалізації якої доцільно використати методику генерації імпульсів стаціонарного «білого шуму» з параметрами, обчисленими за оцінками ступеня руйнації об’єктів енергетичної інфраструктури з використанням запропонованої у цій статті комп’ютерної програми. Обґрунтовано, що адекватнішими моделями процесу відновлення та розвитку електроенергетики України є авторегресійні моделі, порядок яких, визначається, враховуючи реальні терміни відновлення об’єктів енергетичної інфраструктури, а для визначення вагових коефіцієнтів застосовується методика Юла–Уокера з її реалізацією у вигляді комп’ютерної програми, розробленої авторами цієї статті, але розміщеної в попередній роботі, вказаній в списку використаної літератури до цієї статті під номером 7.; Analysis of the section "Energy security" from the "Project of the Recovery Plan of Ukraine" proposed in 2022 by the National Council for the Recovery of Ukraine was carried out, the Project is accessible at: https://www.kmu.gov.ua/storage/app/sites/1/ recoveryrada/ua/restoration-and-development-of-infrastructure.pdf. It was established that the deterministic models of the process of recovery and development of the energy industry of Ukraine, proposed in the “Project of the Recovery Plan of Ukraine" in the "Energy Security" section in the form of diagrams and transformed by us into mathematical structures with the help of a computer program, do not correspond to the realities of the present military situation, and therefore require correction; it is shown that in order to take into account the realities of the military present in the proposed deterministic models, it is necessary to introduce a stochastic component, for the implementation of which it is advisable to use the method of generating pulses of stationary "white noise" with parameters calculated according to estimates of the degree of destruction of energy infrastructure objects using the computer program, proposed in this paper; it is substantiated that the more adequate models of the process of restoration and development of the power industry of Ukraine are autoregression models, the order of which is determined based on the real terms of restoration of energy infrastructure objects, and the Yule-Walker method is used to determine the weighting factors with its implementation in the form of a computer program developed by the authors of this article, but placed in the previous author's work, indicated in the list of used literature for this article under number 7. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42868 2023-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42867 Особливості формування наноструктурних елементів під час передрекристалізаційного термічного оброблення Дубовий, О. М.; Бобров, М. М.; Макруха, Т. О.; Dubovyy, O.; Bobrov, M.; Makrukha, T. Методами рентгеноструктурного аналізу та електронної мікроскопії досліджено особливості формування наноструктурних елементів під час передрекристалізаційного термічного оброблення. Показано, що статичне деформування на 60…80 % і подальша короткочасна витримка (1…2 хв) під час передрекристалізаційного термічного оброблення дозволяють формувати наноструктурні елементи у технічно чистому залізі, кольорових сплавах і сталях. На прикладі технічно чистого заліза встановлено, що таке оброблення забезпечує зниження щільності дислокацій за рахунок впорядкування дислокаційної структури шляхом утворенням сіток з малокутовими межами, що рівномірно розподіляються по площі зерен. При цьому середній розмір зон когерентного розсіювання після передрекристалізаційного термічного оброблення різко зменшується порівняно з деформованим станом, що свідчить про здрібнення субструктури до субмікроскопічних (наномасштабних) розмірів. Досліджено особливості формування субзеренної структури у сталях 20, У8 та 20Х13. Показано, що підвищення кількості вуглецю та хрому зменшує приріст твердості після передрекристалізаційного термічного оброблення, що пов’язано з формуванням карбідів, які накопичуються на межах субзерен, блокують дислокації у разі пластичної деформації і на початковій стадії полігонізації. Відмічена низька термічна стійкість (декілька хвилин) сформованої здрібненої субструктури, що унеможливлює використання цього способу підвищення властивостей для габаритних деталей. Доведено, що комбіноване деформування (30 % динамічної + 30 % статичної деформації) забезпечують термічну стабільність полігонізаційної субструктури до 60 хв і формують від 12 до 62 % наномасштабних елементів у технічно чистому залізі, вуглецевих та легованих сталях. Витримка у 60 хв дещо підвищує розмір та знижує кількість нанорозмірних субзерен, що пояснюється збільшенням кутів розорієнтування через початок процесів динамічної рекристалізації, проте цього достатньо для забезпечення високої твердості.; In the work, the features of nanostructured elements formation during pre-recrystallization heat treatment were investigated using the methods of X-ray structural analysis and electron microscopy. It is shown that static deformation by 60…80 % and next short-term holding (1…2 min.) during pre-recrystallization heat treatment allow forming nanostructured elements in technically pure iron, non-ferrous alloys and steels. Using the example of technically pure iron, it was established that the specified treatment provides a reducing in the dislocation density due to the arrangement of the dislocation structure by the formation of networks with small-angle boundaries that are evenly distributed over the grain area. At the same time, the average size of the coherent scattering regions of after pre-recrystallization heat treatment is sharply reduced compared to the deformed state, which indicates the grinding of the substructure to submicroscopic (nanoscale) sizes. The formation features of the sub-grain structure in steels 20, У8 and 20X13 were studied. It is shown that an increase in the amount of carbon and chromium reduces the increase in hardness after pre-recrystallization heat treatment, which is associated with the formation of carbides that accumulate on sub-grain boundaries, block dislocations during plastic deformation and at the initial stage of polygonization. The low thermal stability (several minutes) of the formed crushed substructure was noted, which makes it impossible to use this method of improving properties for large sized parts. It has been proven that the combined deformation (30 % dynamic + 30 % static deformation) ensures the thermal stability of the polygonization substructure for up to 60 minutes. and form from 12 to 62 % of nanoscale elements in technically pure iron, carbon and alloy steels. A holding time of 60 minutes slightly increases the size and decreases the number of nanosized subgrains, which is explained by the increase in misorientation angles due to the beginning of dynamic recrystallization processes, but this is enough to ensure high hardness. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42867 2023-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42866 Метод ідентифікації параметрів гармонік та аномалій періодичного часового ряду на основі адаптивної декомпозиції Шмундяк, Д. О.; Мокін, В. Б.; Shmundiak, D.; Mokin, V. Періодичні часові ряди зустрічаються в багатьох задачах — це і фінансові показники, і показники якості атмосферного повітря, і показники стану води тощо. Відповідно їхнє моделювання та аналіз закономірностей є актуальним і досить поширеним завданням для розуміння можливих тенденцій і змін для коректного та своєчасного реагування. Важливими параметрами періодичних часових рядів є параметри їхнього тренду, сезонних складових та аномалій. І якщо задача визначення тренду часового ряду має багато універсальних методів розв’язання, то ідентифікація одночасно параметрів різних видів сезонності та аномалій різної природи у різні часові проміжки є складною задачею, яка не має універсального розв’язання. Більшість таких розв’язків є специфічними для конкретної предметної області або демонструють не чітку адекватність та точність апроксимації. Розроблено новий метод ідентифікації параметрів гармонік та аномалій періодичного часового ряду, який базується на адаптивній декомпозиції ряду. Зокрема, запропоновано здійснювати декомпозицію заданого часового ряду з періодом до половини від загальної кількості точок і будувати графік відношень амплітуд сезонної складової до амплітуд самого ряду — так званої «декомпозиційної кривої». А тоді, згладжувати цю криву і знаходити локальні максимуми, які пропонується вважати такими, що відповідають періоду можливих видів сезонності ряду. З урахуванням багаторічного досвіду використання моделі Facebook Prophet запропоновано низку співвідношень між періодом сезонності, порядком ряду Фур’є для її апроксимації та ступенем регуляризації, який варто враховувати. Для кожного виду сезонності у кожному періоді одним з відомих методів слід знаходити аномальні дані та перевіряти їхню статистичну значущість. Статистично значущі аномалії збирати в єдину множину з типовими параметрами. Запропоновано низку можливих варіантів структур таких моделей часового ряду. Наведено алгоритм методу та описано його основні складові. Здійснено випробування запропонованого методу на Python на базі платформи Kaggle з використанням моделі Facebook Prophet на реальних даних спостережень за якістю атмосферного повітря, отриманих з однієї зі станцій мережі громадського моніторингу EcoCity у межах міжнародної програми «Чисте повітря для України». Випробування показали, що порівняно з моделлю з параметрами і видами сезонності за замовчуванням, запропонований метод дозволив покращити точність апроксимації оптимальної моделі за метрикою R2 у 1,7 рази, а за метрикою MSE — у 2 рази. Це підтвердило ефективність запропонованого методу.; Periodic time series have many applications — financial indicators, indicators of air quality, indicators of the state of water, etc. Accordingly, simulation of time series and pattern analysis are relevant and quite common tasks for understanding possible trends and changes for correct and timely actions. Important parameters of periodic time series are their trends, seasonal components, and anomalies. There exist numerous methods to determine the trend of a time series, but when it comes to the simultaneous identification of parameters of various types of seasonality and anomalies of different nature in different periods, this task is not trivial and there is no universal solution for this problem. Most of the solutions are specific to a specific subject area or demonstrate insufficient adequacy and accuracy of approximation. New method of identifying parameters of harmonics and anomalies of a periodic time series, based on the adaptive decomposition of the series, has been developed. It is proposed to decompose a given time series with a period up to half of the total number of time series records and to plot the ratio of the amplitudes of the seasonal component to the amplitudes of the series itself — the so-called “decomposition curve”. Then, smooth this curve and find local maxima, which are proposed to be considered as corresponding to the period of possible types of seasonality of the series. Considering many years of experience using the Facebook Prophet model, a set of relations between values of the seasonality period, the order of the Fourier series for its approximation, and the degree of regularization that should be taken into account are proposed. For each type of seasonality in each period, one of the known methods should be used to find anomalous data and check their statistical significance. Statistically significant anomalies are collected in a combined set with typical parameters. A few possible variants of the structures of such time series models are proposed. The algorithm of the method is developed, and its main components are described. The offered method was tested in Python in the notebook of the Kaggle platform. This notebook uses the Facebook Prophet model on real data of air quality observations obtained from one of the EcoCity public monitoring network stations within the international program “Clean Air for Ukraine”. Tests showed that compared to the model with default parameters and default parameters of seasonality, the optimal model of the proposed method improved the accuracy of the approximation for the R2 metric — by 1,7 times, and for the MSE metric — by 2 times. This confirms the effectiveness of the offered method. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42866 2023-01-01T00:00:00Z