2023 № 1 Технології в машинобудуванні
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд 2023 № 1 Технології в машинобудуванні за Ключові слова "artificial neural networks"
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Наукові основи визначення залежностей теорії різання в алгоритмах при реалізації нейронних мереж процесів формоутворення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Равська, Наталія Сергіївна; Парненко, Валерія Сергіївна; Гасанов, Магомедємін Ісамагомедович; Заковоротний, Олександр Юрійович; Клочко, Олександр ОлександровичНаукові основи визначення залежностей теорії різання є складною структурною системою яка супроводжувається безліччю різних фізичних явищ. До них відносяться такі як пластичні деформації, тертя, вібрації, теплові, хімічні та ін, які визначаються, в основному верстатом, інструментом, оброблюваним матеріалом. Великою мірою ефективність процесу різання залежить від управління цим процесом. Останнім часом для управління технологічними процесами використовуються штучні нейронні мережі (ШНМ) і являють математичну модель з її програмним або апаратним втіленням. Ці моделі не що інше як залежність між досліджуваними вхідними факторами та вихідними параметрами. Вони придатні лише управління процесами в аналізованому діапазоні змінних і розкриває сутності «чорного ящика» тобто. явищ їх супроводжуючих. Створення нейронних мереж на основі явищ, що супроводжують аналізований технологічний процес, відкриває широкі можливості оптимального управління його параметрами з подальшою корекцією системи. Такий підхід значно підвищить точність управління, скоротить витрати на навчання та реалізацію управління. Створення таких ШНМ на прикладі процесу різання є актуальною проблемою та її вирішення має велике практичне значення.