Нейронные сети, учитывающие физические явления, сопровождающие процесс резания

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРавская, Н. С.
dc.contributor.authorКлочко, А. А.
dc.contributor.authorЗаковоротный, А. Ю.
dc.contributor.authorКорбут, Е. В.
dc.contributor.authorРодин, Р. П.
dc.date.accessioned2022-05-10T13:37:02Z
dc.date.available2022-05-10T13:37:02Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe article deals with the application of artificial neural networks to control the cutting process. The issues of improving the control accuracy of the system and the need to create an ANN based on the phenomena accompanying the cutting process are considered. The creation of such ANN is an urgent problem and is of great practical importance. The article shows that despite the fact that MINS allows solving problems of image classification, which are often not formalized or difficult to formalize, this method is not applicable for obtaining models of the cutting process in order to predict the phenomena accompanying it and optimize the conditions for carrying it out. To solve such problems, it is advisable to use group argument accounting method.uk
dc.description.abstractruВ статье рассматриваются вопросы применения искусственных нейронных сетей для управления процессом резания. Рассмотрены вопросы повышения точностиу правления системы и необходимость создания ИНС на основе явлений сопровождающих процесс резания. Создание таких ИНС является актуальной проблемой и имеет большое практическое значение. В статье показано, что несмотря на то, что МИНС позволяет решать задачи классификации образов, часто неформализуемые или трудно формализуемые, но этот метод не применим для получение моделей процесса резания с целью прогнозирования явлений его сопровождающих и оптимизацию условий проведения его. ДлярешенияподобныхзадачцелесообразноприменятьМГУА.uk
dc.description.abstractukУ статті розглядаються питання застосування штучних нейронних мереж для управління процесом різання. Розглянуто питання підвищення точності управління системи і необхідність створення ШНС на основі явищ, що супроводжують процес різання. Створення таких ШНС є актуальною проблемою і має велике практичне значення. У статті показано, що не дивлячись на те, що метод штучних нейронних мереж дозволяє вирішувати завдання класифікації образів, часто вже не формалізуються або важко формалізуються, але цей метод не застосуємо для отримання моделей процесу різання з метою прогнозування явищ його супроводжуючих і оптимізацію умов проведення його. Для вирішення подібних завдань доцільно застосовувати МГУА.uk
dc.format.pagerangeP. 155-162uk
dc.identifier.citationНейронные сети, учитывающие физические явления, сопровождающие процесс резания / Н. С. Равская, А. А. Клочко, А. Ю. Заковоротный, Е. В. Корбут, Р. П. Родин // Mechanics and Advanced Technologies. – 2020. – № 2 (89). – С. 155-162. – Бібліогр.: 10 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2521-1943.2020.89.188954
dc.identifier.orcid0000-0002-1221-4052uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/47269
dc.language.isoruuk
dc.publisherIgor Sikorsky Kyiv Polytechnic Instituteuk
dc.publisher.placeKyivuk
dc.sourceMechanics and Advanced Technologies, 2020, №2 (89)uk
dc.subjectнейронные сетиuk
dc.subjectпроцесс резанияuk
dc.subjectИНСuk
dc.subjectМИНСuk
dc.subjectМГУАuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectпроцес різанняuk
dc.subjectШНМuk
dc.subjectМГУАuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectANNuk
dc.subjectMINSuk
dc.subjectargument accounting methoduk
dc.subject.udc621.089uk
dc.titleНейронные сети, учитывающие физические явления, сопровождающие процесс резанияuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
madt_2020-2_p155-162.pdf
Розмір:
1.17 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Mechanics and Advanced Technologies, № 2 (89)