Застосування штучних нейронних мереж для прогнозування якісних показників операцій лазерної обробки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДубнюк, Віктор Леонідович
dc.contributor.authorКотляров, Валерій Павлович
dc.contributor.authorВорончак, Тарас Петрович
dc.contributor.authorDubnyuk, V.
dc.contributor.authorKotlyarov, V.
dc.contributor.authorVoronchak, T.
dc.date.accessioned2016-07-28T10:17:37Z
dc.date.available2016-07-28T10:17:37Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractenPurpose. Attempt of the use of artificial neuron network for a prognosis and management precision of laser hardening treatment operation. Methodology approach. For the decision of task the three-layered network with signal direct distribution, the syntax of which looks like in the environment of Matlab is used: Net=netff(minmax (X) [P, S, Q]{ logsig, logsig, logsig }. Findings. There are results of artificial neuron networks application for prediction of laser surface treatment operation qualitative dates, in particular, to precision of size its results. For the decision of task the three-layered network with signal direct distribution, the syntax of which looks like in the environment of Matlab is used: Net=netff(minmax (X) [P, S, Q]{ logsig, logsig, logsig }. The select network paradigm features are: a variety of synapses is after a dimension and action orientation; possibility of synapses groups forming after their influence objects and dependence of synapses level and them weights from the regime operation realization parameters precision of which is forecast. For three-layered perseptron with direct distribution of signals the system of mutually independent entrances and proper synapse connections is developed, that allowed to linearize model of operation size indexes’ precision under different charts of its organization. Findings. The possible level of prognoses’ error was although got, it was succeeded to use training of network with the use of reverse distribution of signal for realization of it adjusting by functional influence on the synapse coefficients. Originality. However, the found out the structure of operation error allows purposefully to use not regime methods and facilities for increasing of treatment precision or add to the optimization model of process the additional functional of misclosures for the search of the optimum modes of treatment.uk
dc.description.abstractruПриведены результаты попытки применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования показателей качества операции лазерного поверхностного упрочнения, в частности, точности размерных ее результатов. Для решения задачи использована трехслойная сеть прямого распространения сигналов, синтаксис которой в среде Matlab имеет вид: Net=netff(minmax (X) [P, S, Q]{ logsig, logsig, logsig }. Особенностями избранной парадигмы сети является: разнообразие размерности синапсов и объектов их воздействия; возможность формирования групп синапсов по объектам их влияния и зависимость уровня синапсов и их веса от режимов реализации операции, точность которой прогнозируется. Для трехслойного персептрона с прямым распространением сигналов разработана система взаимно независимых входов и соответствующих синаптичних связей, что позволило линеаризовать модели точности размерных показателей операции при разных схемах ее организации. Хотя был получен допустимый уровень погрешности прогноза, выполнена попытка тренировки сети с использованием обратного распространения сигнала, а полученная количественная структура погрешности операции позволила целеустремленно использовать не режимные методы и средства повышения точности обработки или включать в оптимизационную модель процесса дополнительные функционалы невязок для поиска оптимальных режимов обработки.uk
dc.description.abstractukНаведено результати спроби застосування штучних нейронних мереж для прогнозування показників якості операції лазерного поверхневого гартування, зокрема, точності розмірних її результатів. Для рішення задачі використано тришарову мережу прямого поширення сигналів, синтаксис якої в середовищі Matlab має вигляд: Net=netff(minmax (X), [P, S, Q],{ logsig, logsig, logsig }. Особливостями обраної парадигми мережі є: різноманітність синапсів за розмірністю та об’єктами діяння; можливість формування груп синапсів за об’єктом їх впливу та залежність рівня синапсів та їх ваг від режимних параметрів реалізації операції, точність якої прогнозується. Для тришарового персептрону з прямим поширенням сигналів розроблено систему взаємонезалежних входів та відповідних синаптичних зв’язків, що дозволило лінеаризувати моделі точності розмірних показників операції за різними схемами її організації. Хоча було отримано допустимий рівень похибки прогнозу, виконана спроба тренування мережі із використанням зворотного поширення сигналу для здійснення її само налагодження шляхом функціонального впливу на вагові коефіцієнти синапсів. Крім того, виявлена структура похибки операції дозволяє цілеспрямовано використовувати нережимні методи та засоби підвищення точності обробки або включати в оптимізаційну модель процесу додаткові функціонали нев'язок для пошуку оптимальних режимів обробки.uk
dc.format.pagerangeС. 104-114uk
dc.identifier.citationДубнюк В. Л. Застосування штучних нейронних мереж для прогнозування якісних показників операцій лазерної обробки / Дубнюк В. Л., Котляров В. П., Ворончак T. П. // Вісник НТУУ «КПІ». Машинобудування : збірник наукових праць. – 2015. – № 3(75). – С. 104–114. – Бібліогр.: 16 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/17259
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameВісник НТУУ «КПІ». Машинобудування : збірник наукових працьuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectлазерuk
dc.subjectтехнологіяuk
dc.subjectточністьuk
dc.subjectпохибкаuk
dc.subjectгартуванняuk
dc.subjectрежими опроміненняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectlaseruk
dc.subjecttechnologyuk
dc.subjectprecisionuk
dc.subjecterroruk
dc.subjecthardeninguk
dc.subjectmodes of irradiationuk
dc.subjectneuron networkuk
dc.subjectтехнологияuk
dc.subjectточностьuk
dc.subjectпогрешностьuk
dc.subjectзакалкаuk
dc.subjectрежимы облученияuk
dc.subjectнейронная сетьuk
dc.subject.udc621.375.826:621uk
dc.titleЗастосування штучних нейронних мереж для прогнозування якісних показників операцій лазерної обробкиuk
dc.title.alternativeApplication of artificial neuron networks for prediction of laser treatment operation qualitative resultsuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
14_Dubnyuk.pdf
Розмір:
1.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Машинобудування: збірник наукових праць, № 3(75)