Алгоритм получения учебных образцов для нейронной сети при решении задач долговечности корродирующих конструкций
Journal Title: Комп’ютерне моделювання: аналіз, управління, оптимізація - Year 2018, Vol 1, Issue 1
Abstract
При решении задач прогнозирования долговечности корродирующих конструкций предлагается использовать технологии вычислительного интеллекта, в частности искусственные нейронные сети. Выделяют определённые необходимые этапы при их проектировании и работе с ними. Важным из них является способ получения качественной обучающей выборки. Дальнейшая настройка и применение нейронной сети напрямую зависит от свойств полученных учебных образцов. Задача прогнозирования долговечности является частью более общей задачи – задачи оптимального проектирования конструкций, которые функционируют в агрессивных внешних средах. Поэтому вычисление прогнозируемого значения долговечности (или вычисление функций ограничений в задаче оптимизации) предполагает многократное численное решение системы дифференциальных уравнений, которая описывает процесс накопления геометрических повреждений корродирующей конструкции. Определение рациональных параметров численного интегрирования в целом позволяет повысить эффективность вычислительного алгоритма. С целью получения рационального шага интегрирования системы дифференциальных уравнений с погрешностью, не превышающей заданную, предлагается использовать аппроксимирующую систему, которой является искусственная нейронная сеть. Определение входных параметров, от которых зависит погрешность полученного решения, позволяет определиться с архитектурой нейронной сети. В работе сделан анализ зависимостей параметров численного интегрирования и входных параметров в целом, на основании которого определён вектор входных параметров для нейронной сети. Предложен алгоритм получения элементов входного вектора. С целью исключения «пустых» зон в обучающей выборке предложено предварительное её разбиение на кластеры. Такой подход позволяет избежать получения нека- чественной выборки и не снижает эффективности всего вычислительного алгоритма. Предложенная методика получения учебных данных позволяет улучшить качество обучения нейронной сети.искусственные нейронные сети, обучающая выборка, прогнозирование долговечности, корродирующие конструкции.
Authors and Affiliations
Л. И. Короткая
Keywords
Related Articles
- EP ID EP626348
- DOI -
- Views 125
- Downloads 0
Интеллектуальная система поддержки принятия решений по управлению доменной плавкой
Представлены функциональные и алгоритмические особенности разработанной в Институте черной металлургии интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению доменной плавкой. Идеология построения интеллектуал...
Mechanisms of grouping and decomposition of network graphics for support of experimental researches of business process management substances
Effective management of organizational and technological processes of enterprises and organizations requires the pre-modeling of internal business processes to determine the peculiarities of business processes throughout...
ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОЇ КІЛЬКОСТІ ТА МІСЦЬ РОЗМІЩЕННЯ ЗАРЯДНИХ СТАНЦІЙ ДЛЯ ЕЛЕКТРОМОБІЛІВ НА ТЕРИТОРІЇ МІСТА
В роботі розглядається задача оптимального розміщення зарядних станцій для електромобілів у м. Дніпро у припущенні, що такими станціями варто обладнувати насамперед існуючі майданчики для паркування автотранспорту. На ос...
Modeling of vibrations of mandrel bar in cold pilger mill
The problem of parametric oscillations for the selected model of the «tube-mandrel-rod» system of the mechanism for retaining the mandrel of the cold pipe-rolling mill (HPT) is considered. A design scheme has been develo...
Calculation algorithm of volume of adsorptive heat storage device for decentralized space heating system
The work is devoted to the development of an efficient algorithm for calculating the volume of the adsorptive thermal energy storage device for a decentralized heating system in a private house. The following computation...