• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Майнова, Р. Д. Подходы к решению технологических задач методами машинного обучения / Р. Д. Майнова, О. А. Гаврилова. - Текст : непосредственный // Уфимский университет науки и технологий. Молодежный вестник УГАТУ : научный журнал. - 2023. - N 1. - С. 65-68. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2225-9309.
    (Шифр в БД У4907/2023/1)
    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.25004.85
    28.23.37004.032.26
    РУБ ИИ
    04.01
    04.07

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Машинное обучение
    Нейронные сети
    Прогнозирование

    Кл.слова (ненормированные): прогнозирование -- машинное обучение -- нейронная сеть -- обработка деталей -- технологический процесс
    Аннотация: Сегодня большое значение приобретают новые подходы к моделированию и оптимизации производственных процессов, в основе которых лежит применение новых методов интеллектуализации технических решений. Моделирование производственных или технологических процессов часто является базой для решения сложных наукоемких задач, которые требуют аналитических вычислений, нестандартных подходов, а также экспертных знаний и высокой квалификации специалистов. Разработка инновационных проектов в машиностроительной отрасли сопряжена с решением задач оптимизации технологий, а также с прогнозированием тех или иных параметров технологического процесса, которые необходимо учитывать при обработке различных типов деталей. Одним из ключевых инструментов, которые можно применять для поиска и прогнозирования наиболее рациональных (оптимальных) решений и параметров технологического процесса на сегодняшний день являются методы машинного обучения, например, нейросетевые алгоритмы. В условиях применения автоматизированных систем технологической подготовки производства, внедрения цифровых технологий в производственный процесс, нейросетевые алгоритмы являются наиболее универсальными методами математического моделирования для решения производственных задач, а потому данный подход является актуальным. В данной публикации рассмотрен вариант создания нейронной сети для прогнозирования значения шероховатости при различных режимах обработки на примере гидродробеструйного упрочнения поверхности детали из материала ВВ751П.
    Доп. точки доступа:
    Гаврилова, Оксана Александровна

    Экз-ры полностью У4907/2023/1
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)



    Заказ фрагмента документа ₽