DETERMINATION OF NEURAL NETWORK CONFIGURATION PARAMETERS FOR APPROXIMATION OF EXPERIMENTAL TENSILE CURVES
Authors: Хливненко Л.В. , Елисеев В.В. , Гольцев А.М. , Переславцева Н.С. 
Published: November 2022

Излагается способ решения задачи аппроксимации экспериментальных диаграмм растяжения искусственными нейронными сетями с архитектурой многослойного персептрона. Компьютерное моделирование обучения и функционирования обученной нейронной сети в режиме прогнозирования выполнено в Knime Analytics Platform. Для обучения сети использован метод RProp. Качество аппроксимации оценивалось по значениям показателей MSE и R 2 . Количество скрытых слоев и количество нейронов в них оказывает влияние на качество моделирования в прямой пропорциональной зависимости. При увеличении этих показателей наблюдается рост размерности матрицы весовых коэффициентов связей между нейронами. В этой связи актуальным является вопрос об оптимальном выборе внутренней структуры сети. Было изучено влияние конфигурации нейронной сети на качество аппроксимации на примере диаграммы растяжения образца, изготовленного из горячекатаного стального проката со степенью прессования 37%. Наилучшие результаты получены для модели с 4 скрытыми слоями по 40 нейронов в каждом слое. Найденная конфигурация нейронной сети апробирована на том же материале из горячекатаного стального проката со степенями прессования 16% и 6%, на высокопрочной борированной стали, на сером чугуне и полипропиленовом композитном материале с длинным стекловолокном. Проведенные исследования показали, что нейронная сеть с найденной конфигурацией успешно может быть использована для аппроксимации диаграмм растяжения образцов, изготовленных из разных материалов

We described a method for solving the problem of approximating experimental tensile curves by artificial neural networks with architecture of multilayer perceptron. Computer modeling of the neural network was performed in Knime Analytics Platform. The RProp method was used to train the network. The quality of the approximation was assessed by the values of the MSE и R 2 indicators. The number of hidden layers and the number of neurons in them affects the quality of modeling in a direct proportional relationship. With an increase in these indicators, an increase in the dimension of the matrix of weight coefficients of connections between neurons is observed. In this regard, the question of the optimal choice of the internal structure of the network is relevant. The influence of the neural network configuration on the quality of the approximation was studied using tensile curve of specimen was made of hot-rolled steel with a pressing degree of 37%. The best results were obtained for the model with 4 hidden layers with 40 neurons in each layer. The found configuration of the neural network was tested on the same material from hot-rolled steel with pressing degrees of 16% and 6%, on high-strength boron steel, on gray cast iron, and on a polypropylene composite material with long glass fiber. The conducted studies have shown that a neural network with the found configuration can be successfully used to approximate the tensile curves of specimens made from different materials