Authors: И. БИЛАЛОВА А | Е. ТРУБИН А | В. СИБИРЕВ И | И. ДОМАНОВ В | А. БУЛАНОВА Т | А. ЕРЕМЕЕВА В | Т. ЧАНТУРИЯ Г
Source: Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. (article, 2025-05-28)
Field: Materials Science — Materials Chemistry

СОЗДАНИЕ РОБАСТНЫХ МОДЕЛЕЙ АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЙ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ТОЧЕК ДЕФОРМИРУЕМЫХ ТЕЛ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ РАЗНОГО ВИДА При проектировании технологических процессов обработки металлов давлением остро стоит задача быстрого и точного расчета параметров это процесса. Одним из универсальных методов расчетов является метод работ, однако, для его реализации требуется знать уравнение перемещения материальных точек деформируемого тела. Подбор такого уравнения проводится множеством способов, в том числе, аппроксимация с помощью нейросетевых технологий. Для решения, основанного на широко применяемых классических нейронных сетях, требуется большое количество обучающих наборов данных, необходимый объем которых практически невозможно собрать в реальных условиях подготовки производства. Цель работы состоит в проектировании программного решения, позволяющего при небольшом количестве экспериментальных данных, обладающих некоторой погрешностью, получить достаточно точную функцию аппроксимации. С учетом того, что исходные данные получают методом сеток, предложена модель многослойной нейронной сети, непосредственно связанной с их структурой. Для обучения используется генетический алгоритм способный, при последовательном переборе, обучаться на небольших объемах данных. Для повышения устойчивости решения к погрешностям исходных данных, в персептронах сети применяется логарифмическая функция, которая кроме того, что обеспечивает необходимую нелинейность, позволяет повысить робастность решения. Сокращение количества подбираемых коэффициентов для логарифмических базисов повышает производительность программы и позволяет генерировать более точные модели аппроксимации, учитывающие большее количество данных. Приведенные результаты практического анализа исходных данных показали способность созданного алгоритма быстро и точно аппроксимировать исходные данные разного качества и объема, в том числе имеющие погрешности. When designing technological processes for metalworking by pressure, the task of quickly and accurately calculating the parameters of this process is acute. One of the universal calculation methods is the method of work, however, for its implementation it is required to know the equation of displacement of the material points of the deformable body. The selection of such an equation is carried out in many ways, including approximation using neural network technologies. A solution based on widely used classical neural networks requires a large number of training datasets, the required amount of which is almost impossible to collect in real pre-production conditions. The purpose of the work is to design a software solution that allows obtaining a fairly accurate approximation function with a small amount of experimental data with some error. Taking into account the fact that the initial data is obtained by the grid method, a model of a multilayer neural network is proposed that is directly related to their structure. For training, a genetic algorithm is used that can be trained on small amounts of data with sequential iteration. To increase the stability of the solution to errors in the source data, a logarithmic function is used in the network perceptrons, which, in addition to providing the necessary nonlinearity, increases the robustness of the solution. Reducing the number of coefficients to be selected for logarithmic bases improves program performance and allows you to generate more accurate approximation models that take into account more data. The presented results of the practical analysis of the source data showed the ability of the created algorithm to quickly and accurately approximate the source data of different quality and volume, including those with errors. Metalworking ; Process (computing) ; Displacement (psychology) ; Task (project management) ; Work (physics) Machine Learning in Materials Science ; Model Reduction and Neural Networks ; Gaussian Processes and Bayesian Inference