Е. В. Тесленко - аспирант, ст. преподаватель, кафедра «Технология конструкционных материалов и метрология», НГТУ им. Р.Е. Алексеева E-mail: scheinrich@mail.ru В. В. Андреев - д.т.н., профессор, зав. кафедрой ««Ядерные реакторы и энергетические установки», НГТУ им. Р.Е. Алексеева E-mail: vyach.andreev@mail.ru

Статья посвящена вопросам прогнозирования состояния соединений типа «вал/втулка» и выбора посадок с помощью нейросетевых алгоритмов, базируясь на существующих пакетах прикладных программ. Целью исследования является построение нейросетевой модели, которая по входным данным (факторам, влияющим на образование натяга в соединении) прогнозировала бы предельные натяги, получаемые в результате соединений деталей, и для нового набора исходных данных давала бы среднюю квадратическую ошибку менее 1%. Рассмотрена задача прогнозирования состояния соединения с натягом деталей типа «вал/втулка» по эмпирическим данным как задача обучения нейронной сети. Предложена модель, отражающая связь между факторами, влияющими на образование натяга в соединении (входы модели), и предельным натягом (выход модели) и представлены результаты исследования. Программа прогнозирования состояния соединений «вал/втулка» входит в интеллектуальную информационную систему автоматизированной технологической поддержки CAD-проектирования, которая реализует активную поддержку технологической подготовки производства.