350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2011 г.
Статья в номере:
Математическое моделирование процесса электролитно-плазменной обработки с использованием нейронных сетей
Ключевые слова: плазменно-электролитическое оксидирование нейронные сети регрессионный анализ многослойный персептрон регрессионная нейронная сеть сеть с радиально-базисными функциями
Авторы:
Е. В. Парфенов - к. т. н., доцент Уфимского государственного авиационного технического университета. E-mail: pev_us@yahoo.com А. Р. Фаткуллин - ассистент каф. «Теоретические основы электротехники» Уфимского государственного авиационного технического университета. E-mail: checkmate2007@yandex.ru Д. М. Лазарев - ассистент кафедры «Теоретические основы электротехники» Уфимского государственного авиационного технического университета. E-mail: denis_rb84@mail.ru А. Л. Ерохин - к. т. н., с. н. с. Университета Шеффилда (г. Шеффилд, Великобритания). E-mail: A.Yerokhin@sheffield.ac.uk
Аннотация:
На примере плазменно-электролитического оксидирования (ПЭО) рассмотрены возможности применения нейронных сетей для моделирования технологических процессов электролитно-плазменной обработки (ЭПО). Установлен тип нейронной сети, позволяющей моделировать технологические процессы ЭПО и получать гладкие зависимости поверхностей отклика. Показано, что обобщенная регрессионная нейронная сеть обеспечивает высокую точность прогнозирования состояния поверхности в ходе процесса ПЭО.
Страницы: 47-56
Список источников
  1. Бесекерский В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. 3-е изд., испр. М.: Наука. 1975.
  2. Кусимов С. Т., Ильясов Б. Г., Васильев В. И. и др. Модели систем автоматического управления и их элементов М.: Машиностроение. 2003.
  3. Адлер Ю. П., Маркова Е. В., Грановский Ю. В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий М.: Наука. 1976.
  4. Розенблатт Ф.Принципы нейродинамики: Персептроны и теория механизмов мозга. Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. М.: Мир. 1965.
  5. Розенблатт Ф.Принципы нейродинамики: Персептроны и теория механизмов мозга. Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. М.: Мир. 1965.
  6. Хайкин С.Нейронные сети. Полный курс. 2-е изд., испр.: Пер. с англ. М.: ООО «И. Д. Вильямс». 2006.
  7. Parfenov, E. V., Yerokhin, A. A.,Matthews Small signal frequency response studies for plasma electrolytic oxidation // Surface and Coatings Technology. 2009. V. 203. P. 2896-2904.
  8. Pakes, A.,Thompson, G. E., Skeldon, P., Morgan, P. C.,Development of porous anodic films on 2014-T4 aluminium alloy in tetraborate electrolyte // Corros. Sci. 2003. V. 45. P. 1275-1287.
  9. Bishop, C.,. Neural networks for pattern recognition. Oxford: UniversityPress. 1995.
  10. Ясницкий Л. Н.Введение в искусственный интеллект. М.: Издательский центр «Академия», 2005.