350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №9 за 2015 г.
Статья в номере:
Динамическая нейросетевая модель процесса электролитно-плазменного удаления алюминидного покрытия с никелевого сплава
Ключевые слова: нейросетевое моделирование нейронные сети с радиальными базисными функциями многослойный персептрон с обратными связями электролитно-плазменная обработка удаление покрытий
Авторы:
М.В. Горбатков - аспирант, кафедра теоретических основ электротехники, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: mikesg@mail.ru Е.В. Парфенов - д.т.н., профессор, кафедра теоретических основ электротехники, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: pev_us@yahoo.com С.В. Жернаков - д.т.н., профессор, Зав. кафедрой электроники и биомедицинских технологий, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: zhsviit@mail.ru Р.Р. Невьянцева - к.х.н., доцент, кафедра общей химии, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: rrnev@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрена методика построения динамической нейросетевой модели электролитно-плазменных процессов на примере удаления алюминидного покрытия с никелевого сплава. Сформирована и уточнена статическая модель, обеспечивающая данные для обучения динамической нейросетевой модели; в качестве статической модели использована сеть GRNN, динамической - NARX. Показана адекватность моделей и возможность моделировать переходные процессы в рассматриваемой технологической системе.
Страницы: 10-19
Список источников

 

  1. Суминов И.В., Белкин П.Н., Эпельфельд А.В., Людин В.Б., Крит Б.Л., Борисов А.М. Плазменно-электролитическое модифицирование поверхности металлов и сплавов. М.: Техносфера. 2011. 464 с.
  2. Парфенов Е.В., Невьянцева Р.Р., Горбатков С.А., Ерохин А.Л. Электролитно-плазменная обработка: моделирование, диагностика, управление. М.: Машиностроение. 2014. 380 с.
  3. Yerokhin A.L., Nie X., Leyland A., Matthews A., Dowey S.J. Plasma electrolysis for surface engineering // Surface and Coatings Technology. 1999. V. 122. P. 73-93.
  4. Matykina E., Arrabal R., Pardo A., Mohedano M., Mingo B., Rodríguez I., González J. Energy-efficient PEO process of aluminium alloys // Materials Letters. 2014. V. 127. Р. 13-16.
  5. Парфенов Е.В., Лазарев Д.М., Фаткуллин А.Р., Ерохин А.Л. Математическое моделирование процесса электролитно-плазменной обработки с использованием нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 3. С. 47-55.
  6. Парфенов Е.В., Невьянцева Р.Р., Быбин А.А., Мукаева В.Р. Выбор оптимальных условий удаления алюминидного покрытия с поверхности жаропрочного никелевого сплава электролитно-плазменным методом // Физика и химия обработки материалов. 2010. № 4. С. 19-24.
  7. Парфенов Е.В., Невьянцева Р.Р., Быбин А.А., Мукаева В.Р. Влияние условий обработки на процесс удаления жаростойкого алюминидного покрытия электролитно-плазменным методом при стабилизации температуры электролита // Физика и химия обработки материалов. 2011. № 6. С. 65-70.
  8. Хайкин С.Нейронные сети: полный курс: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006.1104 с.
  9. Hudson M.B., Hagan M., Demuth B. MATLAB Neural Network Toolbox User-s Guide. MathWorks. 2014.
  10. Жернаков С.В., Кобылев С.В. Использование рекуррентных нейросетей в задаче диагностики технического состояния гидромеханического автомата разгона // Вестник УГАТУ. 2011. Т. 15. № 3 (43). С. 142-156.
  11. Парфенов Е.В., Невьянцева Р.Р., Быбин А.А., Парфенов Л.В. Программа нейросетевого моделирования технологических процессов (на примере электролитно-плазменной обработки) / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2007615051 / Зарег. 05.12.2007.
  12. Горбатков М.В., Парфенов Е.В., Жернаков С.В., Мукаева В.Р. Программа построения динамических нейросетевых моделей процесса электролитно-плазменной обработки / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014617942 / Зарег. 06.08.2014.