Интеллектуальная информационная система с нейронной сетью прогнозирования состояния соединений типа «вал/втулка

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.