Прогнозирование физических свойств сталей с помощью искусственных нейронных сетей для численного моделирования электротехнических установок [Текст] / Ф. В. Чмиленко [и др.] // Электротехника. - 2019. - № 12. - С. 55-60 . - ISSN 0013-5860
Рубрики: Вычислительная техника Имитационное компьютерное моделирование Кл.слова (ненормированные): нейронные сети -- искусственные нейронные сети -- свойства материалов -- удельные сопротивления -- численное моделирование -- прогнозирование -- электротехнические установки -- углеродистые стали -- физические свойства сталей -- конкурентоспособность -- верификация -- экспериментальные данные Аннотация: Конкурентоспособность современных электротехнических установок должна обеспечиваться качеством и точностью численного моделирования. В свою очередь, для повышения точности численного моделирования электротехнических установок следует наиболее полным образом учитывать теплофизические, электромагнитные и механические свойства материалов. В статье на примере удельного сопротивления рассматривается возможность предсказания свойств материалов углеродистых сталей по химическому составу для широкого диапазона температур с помощью набора искусственных нейронных сетей. Обучение и верификация нейронных сетей проводилось по экспериментальным данным, взятым из справочников и баз данных. Использованы методы, позволяющие избежать переобучения нейронных сетей, а также более полно использовать исходные данные. Приведены результаты обучения нейронных сетей и дана оценка уровня погрешности, на основе которых сделаны выводы о потенциале использования нейронных сетей для предсказания свойств материалов и, как следствие - улучшения качества моделирования. Доп.точки доступа: Чмиленко, Ф. В.; Бондарь, А. С.; Стрельцова, О. В.; Бондаренко, Д. Н. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |