Прогнозирование физических свойств сталей с помощью искусственных нейронных сетей для численного моделирования электротехнических установок

Чмиленко Ф. В.; Бондарь А. С.; Стрельцова О. В.; Бондаренко Д. Н.

База данных: Каталог библиотеки СФУ (П 783)

Библиографическое описание: Прогнозирование физических свойств сталей с помощью искусственных нейронных сетей для численного моделирования электротехнических установок / Ф. В. Чмиленко [и др.]. - Текст : непосредственный // Электротехника. - 2019. - № 12. - С. 55-60. - ISSN 0013-5860.

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.

Год издания: 2019

Авторы: Чмиленко Ф. В. , Бондарь А. С. , Стрельцова О. В. , Бондаренко Д. Н.

Источник: Электротехника

Выпуск: № 12

Номера страниц: 55-60

Количество экземпляров:

Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Применение численного моделирования для прогнозирования структуры сплава отливки

Марширов Виктор Викторович и др.
2018 год

Численное моделирование и прогнозирование микроструктуры металла сварных швов при сварке…

Ермоленко Д. Ю. и др.
2014 год

Численное моделирование перлитного превращения в стали 45Х5МФ

Майсурадзе М. В. и др.
2014 год

Численное моделирование напряженно-деформированного состояния азотированных зубчатых колес из…

Жуков А. А. и др.
2014 год

Прогнозирование нестационарных временных последовательностей на основе иерархических многослойных…

Сирота Е. А.
2014 год

Применение расчета температурных полей и искусственной нейронной сети при проектировании крупной…

Луо И и др.
2012 год

Метод идентификации внешнего возмущающего воздействия на электроприводы крупного радиотелескопа

Белов М. П. и др.
2019 год

Импульсный электромагнитный мониторинг криолитозоны: математическое моделирование

Эпов М. И. и др.
2025 год

Численная оценка вязкости разрушений конструкционных сталей

Тарновский А. И. и др.
2018 год

Нейронные сети и искусственный интеллект: Основы нейронных сетей на языке Python

Терлецкий А. С. и др.
2023 год

Проектирование искусственных нейронных сетей

Данилов В. В.
2020 год

Сравнительный анализ результатов обучения искусственных нейронных сетей в задачах обработки…

Туровский Я. А. и др.
2017 год

Численный расчет вихревых труб для прогнозирования охлаждения зоны резания при высокоскоростной…

Коркодинов Я. А. и др.
2015 год

Основы искусственного интеллекта: практические работы по созданию и обучению искусственных…

Маркина Н. В. и др.
2023 год

Идентификация спиртных напитков с применением искусственных нейронных сетей

Шелехова Наталия Викторовна и др.
2021 год

Прогнозное моделирование механических свойств альфа-глинозема с использованием искусственных…

Белгалем Х. и др.
2023 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Прогнозирование физических свойств сталей с помощью искусственных нейронных сетей для численного моделирования электротехнических установок
статья из журнала

Похожие публикации