- Главная
- Ресурсы
- Библиотечный поиск
- Журнал «Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением»
- Выпуск 2024 г. № 10
Оптимизация технологических процессов производства полимерных композиционных материалов с помощью анализа данных и машинного обучениястатья из журнала
База данных: Каталог библиотеки СФУ (Х 987)
Библиографическое описание: Хуэй, Сунь. Оптимизация технологических процессов производства полимерных композиционных материалов с помощью анализа данных и машинного обучения / Сунь Хуэй, Чжуан Синьтун. - (Автоматизация управления производством). - Текст : электронный // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2024. - № 10. - С. 51-59. - Библиогр.: с. 59 (12 назв. ). - Электронное дополнение. - ISSN 0234-8241.
Аннотация: Рассматривается применение методов анализа данных и машинного обучения для оптимизации технологического процесса производства полимерных композиционных материалов. Материалы и методы исследования включают сбор и предварительную обработку данных с датчиков и контрольно-измерительных приборов производственной линии. Применяются статистические методы, такие как регрессионный анализ, анализ главных компонент (PCA) и кластерный анализ. Результаты исследования демонстрируют, что применение предложенных методов позволяет значительно повысить эффективность технологического процесса. На примере производства полимерных материалов удается повысить качество продукции, увеличить производительность и снизить количество брака. Внедрение системы прогнозирования качества на основе машинного обучения позволяет оптимизировать процесс контроля и сократить число лабораторных испытаний. Полученные результаты показывают высокую эффективность применения методов анализа данных и машинного обучения для оптимизации технологических процессов и открывают широкие перспективы их использования в различных отраслях промышленности.
Год издания: 2024
Авторы: Хуэй Сунь , Синьтун Чжуан
Выпуск: № 10
Номера страниц: 51-59
Количество экземпляров:
- Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров
Ключевые слова: алгоритмы случайного леса, анализ главных компонент, анализ данных, градиентный бустинг, кластерный анализ, машинное обучение, нейронные сети, оптимизация технологических процессов, полимерные композиционные материалы, предиктивные модели, регрессионный анализ, статистические методы, технологические процессы производства, эффективность производства
Рубрики: Радиоэлектроника,
Искусственный интеллект. Экспертные системы,
Вычислительная техника,
Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом
Искусственный интеллект. Экспертные системы,
Вычислительная техника,
Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом
ISSN: 0234-8241
Идентификаторы: полочный индекс Х 987, шифр kush/2024/10-516062