Модифікований спрощений алгоритм методу групового врахування аргументів в імітаційному моделюванні процесами

Автор(и)

  • Наталія Равська КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Євген Корбут КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Олексій Івановський КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Радіон Родин КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Валерія Парненко КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Олександр Заковоротний Національний технічний університет «ХПІ», м. Харків, Україна
  • Олександр Клочко Національний технічний університет «ХПІ», м. Харків, Україна
  • Сергій Сапон Національний університет «Чернігівська політехніка» м.Чернігів, Україна
  • Рональд Лороч Loroch GmbH, Morlenbach, Німеччина

DOI:

https://doi.org/10.20535/2409-7160.2021.XXII.240466

Ключові слова:

імітаційне моделювання; алгоритм методу групового врахування аргументів, штучні нейронні мере;свердління; волокнисті полімерні матеріали

Анотація

Існує багато видів и методів імітаційного моделювання, але серед них особливої уваги заслуговують методи засновані на теорії евристичної самоорганізації. Всі алгоритми методу групового врахування аргумен- тів (МГВА) характеризуються структурною спільністю на принципі самоорганізації, які потребують незначних вимог до апріорної інформації, щоб здійснити перебір безкінечно великої кількості варіантів. Перевагою алгори- тму методу групового врахування аргументів в порівнянні з іншими алгоритмами цього класу є наявність мож- ливостей розширення вектора вихідних даних та апарату для усунення колінеарності - прийому ортогоналізації. МГВА складається з двох блоків: попередньої обробки спостережень з врахуванням системи вибраних опорних функцій та розрахунку претендентів селекції. В результаті роботи алгоритму одержують моделі здатні управляти процесом з врахуванням явищ, що супроводжують певний процес. Враховуючи спільність основних положень теорії самоорганізації штучних нейронних мереж та МГВА, до змінних мережі додаймо модель в якості змінної Z. В результаті одержимо нейронну мережу, яка описує фізичні явища, що супроводжують процес. Це дозволить значно підвищити ефективність та точність управління процесом.

Посилання

  1. Ивахненко А.Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике / А.Г. Ивахненко. – К.: Техніка, 1971. – 372 с.
  2. Ковалева Л.И. Основные положения алгоритма для моделирования процесса резания с учетом физиче-ских явлений, его сопровождающих. / Ковалева Л.И. Дюбнер Л.Г., Скрынник П.В., // Надійність інструменту та оптимізація технологічних систем. ДДМА. – 2004. – №15. – с. 241-246.
  3. Равская Н.С. Применение методов самоорганизации для идентификации процессов и объектов/ Н.С. Равская, Л.И. Ковалева // Lucrarile stiintifice all simpozion lui international, Universitario Ropet. – 2002. Inginerie Mecanica, Petrosani, Focus.
  4. Джимми У.Ки. Искусственные нейронные сети управления технологическими процессами. Часть 1, Control Engineering, – №3 (63). – 2016. – С. 62-66.
  5. Равская Н.С. Нейронные сети, учитывающие физические явления, сопровождающие процесс резания / Н.С. Равская, А.А. Клочко, А.Ю. Заковоротный, Е.В. Корбут, Р. П. Родин // Mechanics and Advanced Technologies. – № 2 (89), 2020. – С. 155-162.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-09-21

Як цитувати

Равська, Н., Корбут, Є., Івановський, О., Родин, Р., Парненко, В., Заковоротний, О., Клочко, О., Сапон, С., & Лороч, Р. (2021). Модифікований спрощений алгоритм методу групового врахування аргументів в імітаційному моделюванні процесами. Матеріали науково-технічної конференції "Прогресивна техніка, технологія та інженерна освіта", (XXII). https://doi.org/10.20535/2409-7160.2021.XXII.240466

Номер

№ XXII (2021): Прогресивна техніка, технологія та інженерна освіта

Розділ

ПРОГРЕСИВНА ТЕХНІКА І ТЕХНОЛОГІЯ МАШИНОБУДУВАННЯ

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії CC BY 4.0, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.