SCI Библиотека

Компьютерное моделирование позволяет инженерам принимать обоснованные проектные решения за счет точной оценки тепловых характеристик объектов проектирования. Актуальным направлением научных исследований и разработок является реализация технологии цифровых двойников в процессе проектирования технических объектов. Для этого необходимо разрабатывать компьютерные модели, точность которых соответствует требованиям, предъявляемым к цифровым двойникам. Однако в научной литературе недостаточно широко представлены результаты исследований, направленных на реализацию технологии цифровых двойников в процессе проектирования. В основном рассматриваются общие вопросы, связанные с применением цифровых двойников в различных отраслях промышленности. Поэтому целью данного исследования явилась разработка цифровой модели и сравнительный анализ точности расчетов тепловых характеристик объекта проектирования.Материалы и методы. В качестве основного инструмента для проведения исследования выступает предложенная авторами методика разработки компьютерной модели тепловых характеристик для реализации технологии цифровых двойников. Численное решение реализовано путем построения тепловой модели для расчета температурного поля на основе метода конечных элементов в системе инженерного анализа «Ansys» от компании «Ansys Inc» (США). Для аналитического решения применяется разработанная на основе метода пространства состояний компьютерная модель тепловых характеристик, реализованная в модуле «Ansys Twin Builder». Модель пространства состояний приводится в соответствие с поведением исходной тепловой модели путем приближения передаточной функции к пошаговому отклику тепловой нагрузки с применением метода векторной аппроксимации во временной области. Верификация построенной аналитической модели выполнялась в системе инженерных расчетов «MATLAB» от компании «The MathWorks» (США). Исследования проводились для станка модели 400V производства предприятия ООО «НПО «Станкостроение» г. Стерлитамак (Россия).Результаты исследования. Разработана цифровая модель

Многие задачи в математике сводятся к решению дифференциальных уравнений в частных производных для областей сложной формы. Не всегда существующие аналитические и численные методы позволяют эффективно получить решение подобных задач. В последнее время достаточно успешно для решения дифференциальных уравнений в частных производных применяются нейронные сети. При этом обычно рассматриваются краевые задачи для областей, имеющих простую форму. В данной работе предпринимается попытка построить нейронную сеть, способную эффективно решать краевые задачи для областей сложной формы.

Неисправность съемных грузозахватных приспособлений (СГП) создает значимые производственные риски. Этим обусловлена актуальность исследований в данном направлении. Проблема часто становится темой научных изысканий. Авторы предлагают шире использовать искусственный интеллект для мониторинга состояния СГП. В представленной работе показано, как усовершенствовать модель машинного зрения для лучшего выявления отсутствия замков на крюках СГП. Отмечена вероятность широкого распространения проблемы в производственной практике. Предложена схема стенда хранения и контроля состояния СГП. Цель исследования — продемонстрировать возможности дообучения нейросети для существенного повышения эффективности контроля СГП, обеспечивающего безопасность их применения.

В статье рассматриваются предпосылки и закономерные последствия развития методов регулирования в инженерных системах: (1) простой регулятор по отклонению и возмущению, (2) регулятор с нечеткой логикой, фаззификатором и базой правил, (3) регулятор с нейронной сетью для динамической подстройки коэффициентов соответствующих звеньев, (4) дискретный нейронный сетевой регулятор с нейронным аппроксиматором и контроллером.

Опыт, наработанный исследователями и инженерами с момента первого описания принципов регулирования в 1910 г., и уровень развития информационных технологий, в частности, нейронный сетевой метод машинного обучения и колоссальный вычислительный потенциал компьютерных устройств, сегодня могут быть интегрированы в принципиально новый метод дискретного нейронносетевого регулирования.
Обзор, проведенный в статье, нацелен на выявление и демонстрацию значимости экспериментальных и эксплуатационных данных, которые должны быть должным образом структурированы и размечены на этапе их сбора и архивации. Именно такой подход позволит прийти к скорейшему внедрению нейронносетевых контроллеров в инженерные
системы, поскольку самым важным этапов для их создания является процесс обучения и оптимизация архитектуры нейронных сетей.
Приводится принцип работы, достоинства и недостатки на фоне существующих и активно используемых регуляторов, оптимальные этапы развития дискретной нейронносетевой концепции регулирования на базе двух нейронных сетей для формирования стратегии регулирования с учетом наиболее вероятного состояния системы в следующий момент времени.