Личный кабинет
Подробное описание документа
Зеленов М. С.
К вопросу моделирования динамики пневмомеханического устройства / Зеленов М. С., Атамасов Н. В., Чернышев А. В. - DOI 10.18698/0236-3941-2018-6-20-33 // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Машиностроение. - 2018. - № 6. -
Скачать документ
Рассмотрены этапы разработки искусственной нейронной сети (нейроэмулятора), предсказывающей изменение параметров состояния пневматической пружины, работающей в условиях изменяющейся внешней нагрузки. Приведенная математическая модель прогнозирования рабочих процессов служит для разработки нейросетевых алгоритмов управления пневматическими приводами. Для исследования эффективности данного подхода разработана программа обучения искусственной нейронной сети на основании обучающих выборок, полученных в вычислительных экспериментах с использованием математической модели рабочих процессов, построенной на базе дифференциальных уравнений первого порядка. Описаны структура примеров обучения и принципы формирования обучающих выборок. Обучение сети выполнено с помощью алгоритма Левенберга — Марквардта. Обученный нейроэмулятор проверен по результатам серий экспериментов со случайными начальными параметрами из заданной ограниченной области. Эффективность предсказания оценена по интегральному критерию — среднему коэффициенту детерминации, рассчитанному отдельно для каждой дальности прогноза и каждого выходного параметра модели — положения поршня, его скорости и перепада давлений между полостями пневматической пружины. По результатам сравнительных тестовых экспериментов выявлено совпадение данных, полученных с помощью двух математических моделей
62-851.1 работающих на сжатом воздухе
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 6. - 2018.
