Abstract⎯One aspect of improving blade production is the production of blanks with a periodic profile from nickel and titanium alloys. In certain cases of vibrational deformation (in particular, in vibrational drawing), periodic change in the diameter of rod or wire over its axis is observed. This is associated with frictional oscillation and stability loss in deformation (on reaching the yield point in the rod, with the appearance of necking, or as a result of inertial forces). Formulas are obtained for use in determining the conditions of unstable deformation and stabilizing the production of periodic bars by regulating the parameters of vibrational drawing.
Для вирішення задач апроксимації широко використовуються математичні моделі у вигляді штучних нейронних мереж (ШНМ). Використання цієї технології передбачає двох етапний підхід. На першому етапі визначається структура моделі ШНМ, а на другому етапі здійснюється навчання для отримання максимального наближення до еталонної моделі. Максимальне значення наближення до еталону визначається складністю архітектури ШНМ. Тобто, підвищення складності моделі ШНМ дозволяє підвищувати точність апроксимації, а, відповідно, і результату навчання. При цьому визначення структури моделі ШНМ, що здійснює апроксимацію із заданою точністю, визначається як процес оптимізації. Однак підвищення складності ШНМ призводить не тільки до підвищення точності, а і до підвищення часу обчислювального процесу. Таким чином, показник «задана точність» не може використовуватися в задачах визначення оптимальної архітектури нейронної мережі. Це пов'язано з тим, що результат вибору структури моделі і процесу її навчання, котрий базується на забезпеченні необхідної точ ності апроксимації, може зайняти неприйнятний для користувача часовий проміжок. Для вирішення завдання структурної ідентифікації нейронної мережі використовується підхід, у рамках якого здійснюється визначення конфігурації моделі за критерієм ефективності. У про цесі реалізації розробленого методу узгоджується часовий чинник вирішення завдання і точністю апроксимації. Запропонований підхід дозволяє обґрунтувати принцип вибору структури і параметрів нейронної мережі, спираючись на максимальне значення показника ефективності використання ресурсів Ключові слова: штучна нейронна мережа, оптимізація структури, апроксимація функцій, критерій ефективності UDC 007.5
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.