dc.contributor.author | Лемзиков, Андрей Валерьевич | |
dc.contributor.author | Кундас, Семен Петрович | |
dc.contributor.author | Куцыло, Виталий Васильевич | |
dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
dc.date.accessioned | 2021-03-09T06:52:39Z | |
dc.date.available | 2021-03-09T06:52:39Z | |
dc.date.issued | 2007 | |
dc.identifier.citation | Лемзиков, А. В. Применение нейронных сетей для компьютерного моделирования процессов термообработки / А. В. Лемзиков, С. П. Кундас, В. В. Куцыло
// Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Машиностроение. – 2007. – № 4. – С. 13–17. – Библиогр.: с. 17 (9 назв.). | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/10990 | |
dc.description | Lemzikov A. V.; Kundas S. P.; Kutsylo V. V. Application of neural networks for computer modeling of heat treatment processes | ru_RU |
dc.description.abstract | Авторами разработаны и обучены нейронные сети, позволяющие определить температуры, при которых происходит начало и конец образования аустенита в сталях различного состава в зависимости от скорости их нагрева и охлаждения. Представлена реализация алгоритма нейронного наращивания при обучении нейронных сетей, применяемых в различных задачах, связанных с термообработкой. Проведено сравнение результатов работы предложенного алгоритма с результатами, полученными путем обычного подбора оптимальной структуры нейронной сети. Показана эффективность применения предложенного алгоритма, при реализации его в составе программного комплекса, предназначенного для моделирования и оптимизации процессов закалки сталей. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
dc.relation.ispartofseries | Машиностроение; | |
dc.subject | машиностроение | ru_RU |
dc.subject | mechanical engineering | ru_RU |
dc.title | Применение нейронных сетей для компьютерного моделирования процессов термообработки | ru_RU |
dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
dc.identifier.udc | 004.8.032.26 | ru_RU |
dc.identifier.udc | 691 | ru_RU |
dc.identifier.udc | 691:620.1 | ru_RU |