ОГЛАВЛЕНИЕ
Условные обозначения и сокращения
Введение.
1. Аналитический обзор
1.1. Реализация принципов автоматизации в области применения СОТС в машиностроительном производстве.
1.2. Физические аспекты процесса резания с применением СОТС
1.3. Классификация СОТС.
1.4. Механизм смазочного действия СОТС
1.4.1. Общие представления о смазочном процессе при резании металлов
1.4.2. Проникновение смазочной среды в зону трения
1.4.3. Капиллярная модель проникновения смазочной среды
1.4.4. Многостадийный характер процесса формирования граничного смазочного слоя при резании.
1.5. Основные положения теории нейронных сетей
1.5.1. Биологический нейрон.
1.5.2. Структура и свойства искусственного нейрона
1.5.3. Классификация нейронных сетей и их свойства
1.5.4. Обучение нейронных сетей.
1.5.5. Алгоритм обратного распространения.
1.6. Среда программирования i 5.0.
1.7. Выводы по аналитическому обзору. Постановка цели и задач исследования
2. Посгроение расчетной модели формирования адсорбционного
смазочного слоя на основе капиллярного представления
2.1. Аналитическая модель проникновения СОТС
2.2. Построение математического описания адсорбционого смазочного процесса на базе капиллярной модели.
2.3. Разработка компьютерной программы по анализу адсорбции и диффузии в смазочном микрокапилляре.
2.4. Обсуждение результатов компьютерных расчетов по моделированию адсорбции.
3. Расчет энергии адсорбции смазочного материала в трибосистеме с помощью пакета программ НУРЕЯСНЕМ
3.1. Оптимизация методом сопряженных градиентов. Алгоритм ПолакаРибьера
3.2. Моделирование поверхности и молекул ПАВ.
4. Принципы построения нейронной сети
4.1. Алгоритм обратного распространения применительно к разработанной сети.
4.2. Шкалирование данных.
5. Реализация нейросетевой программы.
6. Эксперимент по обучению нейронной сети
6.1. Сравнение работы нейронной сети с данными многофакторной регрессии
Основные выводы
Литература
- Київ+380960830922