Классификация деталей методами искусственного интеллекта при выборе математической модели решения задач пластического течения

Для выбора адекватной математической модели под конкретную задачу механики сплошной среды (МСС) часто приходится прибегать к классификаторам, которые позволяют разделить заготовки или детали по определенным признакам. Обычно рассматриваются конструктивные и/ или технологические характеристики деталей. В качестве признаков могут быть выбраны функциональные, параметрические, конструктивные особенности этих деталей, включая геометрическую форму. В работе описывается возможность построения классификатора деталей методами искусственного интеллекта для дальнейшего использования классификатора при выборе математической модели для решения ряда задач МСС, в том числе задачи свободного течения в тонком слое или течения с наложением ограничений в одном или нескольких направлениях. Для компьютерного моделирования применяется метод машинного обучения нейронных сетей для отбора деталей по геометрическим признакам и объединения этих объектов в требуемую категорию, заложенную в алгоритме программы оператором. На основе такого “искусственного отбора” осуществляется создание процедуры общей классификации. В конце компьютерного моделирования была проведена верификация классификатора, разработанного с применением искусственного интеллекта, с помощью готовых 3D моделей и моделей, созданных генеративным нейросетевым алгоритмом. В предложенной работе рассматриваются этапы создания классификатора, его основные части и компьютерные методы моделирования, в том числе с использованием методов искусственного интеллекта.