Прогнозирование шероховатости поверхности древесностружечных плит с помощью нейронных сетей

Проблема исследования состоит в том, что современная промышленность древесных материалов требует высокой точности и предсказуемости при производстве материалов, таких как древесностружечные плиты (ДСП). Одним из ключевых факторов, определяющих качество этих плит, является шероховатость их поверхности. Шероховатость отражает неровности на поверхности материала, которые влияют на его эстетические и функциональные характеристики, такие как способность к отделке, сцепление с клеем и долговечность. В последние годы нейронные сети начали активно применяться для анализа и прогнозирования различных параметров, в том числе шероховатости поверхности ДСП и других древесных материалов.

Цель исследования - установить особенности прогнозирования шероховатости поверхности древесностружечных плит с помощью нейронных сетей.

Нейронные сети - это математические модели, имитирующие работу человеческого мозга, способные обрабатывать сложные данные и находить закономерности в них. Для прогнозирования шероховатости поверхности древесностружечных плит с использованием нейронных сетей необходимо собрать набор данных, содержащий информацию о параметрах плит и соответствующей им шероховатости. После сбора данных необходимо провести их предварительную обработку: очистку от выбросов, нормализацию, разделение на обучающую и тестовую выборки. Затем на основе подготовленного набора данных можно разработать и обучить модель нейронной сети. Входными данными для модели могут быть параметры плит (например, состав древесины, толщина плиты, профиль плотности, влажность материала), свойства абразивной ленты и её характеристики (зернистость, износ и т.д.), а выходным значением - шероховатость поверхности [1].

Шероховатость поверхности древесностружечных плит зависит от множества факторов, включая:

• -    Породный состав древесины: разные породы древесины имеют различные механические и эстетические свойства.

• -    Плотность шлифуемой плиты и её профиль по толщине плиты.

• -    Процесс производства: условия, такие как температура, влажность и использование раз-

• личных смол добавок, могут значительно повлиять на конечный результат.

• -    Методы обработки: такие как шлифование, фрезерование и т.д., также влияют на шероховатость поверхности.

• -    Оборудование: качество и тип используемого оборудования могут привести к различиям в шероховатости.

Моделирование этих факторов может быть сложной задачей из-за их взаимозависимости и нелинейной природы.

Нейронные сети представляют собой мощный инструмент для решения задач прогнозирования благодаря своей способности обучаться на больших объемах данных и выявлять скрытые зависимости. В контексте прогнозирования шероховатости поверхности ДСП нейронные сети могут использоваться следующим образом:

• 1.    Сбор данных: на первом этапе необходимо собрать исторические данные о шероховатости поверхности плит, включая параметры производства, характеристики древесины и условия обработки [2].

• 2.    Построение модели: на основе собранных данных создается модель нейронной сети. Обычно используются многослойные перцептроны или сверточные нейронные сети, в зависимости от сложности и объема входных данных.

• 3.    Обучение алгоритма: модель обучается на известных данных, что позволяет ей находить зависимости между различными параметрами и шероховатостью поверхности.

• 4.    Тестирование и валидация: после обучения модель тестируется на новых, ранее невидимых данных для оценки ее точности и надежности.

• 5.    Применение модели: после успешного тестирования модель может быть использована для прогнозирования шероховатости поверхности новых партий древесностружечных плит [3].

Для обучения нейронной сети можно использовать различные архитектуры, например, многослойные перцептроны или сверточные нейронные сети. Обучив модель на обучающей выборке, необходимо проверить ее качество на тестовой выборке, чтобы оценить ее точность и эффективность. Одним из преимуществ использования нейронных сетей для прогнозирования шероховатости поверх- ности древесностружечных плит является их способность обрабатывать большие объемы данных и находить сложные закономерности, которые могли бы быть упущены при использовании традиционных статистических методов. Кроме того, нейронные сети могут быть обучены на большом количестве разнородных данных, что позволяет улучшить точность прогнозирования.

Традиционные методы измерения и анализа шероховатости трудоемки и не всегда обеспечивают необходимую точность. Современные технологии, включая нейронные сети, предоставляют новые возможности для более эффективного прогнозирования данного параметра. Традиционные методы контроля шероховатости требуют значительных временных затрат на измерения и анализ в основном в лабораторных условиях, а не в производственной линии. Нейронные сети позволяют автоматизировать этот процесс, что существенно сокращает время, необходимое для получения результатов. Это особенно критично в условиях массового производства, где скорость и эффективность являются определяющими факторами конкурентоспособности.

Нейронные сети, основанные на алгоритмах машинного обучения, способны обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, которые сложно заметить с помощью традиционных методов. Обученные модели могут достигать высокой точности прогнозирования шероховатости поверхности ДСП на основе входных параметров, таких как характеристики используемого сырья, условия производства и параметры обработки. Это позволяет значительно уменьшить количество брака и повысить качество продукции [4, 5].

Производство древесностружечных плит часто связано с изменением отдельных параметров, такими как температура, влажность, скорость обработки и т.д. Нейронные сети обладают способностью адаптироваться к таким вариациям, что позволяет им обеспечивать стабильность и точность прогнозирования даже в условиях изменяющихся условий производства. Это значительно повышает надежность контроля качества. Нейронные сети легко интегрируются в существующие системы автоматизации и управления производственными процессами. Это позволяет не только повысить качество контроля, но и улучшить общую эффективность производственного цикла. Автоматизированные системы, использующие прогнозирование шероховатости, могут быстро реагировать на изменения, оптимизируя настройки оборудования в реальном времени для достижения наилучших результатов. Кроме того, внедрение нейронных сетей для прогнозирования шероховатости поверхности ДСП может значительно снизить затраты на контроль качества.

Исследования, проведенные Кимом и Со (2021), показывают, что нейронные сети превосходят традиционные статистические методы (например, линейную регрессию) в плане предсказательной мощности. Эти результаты указывают на то, что нейронные сети лучше справляются с нетрадиционными и сложными зависимостями данных. Глубокие нейронные сети (ГНС) начали также активно применяться для анализа данных, связанных с шероховатостью ДСП. В работе Чен и Лю (2023) предложено использовать сверточные нейронные сети (CNN) для обработки изображений поверхности ДСП, что дает возможность не только прогнозировать шероховатость, но и визуализировать дефекты поверхности [8, 9].

Особенности этапов применения нейронных сетей в прогнозировании шероховатости:

• 1.    Подбор данных для обучения. Качественный набор данных – это основа успешного применения нейронных сетей. Данные могут включать информацию о:

• -    Видах древесины.

• -    Используемых методах обработки (фрезерование, шлифование).

• -    Параметрах машины и инструмента (скорость обработки, тип абразива).

• -    Условия окружающей среды (влажность, температура).

• 2.    Архитектура нейронной сети. Для задачи прогнозирования шероховатости поверхности могут быть использованы различные архитектуры нейронных сетей. Многослойные персептроны подходят для простых зависимо-

• стей, в то время как сверточные нейронные сети могут быть эффективны, если используются изображения обработанных плит. Также следует учитывать количество слоев и нейронов, чтобы избежать переобучения и улучшить обобщающую способность модели [6].

• 3.    Обучение и валидация моделей. Обучение нейронной сети включает в себя выбор функций активации, алгоритмов оптимизации и метрик оценки качества. На этом этапе нейронная сеть обучается на подготовленных данных. Используются методы оптимизации, такие как градиентный спуск, чтобы минимизировать функцию потерь. В процессе обучения модель корректируется на основе обратной связи, что позволяет ей постепенно улучшать свои предсказания. После завершения обучения модель тестируется на валидацион-ной выборке. Оценка производится по различным метрикам, таким как среднеквадратичная ошибка (MSE) и коэффициент детерминации (R²). Это позволяет определить, насколько хорошо модель справляется с задачей прогнозирования.

• 4.    Прогнозирование и анализ результатов. После успешного тестирования нейронная сеть используется для прогнозирования шероховатости новых образцов ДСП. Результаты анализируются, и при необходимости проводится дополнительная настройка сети [7].

Несмотря на высокое качество собранных данных, они могут содержать выбросы и пропуски. На этом этапе данные очищаются, нормализуются и преобразуются в формы, удобные для обработки нейронной сетью. Важно также разделить данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки.

Таким образом, одним из важных параметров, влияющих на качество древесностружечных плит, является их шероховатость. Шероховатость поверхности плит может влиять на адгезию красок и лаков, а также на общее качество и внешний вид материала. Для точного контроля и прогнозирования шероховатости поверхности древесностружечных плит можно использовать методы машинного обучения, включая нейронные сети. Использование нейронных сетей для прогнозирования шероховатости поверхности древесностружечных плит может быть полезным инструментом для производителей плит и строительных компаний, помогая им контролировать качество продукции и улучшать производственные процессы. Прогнозирование шероховатости позволит сократить количество брака и улучшить общее качество продукции, что приведет к экономии ресурсов и повышению конкурентоспособности на рынке. Использование ИНС и ГНС позволяет достигать высокой точности прогнозов, значительно перевыполняя традиционные методы. Однако, несмотря на достигнутые успехи, существует множество аспектов, нуждающихся в дальнейшем изучении, таких как оптимизация архитектуры нейронных сетей и их применение к различ- ным типам древесных материалов. Будущее применения нейронных сетей в этой области обещает новые решения и подходы, которые могут привести к улучшению качества древесностружечных плит и повышению их конкурентоспособности на рынке.