Прогнозирование шероховатости поверхности древесностружечных плит с помощью нейронных сетей
Автор: Завражнов А.А.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 1-3 (100), 2025 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена исследованию особенностей прогнозирования шероховатости поверхности древесностружечных плит с помощью нейронных сетей. Отмечается, что шероховатость поверхности древесностружечных плит зависит от множества факторов, автор анализирует эти факторы и выделяет отличия традиционных способов прогнозирования шероховатости от использования нейросети. Отдельное внимание в рамках статьи уделяется исследованию преимуществ использования нейросетевого прогнозирования шероховатости ДСП. В завершение автор делает вывод о том, что использование нейронных сетей для прогнозирования шероховатости поверхности древесностружечных плит может быть полезным инструментом для производителей плит, 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.
Шероховатость, дсп, древесностружечная плита, нейронная сеть, параметры, сбор данных, архитектура нейросети, производство
Короткий адрес: https://sciup.org/170208721
IDR: 170208721 | DOI: 10.24412/2500-1000-2025-1-3-132-135
Список литературы Прогнозирование шероховатости поверхности древесностружечных плит с помощью нейронных сетей
- Ерыгин Е.В., Дуюн Т.А. Разработка нейронных сетей для прогнозирования шероховатости при фрезеровании различных материалов // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. - 2020. - № 11. - С. 113-124. - DOI: 10.34031/2071-7318-2020-5-11-113-124.
- Ерыгин Е.В., Дуюн Т.А. Прогнозирование шероховатости при чистовом фрезеровании с использованием нейронных сетей // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. - 2019. - Т. 4, №10. - С. 135-141.
- Андреева О.В., Дмитриев Д.В. Нейросетевой анализ дефектов микроструктуры поверхности металлов и сплавов // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 6.
- Митрофанов А.П., Велисевич И.А. Искусственные нейронные сети как способ моделирования процесса шлифования // Современные научные исследования и инновации. - 2020. - № 6.
- Кацуба Ю.Н. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования технического состояния изделий / Ю.Н. Кацуба, Л.В. Григорьева // Международный научно-исследовательский журнал. - 2016. - №3 (45).
- Шумарова О.С. Распознавание дефектов деталей с помощью нейронной сети определенного типа / О.С. Шумарова, А.А. Утюмов // Молодой ученый. - 2015. - № 14.2 (94.2). - С. 104-107.
- Xiao M., Shen X., Ma Y., Yang F., Gao N., Wei W., Wu D. Prediction of surface roughness and optimization of cutting parameters of stainless steel turning based on RSM // Hindawi Mathematical Problems in Engineering. - 2018. - Pp. 1-16.
- Бэ Х., Ким С. и Ким К.-Э. (2021) Уроки, извлеченные из глубоких нейронных сетей для изучения принципов кодирования биологических нейронных сетей // Front. Syst. Neurosci. - 2021. - № 14: 615129. - DOI: 10.3389/fnsys.2020.615129.
- Чен Й, Лю С, Цзян Дж, Гао С, Лю Й? Цзян Й. Оценка интенсивности турбулентности в океане с помощью свёрточных нейронных сетей. Front. Phys. - 2023. - № 11: 1279476. - DOI: 10.3389/fphy.2023.1279476.
