Большаков А.Е., Ловушкин М.Ю. Прогнозирование составов алюминиевых сплавов по их свойствам

Прогнозирование составов алюминиевых сплавов по их свойствам

Большаков А.Е., Ловушкин М.Ю.

Исследования механизмов и закономерностей формирования алюминиевых сплавов, с использованием нейронных сетей, позволяют прогнозировать свойства получаемых изделий. В статье решается обратная задача: нахождение состава сплавов и необходимых воздействий для получения материалов с требуемыми свойствами.

Ключевые слова: дивергентная, конвергентная нейронная сеть, свойства, сплавы алюминия, давление.

Prognosis compositions aluminum alloys according to their properties

Bolshakov A.E., Lovushkin M.Y.

Studies of mechanisms and regularities of formation of aluminum alloys, using neural networks can predict the properties of the resulting products. At the paper we solve the inverse problem: finding the composition of alloys and required effects to production of materials with desired properties.

Keywords: divergent, convergent neural network properties, aluminum alloys, pressure.

«Машиностроение и безопасность жизнедеятельности» №2 (9), 2011 год.
Страницы: 37-43

Большаков Александр Евгеньевич – преподаватель кафедры «Автоматизация технологических процессов» Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

Ловушкин Максим Юрьевич – заведующий лабораториями кафедры «Автоматизация технологических процессов» Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»