Перспективні напрямки застосування нейронних мереж у конструкторській діяльності

Анотація

У статті описано перспективні напрямки застосування нейронних мереж у конструкторській діяльності. Наголошено, що в умовах сьогодення нейромережеві технології знайшли застосування в економіці, медицині, промисловості, багатьох інших галузях науки і техніки, здатні вирішувати практично будь-які завдання, пов'язані з моделюванням, прогнозуванням, оптимізацією. Наголошено на проблематиці дослідження, підкреслено, що виробничі процеси характеризуються величезним розмаїттям динамічно взаємодіючих параметрів і зазвичай надто складні до створення адекватних аналітичних моделей, а у деяких випадках вдалі з погляду адекватності описуваному процесу аналітичні математичні моделі виявляються неспроможними через високі вимоги до обчислювальної потужності. Запропоновано дві моделі нейронних мереж: глибока нейронна мережа та згорткова нейронна мережа, робота яких направлена на використання у конструкторській діяльності яка спрямована на проектування лонжерону автомобіля. Описано та схематично запропоновано блок-схему зворотного проектування профілів лонжеронів, а також сформовано багатошарову архітектуру згорткової нейронної мережі, яка використовується у конструкторській діяльності, яка складається із згорткового шару, шару об’єднання та повністю пов’язаного шару та сформовано архітектуру глибокої нейронної мережі, яка використовується у конструкторській діяльності направленій на проектування лонжерону автомобіля. Наголошено, що на відміну від моделі згорткової нейронної мережі, дані навантаження розглядаються як ціле, а не поділяються на статичні та динамічні, а зворотне проектування з використанням глибокої нейронної мережі здійснюється за допомогою стандартних бібліотек. Підкреслюється, що нейромережеві технології можуть бути корисними при створенні набору базових програмних моделей-блоків, наділених певними властивостями, що відповідають деяким реальним процесам або явищам, для подальшого їх комбінування в більш складних системах конструювання. Причому найскладніша частина такого набору модулів це саме середовище взаємодії таких блоків, яке у перспективі також може бути побудовано на основі нейронних мереж.