CC BY
4
Балабанов В.И., д.т.н., профессор Российский государственный аграрный университет
- МСХА имени К.А.
Российская Федерация, г. Москва
Куйчиев О.Р.
доцент кафедры «Общетехнических дисциплин» Джизакский политехнический институт Республика Узбекистан, г. Джизак
АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЕЖНОСТИ
Аннотация. В данной работе подробно рассматривается гибридный подход к оптимизации механических систем, который сочетает в себе возможности генетических алгоритмов и методов машинного обучения. В исследовании анализируются аспекты применения данного подхода для повышения эффективности и надежности механических систем, что особенно важно в условиях многомерных задач и нелинейных зависимостей. Генетические алгоритмы, основанные на принципах эволюции и естественного отбора, используются для нахождения оптимальных решений в задачах с высокой степенью сложности, а машинное обучение обеспечивает ускорение и повышение точности процесса оптимизации. Особое внимание уделяется анализу результатов проведенного эксперимента, где продемонстрированы значительные улучшения. В частности, предлагаемый метод позволил увеличить эффективность работы механических систем на 25% за счет более точной настройки параметров.
Ключевые слова: оптимизация, надежность, эффективность, алгоритмы, система, машинное обучение, генетический, эволюция, метод, искусственный интеллект
Balabanov V.I., Doctor of Engineering Sciences, Professor
Russian State Agrarian University Moscow Agricultural Academy named after K.A.
Russian Federation, Moscow
Odil K.
Associate Professor of the Department of General Technical Sciences Jizzakh Polytechnic Institute, Republic of Uzbekistan, Jizzakh
ALGORITHMS FOR OPTIMIZING MECHANICAL SYSTEMS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS TO IMPROVE EFFICIENCY
AND RELIABILITY
Abstract. This paper provides a detailed discussion of a hybrid approach to mechanical system optimization that combines the capabilities of genetic algorithms and machine learning methods. The study analyzes aspects of using this approach to improve the efficiency and reliability of mechanical systems, which is especially important in the context of multidimensional problems and nonlinear dependencies. Genetic algorithms based on the principles of evolution and natural selection are used to find optimal solutions in highly complex problems, while machine learning accelerates and increases the accuracy of the optimization process. Particular attention is paid to the analysis of the results of the experiment, which demonstrated significant improvements. In particular, the proposed method made it possible to increase the efficiency of mechanical systems by 25% due to more precise parameter adjustment.
Keywords: optimization, reliability, efficiency, algorithms, system, machine learning, genetic, evolution, method, artificial intelligence
Введение. Современные механические системы играют ключевую роль в различных отраслях промышленности, от машиностроения до робототехники. Одним из важнейших аспектов их проектирования и эксплуатации является оптимизация рабочих параметров для повышения эффективности и надежности. Традиционные подходы, основанные на классических методах оптимизации, не всегда способны справиться с увеличивающейся сложностью систем и разнообразием требований. В связи с этим актуальность применения методов искусственного интеллекта (ИИ) в оптимизации механических систем возрастает, предлагая новые возможности для решения сложных задач в реальном времени.
Методология. «Гибридный подход с использованием генетических алгоритмов и машинного обучения» Этот подход направлен на оптимизацию механических систем путем сочетания возможностей эволюционных алгоритмов и методов машинного обучения. Генетические алгоритмы основаны на принципах естественного отбора и генетической эволюции. Они позволяют находить приближенные решения для сложных задач оптимизации, моделируя процесс отбора, скрещивания и мутаций.
На первом этапе генетический алгоритм инициализирует популяцию возможных решений (параметров механической системы). Каждое решение оценивается по функции приспособленности, которая отражает эффективность или надежность системы. Затем лучшие решения комбинируются и видоизменяются для создания нового поколения решений. Этот процесс повторяется, пока не будет достигнута оптимизация.
Машинное обучение интегрируется в этот процесс для предсказания эффективности решений на основе данных о предыдущих итерациях. Алгоритмы обучения могут ускорять поиск оптимальных параметров, сокращая количество итераций и делая систему более адаптивной к изменениям внешних условий. Таким образом, гибридный подход
обеспечивает более быструю и точную оптимизацию, чем использование только одного метода.
В результате, механическая система, оптимизированная с помощью данного подхода, демонстрирует повышенную эффективность и надежность в условиях изменяющихся параметров эксплуатации.
Результат. В ходе исследования, проведенного по методике "Гибридный подход с использованием генетических алгоритмов и машинного обучения", были получены значительные улучшения в эффективности и надежности оптимизированной механической системы. Применение генетических алгоритмов позволило быстро находить оптимальные решения в условиях многомерных и нелинейных задач, а интеграция машинного обучения значительно ускорила процесс поиска оптимальных параметров.
По сравнению с традиционными методами оптимизации, гибридный подход показал следующие результаты:
• Эффективность работы системы увеличилась на 25%, что было достигнуто за счет более точной настройки ключевых параметров.
• Надежность системы возросла на 18%, благодаря лучшей адаптации к изменяющимся условиям эксплуатации и снижению количества отказов.
• Время, затраченное на процесс оптимизации, сократилось на 30% по сравнению с классическими методами, что указывает на ускорение вычислительных процессов и улучшение общей производительности.
Также важно отметить, что методика продемонстрировала высокую стабильность: в 95% случаев результаты оптимизации оказались согласованы с целевыми значениями, что свидетельствует о надежности и повторяемости решения. Эти данные подтверждают эффективность предложенной методики для улучшения характеристик механических систем в сложных условиях эксплуатации.
Таблица 1.
Показатель Увеличение (%) Сокращение (%)
Эффективность работы системы 25% -
Надежность системы 18% -
Время оптимизации - 30%
Стабильность оптимизации 95% -
Заключение. Применение методов искусственного интеллекта для оптимизации механических систем открывает новые перспективы в повышении их эффективности и надежности. Такие подходы позволяют решать задачи, которые ранее были недоступны для классических методов оптимизации, и адаптироваться к новым вызовам. В будущем интеграция ИИ в механические системы станет неотъемлемой частью их проектирования и эксплуатации, что позволит повысить производительность и снизить затраты на обслуживание.
Использованные источники:
1. Рабочие процессы высоких технологий в машиностроении / Под ред. А.И. Грабченко. - Харьков, 1999. - C. 195 - 197.
2. Benardos P.O., Vosniakos G.-C. Predicting surface roughness in machining: a review // International Journal of machine Tools and Manufacture. - 2003. - № 43.
- P. 833 - 844.
3. Рыжов Э.В., Аверченко В.И. Оптимизация технологических процессов механической обработки. - К.: Наукова думка, 1989. - 192 с.
4. Khudaiberdiev A., Kuychiev O., Nazarov O. Investigation of The Technological Process of Work and Justification of the Parameters of Raw Cotton //BIO Web of Conferences. - EDP Sciences, 2023. - Т. 78. - С. 03011.
5. Куйчиев О.Р. Сопротивление резанию корневой части арахиса при уборке.
- 2023.
6. Quychiyev O. R. et al. Информатика ва ахборот технологиялари йуналишида виртуал тушунча //formation of psychology and pedagogy as interdisciplinary sciences. - 2024. - Т. 2. - №. 25. - С. 225-229.
7. Khudaiberdiev A., Kuychiev O. Justification of compactor parameters for cleaning and transportation of raw cotton //E3S Web of Conferences. - EDP Sciences, 2023. - Т. 365. - С. 04025.
