CC BY
0
УДК 62
Бердиева Дж.,
Кандидат технических наук, Ст. преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Овлякулова М., Ст. преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
ПОТЕНЦИАЛ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ И ПРЕДОТВРАЩЕНИИ КОРРОЗИИ МАТЕРИАЛОВ
Аннотация
Коррозия материалов представляет собой серьезную проблему, приводящую к значительным экономическим потерям во многих отраслях промышленности. Традиционные методы прогнозирования и предотвращения коррозии часто оказываются недостаточно точными и эффективными. В последние годы нейронные сети, как мощный инструмент машинного обучения, демонстрируют большой потенциал в решении этой задачи.
Ключевые слова:
нейронные сети, машинное обучение, коррозия, материалы, прогнозирование, моделирование.
Коррозия - это самопроизвольный процесс разрушения материалов в результате их взаимодействия с окружающей средой. Основными факторами, влияющими на скорость и характер коррозии, являются:
- Состав материала: Химический состав материала определяет его склонность к коррозии.
- Среда: Агрессивность среды (температура, влажность, наличие химических веществ) существенно влияет на скорость коррозии.
- Напряжения: Механические напряжения ускоряют коррозионные процессы.
Нейронные сети: принципы работы и применение в материаловедении
Нейронные сети - это математические модели, вдохновленные структурой и функционированием биологических нейронов. Они способны обучаться на больших объемах данных и находить сложные зависимости между различными переменными. В материаловедении нейронные сети применяются для:
- Прогнозирования свойств материалов: По химическому составу и условиям обработки можно предсказать такие свойства, как прочность, пластичность, коррозионная стойкость.
- Оптимизации процессов производства: Нейронные сети могут помочь найти оптимальные параметры технологических процессов для получения материалов с заданными свойствами.
- Анализа данных экспериментальных исследований: Нейронные сети позволяют извлекать полезную информацию из больших массивов данных, полученных в ходе экспериментов.
Применение нейронных сетей для прогнозирования коррозии
Нейронные сети могут быть использованы для прогнозирования скорости коррозии, определения оптимальных условий эксплуатации материалов и разработки новых коррозионностойких сплавов.
- Прогнозирование скорости коррозии: На основе данных о составе материала, среде и других факторах нейронная сеть может предсказать скорость коррозии с высокой точностью.
- Определение оптимальных условий эксплуатации: Нейронная сеть может помочь определить оптимальные условия эксплуатации оборудования, минимизирующие риск коррозии.
- Разработка новых коррозионностойких сплавов: Путем анализа больших объемов данных о свойствах различных сплавов нейронная сеть может помочь разработать новые материалы с повышенной коррозионной стойкостью.
Преимущества использования нейронных сетей
- Высокая точность прогнозов: Нейронные сети способны находить сложные зависимости между различными переменными, что позволяет получать более точные прогнозы по сравнению с традиционными методами.
- Обработка больших объемов данных: Нейронные сети могут эффективно обрабатывать большие объемы экспериментальных данных, что позволяет выявлять закономерности, недоступные для визуального анализа.
- Автоматизация процессов: Нейронные сети могут автоматизировать многие рутинные задачи, связанные с анализом данных и прогнозированием.
Нейронные сети представляют собой перспективный инструмент для решения проблемы коррозии материалов. Их применение позволяет повысить точность прогнозирования, оптимизировать процессы производства и разработки новых материалов. Однако, для успешного применения нейронных сетей необходимо решать ряд задач, связанных с подготовкой данных, выбором архитектуры сети и интерпретацией результатов моделирования.
Список использованной литературы: 1. Машинное обучение. Полный курс, Ян Лекун, Иэн Гудфеллоу, Аарон Курвиль, 2016, стр. 35-42.
© Бердиева Дж., Овлякулова М., 2024
УДК 62
Бердыева М.,
Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Агаева Д., Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Чарыева Д., Преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан Научный руководитель: Гельдыева М.,
Ст. преподаватель,
Международный университет нефти и газа имени Ягшыгелди Какаева,
Ашхабад, Туркменистан
БЕЗОПАСНОСТЬ НА НОВОМ УРОВНЕ: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СИСТЕМЕ КОНТРОЛЯ
Аннотация
Современный мир ставит все более высокие требования к безопасности различных объектов: от
