Российские ученые создали нейросеть для прогнозирования деформационных свойств новых полимеров
Ученые из Донского государственного технического университета создали нейросеть для прогнозирования деформационных свойств новых полимеров. Благодаря разработке можно оперативно узнать особенности изменения деформаций материала во времени при воздействии.
Результаты исследования на эту тему опубликованы в журнале Polymers. «Мы обучили нейросеть прогнозировать деформационные свойства полимеров. Так возможно узнать особенности изменения деформаций материала во времени при воздействии – растяжении, сжатии, изгибе, кручении. Искусственный интеллект обрабатывает эти данные в тысячи раз быстрее других алгоритмов», – приводятся в исследовании слова автора разработки, профессора кафедры сопротивления материалов ДГТУ Антона Чепурненко.
Исследование показало возможность применения методов машинного обучения для решения задачи определения реологических параметров полимеров по кривым релаксации напряжений. Построена искусственная нейросетевая модель для определения реологических параметров вторичного ПВХ при различных температурах. Определено оптимальное количество нейронов в скрытом слое сети.
Апробация модели показала хорошее качество аппроксимации экспериментальных кривых при температурах от 20 до 60 °С. Эффективность искусственных нейронных сетей при определении реологических параметров полимеров была сравнима с эффективностью традиционных алгоритмов. Однако по сравнению с традиционными алгоритмами сглаживание экспериментальных кривых не требовалось.
«Наши дальнейшие исследования будут направлены на проверку ползучести образцов полимеров при изгибе и построение нейронных сетей для обработки этих экспериментов. Исследования также могут быть посвящены выбору оптимальной архитектуры нейронной сети и наиболее эффективных алгоритмов обучения», — заключается в статье.
