Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций
С целью получения достоверных значений параметров перемещения объектов с неплоской поверхностью с помощью интерференционного СВЧ метода на основе трехзондовых измерителей использованы нейросетевые технологии. На базе данного метода была поставлена серия реальных экспериментов. Квадратичность хара...
Збережено в:
| Дата: | 2009 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7819 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций / О.О. Дробахин, А.В. Доронин // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 112-118. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859848279666196480 |
|---|---|
| author | Дробахин, О.О. Доронин, А.В. |
| author_facet | Дробахин, О.О. Доронин, А.В. |
| citation_txt | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций / О.О. Дробахин, А.В. Доронин // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 112-118. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | С целью получения достоверных значений параметров перемещения объектов с неплоской поверхностью
с помощью интерференционного СВЧ метода на основе трехзондовых измерителей использованы
нейросетевые технологии. На базе данного метода была поставлена серия реальных экспериментов.
Квадратичность характеристик детекторов обеспечивалась применением калибровки с использованием
разработанной математической модели нейронной сети. Применение интерференционного метода СВЧ
измерений в сочетании с нейросетевыми технологиями позволило определять параметры перемещения
контролируемого объекта с высокой точностью.
З метою отримання достовірних значень параметрів переміщення об’єктів з неплоскою поверхнею за допомогою
інтерференційного НВЧ методу на основі тризондових вимірювачів були використані нейромережні технології.
На базі даного методу була поставлена серія реальних експериментів. Квадратичність характеристик детекторів
забезпечувалася застосуванням калібрування з використанням розробленої математичної моделі нейронної
мережі. Застосування інтерференційного методу НВЧ вимірювань в поєднанні з нейромережними технологіями
дозволило визначати параметри переміщення контрольованого об’єкта з високою точністю.
With the purpose to obtain reliable values of movement parameters of objects with an unplaned surface by an
interference microwave method on the basis of three-probes measuring devices neural network technologies were
used. On the base of this method the series of the real experiments were run. Quadratic detectors descriptions were
provided by using calibration with the developed neuron network mathematical model. Application of interference
method of the microwave measuring in combination with neural network technologies allowed to determine the
displacement parameters of controlled object with high exactness.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:39:25Z |
| format | Article |
| fulltext |
«Искусственный интеллект» 1’2009 112
3Д
УДК 621.396:681.3.07
О.О. Дробахин1, А.В. Доронин2
1Днепропетровский национальный университет, Украина
2Институт технической механики НКА и НАН Украины, г. Днепропетровск, Украина
drobakhinj@mail.ru, doronin_al@mail.ru
Применение нейросетевых технологий
для повышения достоверности оценок
параметров перемещения неплоских
элементов конструкций
С целью получения достоверных значений параметров перемещения объектов с неплоской поверхностью
с помощью интерференционного СВЧ метода на основе трехзондовых измерителей использованы
нейросетевые технологии. На базе данного метода была поставлена серия реальных экспериментов.
Квадратичность характеристик детекторов обеспечивалась применением калибровки с использованием
разработанной математической модели нейронной сети. Применение интерференционного метода СВЧ
измерений в сочетании с нейросетевыми технологиями позволило определять параметры перемещения
контролируемого объекта с высокой точностью.
Возникновение и стремительное развитие современных средств обработки инфор-
мации делает актуальным вопрос об их применении для решения актуальных научно-тех-
нических задач, а также обеспечении повышения таких важных факторов, как надежность
и достоверность. Одной из них является разработка средств измерения параметров
механических перемещений и вибраций неплоских объектов. С точки зрения безынерци-
онности и бесконтактности измерений микроволновые методы обладают неоспоримым
преимуществом. А в условиях термических нагрузок объекта либо пребывания его в
агрессивной среде является решающим обстоятельством в пользу выбора микровол-
новых методов. Практическое применение существующих методов требует повышения
точности оценок местоположения контролируемого объекта, которое в состоянии
обеспечить применение нейросетевых технологий [1].
Наиболее популярным из микроволновых методов измерения параметров
движения является интерференционный метод [2-4]. В его основе лежит анализ
суперпозиции электромагнитных волн, распространяющихся от генератора и отра-
женных от исследуемого объекта, что приводит к образованию стоячей волны в измери-
тельном волноводном тракте. С помощью детектора регистрируется электрическое поле
этой волны, модулированное перемещениями контролируемого элемента конструкции.
На базе данного метода были проведены экспериментальные исследования.
Цель исследований – показать актуальность применения нейросетевых техно-
логий в сочетании с интерференционным СВЧ методом для контроля параметров
перемещений неплоских элементов конструкций.
Постановка эксперимента
Информация о расстоянии до отражающего элемента конструкции заключена в
фазе комплексного коэффициента отражения, поэтому необходимо рассмотреть
многозондовый измеритель комплексного коэффициента отражения, в частности,
Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок...
«Штучний інтелект» 1’2009 113
3Д
трехзондовый. Схема экспериментальной установки была следующей (рис. 1): от
генератора 1 через вентиль 2 СВЧ сигнал частоты 10 ГГц поступает на вход изме-
рительной волноводной секции 3 с тремя зондами, соединенными с детекторами,
измерительная секция непосредственно соединена с приемо-передающим рупором 4.
Излучаемая волна падает на отражатель в виде металлической пластины 5 (имеющей
определенную кривизну поверхности), которая перемещалась вдоль продольной оси,
соответственно отраженный сигнал поступает в антенну и измерительную секцию, в
которой формируется стоячая волна. Начальное расстояние от плоскости апертуры
антенны до поверхности пластины составляло 100 мм. Контролируемый объект
(металлическая пластина 5) перемещался свободно – без использования направляющей.
В ходе эксперимента были использованы две пластины, имеющие идентичные размеры
250×300 мм, но различные радиусы кривизны – 600 мм и 1720 мм. Антенна представ-
ляла собой пирамидальный рупор длиной 200 мм и размерами апертуры 95×95 мм.
Сечение волновода для всего СВЧ тракта составляло 23×10 мм. Данные с детекторов
измерительной секции фиксировались через каждые 3 мм перемещения отражающей
поверхности. Для получения более полного представления о преимуществах и
недостатках применения интерференционного метода измерений для неплоских
объектов были проведены две серии экспериментов. В первой серии экспериментов
отражающая поверхность располагалась вогнутой частью к апертуре антенны (на
рис. 1 отражающая пластина 5 изображена непрерывными линиями), а во второй –
выпуклой (на рис. 1 отражающая пластина 5 изображена пунктиром).
Рисунок 1 – Схема экспериментальной установки
Обсуждение результатов
Проанализируем работу установки для случая, когда зонды с детекторами рас-
положены в волноводе эквидистантно на расстоянии 8 друг от друга ( – длина
волны в волноводе) и при соблюдении квадратичности характеристик детекторов.
В этом случае полученный с детекторов выходной сигнал m имеет вид:
2
)1(
8
2exp)1(
8
2exp
mjmjkP mm
, (1)
где 3,2,1m . При этом сигналы
)1(
8
2exp mj имеют смысл опорных, а
сигналы
)1(
8
2exp mj содержат информацию об исследуемом комплексном
коэффициенте отражения . Коэффициенты пропорциональности mk для каждого из
Дробахин О.О., Доронин А.В.
«Искусственный интеллект» 1’2009 114
3Д
детекторов устраняются из окончательных выражений путем деления результатов изме-
рений (1) на результат измерений в режиме бегущей волны, то есть при согласованной
нагрузке. Таким образом, имеем систему трех нормированных величин ip :
.;;1
2
3
2
2
2
2
1
jj
epepp (2)
Далее, согласно методу голографии с тремя опорными сигналами [5] необ-
ходимо сформировать величины 21 pp и 31 pp , при этом процедура вычитания
сигнала при согласованной нагрузке из каждого из mp может быть опущена. В ре-
зультате получим систему линейных алгебраических уравнений относительно
действительной )( и мнимой части )( комплексного коэффициента отражения:
31
21
22
04
pp
pp
. (3)
Число обусловленности матрицы правых частей системы равно 2,618, что незна-
чительно хуже числа обусловленности для 4 зондового измерителя, которое равно 1.
Следует отметить, что число обусловленности не зависит от значений коэффициента
отражения, в то время как решение системы квадратных уравнений классическим мето-
дом приобретает большие погрешности при коэффициенте отражения, приближающемся
к единице [6]. Решение системы (3) может быть записано в явном виде:
)2(25,0);(25,0 32131 ppppp . (4)
Интересно отметить, что первое выражение в (4) пропорционально первой разнос-
ти, а второе – второй разности нормированных значений детекторов. На самом деле
проводится измерение суммарного коэффициента отражения излучающей системы и
внесенного коэффициента отражения исследуемого объекта, поэтому необходимо
дополнительно провести измерения коэффициента отражения антенны при излуче-
нии в свободное пространство и вычесть его из результатов измерений при наличии
исследуемого объекта. Именно после вычитания фаза полученного комплексного
коэффициента отражения )exp( j связана линейным соотношением с рассто-
янием до отражающего объекта, что и позволяет определить последнее.
Выражения (4) получены в предположении квадратичности характеристик
детекторов, в действительности детекторы не имеют квадратичной характеристики,
поэтому эффективность работы указанного класса измерителей непосредственно
зависит от проведения калибровки [7].
С этой целью была создана математическая модель трехслойной нейронной
сети с обратной связью. Первый слой имел 1 нейрон, что определялось входным
отсчетом диодного датчика мощности для конкретного положения x зонда в
измерительной линии. Третий слой имел 1 нейрон, что соответствовало выходному
значению нормированной величины )2(sin100 2 x , где – длина волны в волно-
воде измерительной линии. Первый и второй слои (входной и скрытый) нейронной
сети имели сигмоидальную функцию (S-функция) активации слоёв нейронов, третий
(выходной) слой – линейную.
Была проведена серия тренировок математической модели нейронной сети с приме-
нением ряда алгоритмов(Левенберга – Маркварда, сопряженных градиентов, Флетчера –
Поуэлла, классического алгоритма обратного распространения, алгоритма обратного
Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок...
«Штучний інтелект» 1’2009 115
3Д
распространения ошибки с использованием метода секущих, алгоритма масштабируемых
сопряженных градиентов, алгоритма Полака – Рибера) и различным числом нейронов
во внутреннем слое (от 8 до 12 с шагом 1 и от 10 до 80 с шагом 10). Следует отметить,
что для каждого выбранного числа нейронов во внутреннем слое было предпринято, по
крайней мере, 3 попытки подбора весов. Качество сформированной сети проверялось
путем предъявления набора входных данных.
Наилучшие результаты показала модель нейронной сети, имеющая 10 нейронов в
скрытом слое, при этом был использован алгоритм масштабируемых сопряженных гра-
диентов. Следует отметить, что число нейронов в скрытом слое превышало расчетные
значения. Линейная модель нейронной сети также не показала хороших результатов,
несмотря на явный линейный характер связи зависимости входных данных и целевого
вектора нормированных данных. Точность обучения составляла 10-4.
Полученные модели характеристик детекторов позволили более точно определять
комплексный коэффициент отражения, в особенности его модуль. Это важно для кор-
ректного вычитания коэффициента отражения антенны из результатов измерений.
В результате обработки экспериментальных данных были получены зависимости
действительной части комплексного коэффициента отражения для пластин, располо-
женных вогнутой (рис. 2) и выпуклой (рис. 3) частями к апертуре антенны.
Рисунок 2 – Действительная часть коэффициента отражения для вогнутых пластин
Оси абсцисс соответствуют номера измерений, которые связаны с местоположе-
нием пластины, а оси ординат – действительные значения комплексного коэффициента
отражения для пластин, расположенных вогнутой частью к апертуре антенны.
Рисунок 3 – Действительная часть коэффициента отражения для выпуклых пластин
Дробахин О.О., Доронин А.В.
«Искусственный интеллект» 1’2009 116
3Д
На рис. 2 и рис. 3 непрерывной кривой соответствует зависимость действительной
части комплексного коэффициента отражения для пластины с большей кривизной
(меньшим радиусом), а пунктирная кривая – меньшей кривизной (большим радиусом).
Интересно отметить, что угол наклона зависимости действительной части ком-
плексного коэффициента отражения для исследуемых пластин, обращенных вог-
нутой частью к апертуре антенны, отличны друг от друга (рис. 2). Очевидно, что
радиус кривизны вогнутой части контролируемого объекта заключен в угле наклона
зависимости действительной части комплексного коэффициента отражения.
Для пластин, обращенных выпуклой частью к апертуре антенны (рис. 3), такой
эффект не наблюдается. Это происходит вследствие рассеивания электромагнитного
излучения от исследуемой поверхности вследствие неплоского характера фронта реаль-
но излучаемой волны. Данные зависимости характерны также для плоских объектов,
расположенных перпендикулярно оси излучателя, с большим уровнем шума в изме-
ренном сигнале.
В результате вычислений приведенным выше методом оценок расстояний были
получены данные, анализ которых выявил присутствие положительной систематической
компоненты. Величина, которая была практически одинаковой для всех полученных зна-
чений относительного перемещения поверхности контролируемого объекта (как для
пластин, обращенных вогнутой, так и выгнутой сторонами к апертуре антенны). Резуль-
таты после устранения систематической компоненты приведены ниже (рис. 4 и рис. 5).
Рисунок 4 – Абсолютная погрешность оценки местоположения для вогнутых пластин
На рис. 4 и рис. 5 по оси абсцисс отложены значения относительного перемещения
отражающей поверхности контролируемого элемента конструкций (обращенной соот-
ветственно, вогнутой и выпуклой частями к апертуре антенны) от начального положения,
а по оси ординат – абсолютные погрешности оценок по сравнению с установленным зна-
чением расстояния.
Рисунок 5 – Абсолютная погрешность оценки местоположения для выпуклых пластин
Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок...
«Штучний інтелект» 1’2009 117
3Д
На рис. 4 и рис. 5 непрерывной кривой показана зависимость значений абсолют-
ной погрешности оценивания расстояния, полученная в соответствии с приведенным
выше методом вычислений для пластины с большей кривизной (меньший радиус), а
пунктирной кривой – зависимость значений абсолютной погрешности оценивания
расстояния для пластины с меньшей кривизной (больший радиус).
В табл. 1 приведены результаты исследований, средние и максимальные зна-
чения абсолютной погрешности вычислений.
Таблица 1 – Результаты исследований: средние и максимальные значения абсо-
лютной погрешности вычислений
Положение пластины к
апертуре антенны
Вогнутой частью к
апертуре
Выпуклой частью к
апертуре
Радиус кривизны, мм 600 1720 600 1720
Максимальная погрешность, мм 1,41 0,71 1,85 1,33
Средняя погрешность, мм 0,39 0,32 0,4 0,38
Интересно отметить, что наиболее высокий уровень погрешности оценок рассто-
яний наблюдается для исследуемых объектов, обращенных вогнутой частью к апертуре
антенны (рис. 1, пластина 5 обозначена непрерывными линиями). А именно в непос-
редственной близости от крайних положений перемещения элементов конструкций.
Высокий уровень абсолютной погрешности оценок в зоне начального положения объяс-
няется наличием эффектов ближней зоны излучения данного излучателя. Погрешности,
возникающие вблизи конечного положения пластины, появляются как следствие
наложения дополнительного излучения (переотражений), отраженного от загнутых краев
отражающей поверхности, что влечет за собой смещение значения фазы комплексного
коэффициента отражения относительно её теоретически предполагаемого значения.
В случае определения оценок расстояния для поверхностей, расположенных выпук-
лой стороной к апертуре антенны (рис. 1, пластина 5 обозначена пунктиром), происходят
частичные потери отраженного излучения как следствие его отражения в пространство от
выгнутых краев исследуемой пластины. Это явление хорошо заметно с увеличением
кривизны элемента конструкции и его постепенного отдаления от антенны.
Необходимо учесть и тот факт, что контролируемый объект не был жёстко зафик-
сирован, и не всегда ось отражающей поверхности располагалась строго соосно с осью
антенны (максимальное отклонение не превышало 7º), а значит, происходили потери
части отраженного электромагнитного излучения, тем самым условия эксперимента
были приближены к реальным условиям перемещения элементов конструкций. Следо-
вательно, можно ожидать примерно таких же погрешностей при промышленном
использовании данного метода бесконтактных измерений.
Выводы
Проведенные исследования показали перспективность комбинированного при-
менения интерференционного метода СВЧ измерений и нейросетевых технологий
для обработки данных измерений контролируемых неплоских (как вогнутых, так и
Дробахин О.О., Доронин А.В.
«Искусственный интеллект» 1’2009 118
3Д
выпуклых) элементов конструкций. При этом в качестве измерителя был исполь-
зован трехзондовый волноводный СВЧ датчик.
Литература
1. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.
2. Викторов В.А., Лункин Б.В., Совлуков А.С. Радиоволновые измерения параметров технологи-
ческих процессов. – М.: Энергоатомиздат, 1989. – 208 с.
3. Руденко Д.Ф., Волковец А.И., Гусинский А.В., Кострикин А.М., Герасименок О.О., Дзисяк А.Б.
Радиоволновой измеритель параметров вибраций // Мат-лы 15 Междунар. конф. «СВЧ-техника и теле-
коммуникационные технологии». – Севастополь. – 2005. – С. 829-830.
4. Усанов Д.А., Скрипаль А.В., Абрамов А.В., Боголюбов А.С, Постельга А.Э. Радиоволновая интер-
ферометрия смещений грудной клетки человека, связанных с дыханием и сердцебиением // Мат-
лы 15 Междунар. конф. «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии». – Севастополь. –
2005. – С. 900-901.
5. Бейтс Р., Мак-Доннел М. Восстановление и реконструкция изображений. – М.: Мир, 1989. – 336 с.
6. Тишер Ф. Техника измерений на сверхвысоких частотах. – М.: Физматлит, 1963. – 364 с.
7. Дробахин О.О., Доронин А.В., Салтыков Д.Ю. Применение нейронных сетей для калибровки
датчиков мощности в зондовых измерителях на СВЧ // Мат-лы 5 Междунар. конф. «Математичне та
програмне забезпечення інтелектуальних систем». – Днепропетровск. – 2007. – С. 54-55.
8. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1979. – 288 с.
9. Steve C. Cripps VNA Tales // IEEE Microwave Magazine. – 2007. – Vol. 8, № 5. – P. 28-44.
О.О. Дробахін, О.В. Доронін
Застосування нейромережних технологій для підвищення достовірності оцінок параметрів
пересування неплоских елементів конструкцій
З метою отримання достовірних значень параметрів переміщення об’єктів з неплоскою поверхнею за допомогою
інтерференційного НВЧ методу на основі тризондових вимірювачів були використані нейромережні технології.
На базі даного методу була поставлена серія реальних експериментів. Квадратичність характеристик детекторів
забезпечувалася застосуванням калібрування з використанням розробленої математичної моделі нейронної
мережі. Застосування інтерференційного методу НВЧ вимірювань в поєднанні з нейромережними технологіями
дозволило визначати параметри переміщення контрольованого об’єкта з високою точністю.
O.O. Drobakhin, A.V. Doronin
Application of Neutral Networks Technologies for Reliability Enhancement of Unplaned Elements
of Constructions
With the purpose to obtain reliable values of movement parameters of objects with an unplaned surface by an
interference microwave method on the basis of three-probes measuring devices neural network technologies were
used. On the base of this method the series of the real experiments were run. Quadratic detectors descriptions were
provided by using calibration with the developed neuron network mathematical model. Application of interference
method of the microwave measuring in combination with neural network technologies allowed to determine the
displacement parameters of controlled object with high exactness.
Статья поступила в редакцию 18.07.2008.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7819 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:39:25Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Дробахин, О.О. Доронин, А.В. 2010-04-13T13:31:33Z 2010-04-13T13:31:33Z 2009 Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций / О.О. Дробахин, А.В. Доронин // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 112-118. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7819 621.396:681.3.07 С целью получения достоверных значений параметров перемещения объектов с неплоской поверхностью с помощью интерференционного СВЧ метода на основе трехзондовых измерителей использованы нейросетевые технологии. На базе данного метода была поставлена серия реальных экспериментов. Квадратичность характеристик детекторов обеспечивалась применением калибровки с использованием разработанной математической модели нейронной сети. Применение интерференционного метода СВЧ измерений в сочетании с нейросетевыми технологиями позволило определять параметры перемещения контролируемого объекта с высокой точностью. З метою отримання достовірних значень параметрів переміщення об’єктів з неплоскою поверхнею за допомогою інтерференційного НВЧ методу на основі тризондових вимірювачів були використані нейромережні технології. На базі даного методу була поставлена серія реальних експериментів. Квадратичність характеристик детекторів забезпечувалася застосуванням калібрування з використанням розробленої математичної моделі нейронної мережі. Застосування інтерференційного методу НВЧ вимірювань в поєднанні з нейромережними технологіями дозволило визначати параметри переміщення контрольованого об’єкта з високою точністю. With the purpose to obtain reliable values of movement parameters of objects with an unplaned surface by an interference microwave method on the basis of three-probes measuring devices neural network technologies were used. On the base of this method the series of the real experiments were run. Quadratic detectors descriptions were provided by using calibration with the developed neuron network mathematical model. Application of interference method of the microwave measuring in combination with neural network technologies allowed to determine the displacement parameters of controlled object with high exactness. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Нейросетевые и нечеткие системы Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций Застосування нейромережних технологій для підвищення достовірності оцінок параметрів пересування неплоских елементів конструкцій Application of Neutral Networks Technologies for Reliability Enhancement of Unplaned Elements of Constructions Article published earlier |
| spellingShingle | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций Дробахин, О.О. Доронин, А.В. Нейросетевые и нечеткие системы |
| title | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций |
| title_alt | Застосування нейромережних технологій для підвищення достовірності оцінок параметрів пересування неплоских елементів конструкцій Application of Neutral Networks Technologies for Reliability Enhancement of Unplaned Elements of Constructions |
| title_full | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций |
| title_fullStr | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций |
| title_full_unstemmed | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций |
| title_short | Применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций |
| title_sort | применение нейросетевых технологий для повышения достоверности оценок параметров перемещения неплоских элементов конструкций |
| topic | Нейросетевые и нечеткие системы |
| topic_facet | Нейросетевые и нечеткие системы |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7819 |
| work_keys_str_mv | AT drobahinoo primenenieneirosetevyhtehnologiidlâpovyšeniâdostovernostiocenokparametrovperemeŝeniâneploskihélementovkonstrukcii AT doroninav primenenieneirosetevyhtehnologiidlâpovyšeniâdostovernostiocenokparametrovperemeŝeniâneploskihélementovkonstrukcii AT drobahinoo zastosuvannâneiromerežnihtehnologíidlâpídviŝennâdostovírnostíocínokparametrívperesuvannâneploskihelementívkonstrukcíi AT doroninav zastosuvannâneiromerežnihtehnologíidlâpídviŝennâdostovírnostíocínokparametrívperesuvannâneploskihelementívkonstrukcíi AT drobahinoo applicationofneutralnetworkstechnologiesforreliabilityenhancementofunplanedelementsofconstructions AT doroninav applicationofneutralnetworkstechnologiesforreliabilityenhancementofunplanedelementsofconstructions |