Список статей

Представлены результаты исследования, целью которого являлось создание интеллектуальной системы машинного обучения для моделирования процессов агломерации шихты при обработке фосфатного рудного сырья. Актуальность исследования обоснована необходимостью совершенствования информационного обеспечения процессов управления технологическими системами в условиях цифровой трансформации производственной среды, проводимой в рамках четвертой промышленной революции и характеризуемой массовым внедрением индустриального Интернета вещей, что приводит к лавинообразному увеличению объемов технологических данных. Их обработка современными методами анализа, в том числе методами искусственного интеллекта, способна повысить качество принимаемых решений и обеспечить конкурентные преимущества. Научную новизну результатов исследования составляет структура предложенной гибридной интеллектуальной системы машинного обучения для моделирования процессов обработки фосфатного рудного сырья, в основе которой лежит совместное применение динамической модели агломерационного процесса в среде Simulink и глубокой нейронной сети. Архитектура нейронной сети разработана с учетом специфики математического описания процесса агломерации и включает входные полносвязные слои, принимающие результаты измерений переменных технологического процесса, а также рекуррентный слой, обрабатывающий объеденную последовательность с выходов полносвязных слоев. Интеграция Simulink-модели и глубокой нейронной сети делает возможным быструю адаптацию интеллектуальной системы под конкретную агломерационную машину за счет применения двухэтапной процедуры машинного обучения: сначала на имитационной модели Simulink, а затем на реальном объекте. Учитывая значительную инерционность процессов, сопровождающих агломерацию, такой подход обеспечивает оперативное изменение настройки гибридной интеллектуальной системы машинного обучения под новый состав сырья и технологические параметры. Разработана программа, предоставляющая удобный графический интерфейс для подготовки и применения интеллектуальной системы, а проведенные имитационные эксперименты показали, что процесс ее дообучения под новые технологические параметры проходит значительно быстрее первичного обучения при сохранении высокой точности получаемых результатов моделирования. Продолжение...

Купить статью

Цель представленного исследования заключается в доработке первоначального релиза графической оболочки для пакета OpenFOAM путем проектирования и подключения дополнительного модуля, ориентированного на численные эксперименты с применением программы-решателя twoPhaseEulerFoam в области моделирования задач механики сплошных сред. Данный модуль, в отличие от существующих приложений-аналогов, имеет статус программного продукта с открытым исходным кодом, не требует приобретения услуг технического обслуживания, обладает русскоязычным интерфейсом. В представленном программном средстве для упрощения дальнейшей поддержки и модификации реализовано отделение исходного кода внешней части приложения от кода, обеспечивающего логику работы. К ключевым оригинальным подходам, предложенным автором, также можно отнести подсистему сериализации расчетных параметров, которая позволяет преобразовывать параметры расчетного случая в json- и csv-объекты и выполнять обратный процесс. Это дает возможность пользователю переключаться между различными наборами параметров для одного расчетного случая. Кроме того, стоит подчеркнуть наличие в созданном программном модуле механизма проверки комплектности расчетного случая перед началом численного эксперимента. Рассмотрены некоторые особенности решателя и принципы его использования при подготовке расчетных случаев. Определено назначение исследования и составлен перечень требуемых задач. Описан выбранный технологический стек, а также вспомогательные средства разработки. Приведена процессная диаграмма, демонстрирующая работу приложения, а также приведено описание каждого этапа. Результаты исследования апробированы на примере одной из фундаментальных проблем механики сплошных сред и представлены в виде обновленной версии графической оболочки, размещенной в открытом доступе на ресурсе GitHub. По итогам исследования подтверждена эффективность выбранного технологического стека для достижения целей разработки, отмечены выполненные задачи. Сформулирована практическая значимость результатов, выражающаяся в потенциальной экономии рабочего времени инженеров и исследователей, минимизации ошибок моделирования и упрощении процесса подготовки расчетного случая. Продолжение...

Купить статью

Экономический эффект торговых интернет-площадок напрямую зависит от того, как быстро будут находить покупатели нужные товары. Низкая скорость поиска приводит к отказам от покупок, а отсутствие нужного товара на первой странице с результатами поиска снижает количество добавлений товаров в корзину. Время отклика системы поиска и наличие нужного товара на первых позициях поисковой выдачи характеризуются показателями полноты и точности системы поиска. Проблема низкого показателя полноты поиска, то есть всех подходящих под поисковый запрос товаров, обостряется в связи с ростом нагрузки и количества предлагаемых магазином товаров. Множество исследований направлено на поиск возможностей улучшения показателей полноты и точности путем более эффективного использования аппаратной части системы поиска и разработки моделей машинного обучения с новыми «слоями» искусственных нейронных сетей, обучающими данными и функциями потерь. В настоящей работе предложен подход, который для увеличения полноты поиска использует знания о товарных категориях. Универсальные методы приближенного поиска используют искусственные кластеры товаров для сокращения времени обработки поискового запроса. При этом полнота найденных товаров-кандидатов ухудшается на 10–20%. Такой подход оправдан, когда данные не имеют естественной структуры. В случае торговой интернет-площадки данные хорошо известны, ими являются товары и их модальности – название, описание, товарная категория, изображения товара, что дает возможность использовать эти знания о данных для улучшения приближенного поиска. Экспериментальные оценки результатов применения данного подхода выявили улучшения показателей полноты и точности извлеченной информации о товарах более чем на 50% без снижения скорости обработки поискового запроса. Продолжение...

Купить статью