ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КАМНЕРЕЗНЫХ МАШИН С АЛМАЗНЫМИ ОТРЕЗНЫМИ ДИСКАМИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МЕТОДА РЕГРЕССИИ
А. Гуни
Университет Мугла им. Ситки Кочмана, 48000, г. Мугла, Турция
aguney@mu.edu.tr
Ключевые слова: твердость по Шору, твердость по Шмидту, производительность камнерезной машины, метод статической регрессии, искусственная нейронная сеть, Shore hardness (SH), Schmidt hardness (SCH), hourly areal slab productions (HASP), artificial neural network (ANN), regression method (RM)
Страницы: 115-123
Аннотация
Рассмотрена возможность прогнозирования производительности камнерезных машин с помощью моделей на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) и метода статистической регрессии (МР), использующих в качестве входных параметров значения твердости породы по Шору, Шмидту и совокупной твердости по Шору - Шмидту. Для подтверждения корректности применяемых ИНС- и МР-моделей выполнено сравнение производительности, измеренной в производственных условиях и полученной в результате прогноза. Анализ данных показал высокую корреляцию между экспериментом и прогнозом. Показано, что производительность камнерезного оборудования можно спрогнозировать с помощью предложенных моделей, которые являются инструментом оценки рентабельности предприятия по обработке природного камня на основе поверхностной твердости породы.
DOI: 10.15372/FTPRPI20190612 |
