На основі експериментально встановлених даних щодо параметрів мікроструктури, елементного та фракційного складу порошків титанових сплавів виділено 4 класи їх відповідності як вихідної сировини для адитивних технологій матеріал із відмінними властивостями, оптимальними властивостями, в матеріалі можливі дефекти і бракований матеріал. Установлено основні характеристики матеріалу, які визначають його приналежність до певного класу. Для реалізації процедур машинного навчання побудовано навчальну та тестову вибірки на основі 20 ознак, які характеризують кожен із чотирьох класів порошків титанових сплавів. Описано розроблений метод ідентифікації класу матеріалу, який базується на сумісному використанні полінома Колмогорова - Габора (ПКГ) другого степеня та алгоритмі Випадкового лісу. На основі точності роботи в режимах навчання та застосування проведено експериментальне порівняння результатів роботи розробленого методу з результатами роботи існуючих методів: Випадкового лісу, Логістичної регресії та Машини опорних векторів. Наведено візуалізацію результатів роботи всіх досліджених методів. Розроблений метод керованого навчання надає можливість будувати моделі опрацювання великої кількості ознак кожного вхідного вектора. При цьому алгоритмом Випадкового лісу забезпечуються задовільні генералізувальні властивості за збереження переваг додаткового підвищення точності на основі ПКГ. Експериментально встановлено основні переваги розробленого методу, зокрема щодо додаткового підвищення точності розв'язання задачі класифікації. Розроблений метод надає можливість підвищити точність моделювання на 34,38; 33,34 і 3,13 % у порівнянні з методами: Машина опорних векторів, Логістична регресія та Випадковий ліс відповідно. Отримані результати надають можливість значно скоротити фінансові та часові витрати під час виготовлення виробів методами адитивних технологій. Застосування інструментарію штучного інтелекту надає можливість зменшити трудомісткість та енерговитратність експериментів із визначення оптимальних характеристик порошкових матеріалів.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Ткаченко Ріта Петрівна (1961–2017) (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"