Клочкова Ксения Валерьевна Автоматизированная система интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе технологической подготовки производства изделий из композиционных материалов с требуемыми свойствами

Короткий опис

Клочкова Ксения Валерьевна Автоматизированная система интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе технологической подготовки производства изделий из композиционных материалов с требуемыми свойствами

ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

кандидат наук Клочкова Ксения Валерьевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

1.1 Анализ композиционных материалов, применяемых для деталей машиностроительного производства

1.2 Современные инструментальные средства прогнозирования и поддержки принятия решений для изделий из композиционных материалов

1.3 Методы представления знаний

1.4 Методы и модели прогнозирования

1.5 Методы рационального планирования эксперимента на этапе обучения нейронной сети

1.6 Выводы по главе

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ЭТАПЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА ИЗДЕЛИЙ ИЗ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ

2.1 Разработка комбинированного метода математического анализа для модуля обучения автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе технологической подготовки производства изделий из композиционных материалов

2.2 Разработка каскадной нейронной сети для прогнозирования свойств изделий из композиционных материалов

2.2.1 Разработка структуры нейронной сети

2.2.2 Выбор метода обучения нейронной сети

2.2.3 Разработка топологии структуры нейронной сети

2.3 Разработка метода прогнозирования с применением каскадной нейронной сети

2.3.1 Обучение каскадной нейронной сети

2.3.2 Разработка методики оптимизации структуры каскадной нейронной сети

2.4 Оценка адекватности каскадной нейронной сети на примере прогнозирования предела прочности изделий из чугуна с вермикулярным графитом

2.5 Разработка методики моделирования состава изделий из композиционных материалов для обучения каскадной нейронной сети на основе генетического алгоритма (на примере изделия из ЧВГ)

2.6 Разработка базы прецедентов

2.7 Выводы по главе

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ЭТАПЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА ИЗДЕЛИЙ ИЗ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ С ТРЕБУЕМЫМИ СВОЙСТВАМИ

3.1 Разработка структурной модели автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе технологической подготовки производства изделий из композиционных материалов

3.2 Модуль обучения автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений

3.3 Модуль моделирования свойств

3.4 Разработка базы знаний

3.5 Разработка базы правил

3.6 Выводы по главе

ГЛАВА 4 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ЭТАПЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА ИЗДЕЛИЙ ИЗ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ

4.1 Разработка алгоритмов работы автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе технологической подготовки производства изделий из композиционных материалов

4.1.1 Разработка алгоритма работы базы прецедентов

4.1.2 Разработка алгоритма проверки корректности введенных данных

4.1.3 Разработка алгоритма работы блока прогнозирования

4.2 Проектирование базы данных автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений на этапе технологической подготовки производства изделий из композиционных материалов

4.2.1 Проектирование базы данных полимерных композиционных материалов

4.2.2 Проектирование базы данных чугунов с вермикулярным графитом

4.3 Практическая реализация автоматизированной системы интеллектуальной поддержки принятия решений на примере изделия из чугуна с вермикулярным графитом

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А Справка-отчёт по партиям отливок номенклатуры ЧВГ, микроструктуры образцов с отливок, внешний вид и параметры деталей

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Составы полимерных композиционных материалов, внешний вид и параметры футеровочных плит из ПКМ

ПРИЛОЖЕНИЕ В Влияние наполнителей на физико-механические и эксплуатационные свойства полимерных композиционных материалов

ПРИЛОЖЕНИЕ Г Результаты, полученные после применения методов рационального планирования эксперимента и итоговые показатели прогнозных моделей

ПРИЛОЖЕНИЕ Д Листинг реализации базы правил интеллектуальной системы на языке CLIPS

ПРИЛОЖЕНИЕ Е SQL запросы для создания базы данных модуля прогнозирования

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Реализация каскадной нейронной сети на языке C++

ПРИЛОЖЕНИЕ И Технический акт внедрения на изготовление футеровочных плит из полимерных дисперсно-наполненных композиционных материалов

ПРИЛОЖЕНИЕ К Технический акт об использовании результатов кандидатской диссертационной работы

ПРИЛОЖЕНИЕ Л Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ