Моделювання та оптимізація комбінованих методів поверхневого зміцнення деталей машин на основі нейронних мереж і генетичних алгоритмів
Loading...
Files
Date
Authors
Чумак В. М.
Манько Є. В.
Лисенко, С. В.
Chumak V.
Manko Ye.
Lysenko S.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ЦНТУ
Abstract
Показано, що проблема вибору оптимальних параметрів поверхневого зміцнення ресурсовизначальних деталей автомобільної та сільськогосподарської техніки є актуальною задачею сучасного інжинірингу. Традиційні підходи до вибору методів зміцнення базуються переважно на емпіричному досвіді або дорогих експериментальних дослідженнях, що обмежує можливість системної оптимізації комбінованих технологій (термообробка + захисне покриття) для конкретних умов експлуатації тощо. It is shown that the problem of choosing the optimal parameters of surface hardening of resourcedetermining parts of automotive and agricultural machinery is an urgent task of modern engineering. Traditional approaches to choosing hardening methods are based mainly on empirical experience or expensive experimental studies, which limits the possibility of systematic optimization of combined technologies (heat treatment + protective coating) for specific operating conditions. A neural network system for optimizing the parameters of combined surface hardening is proposed, which integrates a direct predictive model based on a multilayer perceptron (MLP) with an optimization module based on a genetic algorithm (GA) etc.
Description
Keywords
оптимізація поверхневого зміцнення, нейронні мережі, генетичний алгоритм, комбіновані методи зміцнення, surface hardening optimization, neural networks, genetic algorithm, combined hardening methods
Citation
Чумак В. М., Манько Є. В., Лисенко С. В. Моделювання та оптимізація комбінованих методів поверхневого зміцнення деталей машин на основі нейронних мереж і генетичних алгоритмів // Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. Кропивницький : ЦНТУ, 2026. Вип. 13(44). С. 273-286.