Перейти к основному контенту Перейти к главному меню навигации Перейти к нижнему колонтитулу сайта
##common.pageHeaderLogo.altText##
Известия ЮФУ
Технические науки
  • Текущий выпуск
  • Предыдущие выпуски
    • Архив
    • Выпуски 1995 – 2019
  • Редакционный совет
  • О журнале
    • Официально
    • Основные задачи
    • Основные рубрики
    • Специальности ВАК РФ
    • Главный редактор
English
ISSN 1999-9429 print
ISSN 2311-3103 online
  • Вход
  1. Главная /
  2. Найти

Найти

Расширенные фильтры
Опубликовано после
Опубликовано до

Результаты поиска

Найден один результат.
  • МОДУЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ПО ЗАДАННЫМ АМПЛИТУДНО-ЧАСТОТНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ

    В.И. Шлаев
    93-103
    2025-11-10
    Аннотация ▼

    Рассматривается решение задачи разработки преобразователей по заданным амплитудно-частотным характеристикам. Основная проблема заключается в проведении большого количества измерительных мероприятий с изменением параметров преобразователей для достижения необходимых амплитудно-частотных характеристик, что приводит к большим временным и ресурсным затратам на разработку. Проводится анализ основных параметров преобразователей, влияющих на заданные амплитудно-частотные характеристики. Анализируются существующие подходы, методы и алгоритмы при создании преобразователей требуемых характеристик. Описывается разработка модуля прогнозирования параметров электромеханических преобразователей, основанного на заданных амплитудно-частотных характеристиках. Задачи исследования включают создание структурно-параметрической и математической моделей для расчета характеристик преобразователей на стадии проектирования. Описывается алгоритм обучения модели на основе экспериментальных данных, полученных в ходе проведения измерений. Использование методов машинного обучения для предсказания параметров приводит к минимизации количества проводимых экспериментов и снижению затрат на разработку преобразователей. Предложенный подход основывается на использовании зависимости между конструктивными параметрами преобразователей и их частотными характеристиками. Для повышения точности прогнозирования применяется алгоритм градиентного бустинга. Представлены этапы подготовки данных для обучения модели. Описывается процесс обучения модели. Результаты демонстрируют значительное сокращение времени моделирования преобразователей: применение модуля позволяет ускорить процесс в несколько раз по сравнению с экспериментальным подходом. Прогнозирование характеристик на основе модели обеспечивает сопоставимую точность при большем объеме данных. Выводы исследования подтверждают эффективность предлагаемого подхода в разработке преобразователей, снижая временные и финансовые затраты, повышая точность моделирования и применимость в условиях ограниченных ресурсов

1 - 1 из 1 результатов

links

Для авторов
  • Подать статью
  • Требования к рукописи
  • Редакционная политика
  • Рецензирование
  • Этика научных публикаций
  • Политика открытого доступа
  • Сопроводительные документы
Язык
  • English
  • Русский

journal

* не является рекламой

index

Индексация журнала
* не является рекламой
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Адрес редакции: 347900, г. Таганрог, ул. Чехова, д. 22, А-211 Телефон: +7 (8634) 37-19-80 Электронная почта: iborodyanskiy@sfedu.ru
Публикация в журнале бесплатна
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.
logo Сайт разработан командой ЦИИР