Вибрані статті з наукових збірників

Постійне посилання на фондhttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/987654321/27

Переглянути

Фільтри

20191

Налаштування

Авторsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.author.Бойченко, АндрійКлючові словаsearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.neural network

Результат пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Документ
    Розробка концепції системи керування роботом для штукатурних робіт на основі нейронної мережі
    (КНУБА, 2019) Міщук, Дмитро; Бойченко, Андрій
    Приготування будівельного розчину, його подачу до місця робіт та нанесення на поверхню ефективно здійснювати за допомогою автоматизованих механічних систем в тандемі з розчинонасосами поєднаними зі штукатурними агрегатами за допомогою яких можна виконувати автоматичне встановлення контрольних маяків, попереднє ґрунтування поверхні, розбризкування цементного розчину та затирання. Технічна досконалість і конкурентна спроможність роботизованих штукатурних станцій в значній мірі залежить від прийнятих кінематичних моделей розроблюваного штукатурного робота та розробки на їх основі досконалих систем керування. Прості кінематичні схеми породжують прості конструктивні рішення, які досить швидко прототипуються та мають невисоку вартість, проте такі рішення, внаслідок своєї конструктивної недосконалості, зазвичай використовуються для обмежених виробничих процесів, мають малу точність та примітивну систему керування, що не дозволяє застосовувати їх для глибокої автоматизації у виробництві. Складні кінематичні схеми роботів дозволяють застосовувати їх, як універсальний засіб на багатьох стадіях будівельного виробництва, проте такі конструктивні рішення потребують створення досконалих складних систем керування. Застосування нейронної мережі дозволяє спростити архітектуру системи керування, зробити її універсальною для виконання роботом різних технологічних процедур, проте вона потребує чіткого алгоритму опису математичної моделі роботи та його навчання. В даному дослідженні запропоновано математичну модель нейронної мережі на основі сигмоїдальної функції активації для дволанкового маніпулятора.