Статья: Сравнение результатов моделирования нейро-нечеткой сети в Matlab

Рис. 4 - Окно для задания количества и выбора функции принадлежности

Обработка ошибок

При работе программы может возникнуть ошибка при вводе неверных данных, в этом случае выводится сообщение об ошибке (см. Рисунок 5).

Рис. 5 - Сообщение об ошибке ввода

Все остальные параметры алгоритма не могут быть заданы пользователем некорректно, так как программа не будет работать, пока в полях ввода не будут верные данные.

Для рассмотрения примера система нечеткого вывода содержит 5 входов со своими данными, после чего идут от каждого входа три термы в каждой, 81 правило содержится в следующем слое, которое направлено на один выход, такой результат мы получили при загрузке данных (Рисунок 6).

Для обучения сети нужно воспользоваться вводом параметров, выбор метода обратное распределение или гибридный, метод наименьших квадратов и убывающего градиента.

Количество эпох или циклов обучения 100. Для обучения сети нужно нажать кнопку Trainnow. После нажатия обучение будет иллюстрироваться в виде графика.

Рис. 6 - Структура сгенирированной нейро-нечеткой сети

Рис. 7 - Процесс обучения сети 100 эпох

Рис. 8 - График полученных результатов

Рис. 9 - Полученные результаты - сгенирированные правила системы нечеткого вывода

Рис. 10 - Процесс обучения сети 100 эпох

Рис. 11 - График полученных результатов при помощи dsigmf

Рис. 12 - Полученные результаты нечеткого вывода с помощью dsigmf

В результате для сравнения результатов, полученных при помощи различных функций принадлежности, делаем выводы.

Таблица 3 - Сравнение результатов различных функций принадлежности

Использованы методы моделирования и принципы функционирования нейро-нечетких сетей, в том числе при решении задачи, построенные на прогнозировании, а также приобретены навыки в работе с MATLAB. Данная программа MATLAB позволяет быстро смоделировать нейро-нечеткую сеть, структура которой сгенерируется с получением входных данных на входе, а также программа сама сгенерирует набор нечетких правил. Так же можно быстро получить результаты (Рисунок 9).

В рамках данной работы был изучен базовый алгоритм создания нейронной сети, на основе которого была разработана в среде MATLAB ЛОТШ сеть, осуществляющий получение в зависимости от входных данных на входе.

Список литературы

1. Тэрано Т., Асаи К., Сугено М. Прикладные нечеткие системы перевод с японского канд. техн. наук Ю.Н. Чернышова. Москва. «Мир»,1993. 363 с.

2. Норвиг А.М., Турсон И.Б. Построение функций принадлежности // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: пер. с англ./ под ред. Р.Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408 с.

3. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог. МГУ, 1998.

4. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику.

5. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. М.: Финансы и статистика, 2004.

6. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Радио и связь, 2000.

7. Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальной аппроксимации. М.: Наука, 1985.

8. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Мир. М., 1976.

9. Алексеев А.Н., Волков Н.И., Кочевский А.Н. Элементы нечёткой логики при программном контроле знаний // Открытое образование. 2004.Гроп Д. Методы идентификации. М.: Наука, 1979.

10. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия - Телеком, 2007.

11. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде МА^АВ и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003.

12. Дворак А., Перфильева И. Введение в нечеткое моделирование. Анг.: 2016. 272 а

13. Zlobin S.K. [Aluminum-based alloy waveguide paths soldering using the induction heating]. Reshentevskiyechteniya: materialy XIV mezhdunar. nauch. konf. v 2 ch. [Reshetnev readings: Proceedings of the XIV Intern. Scien.Conf.].Krasoyarsk, 2010.

14. Frolov V.A. Technological basics of welding and soldering in aircraft engineering. Moscow: Intermet Engineering, 2002.

15. Zaytsev S.A. Monitoring instruments and tools / Zaytsev S. A., Gribanov D.D., Tolstov A.N. Moscow: Publishing Center "Academy", 2016.

16. Uspenskij A.N. [Automation of the soldering process of aluminum alloy structures].

17. Reshentevskiyechteniya: materialy VII Vseros. nauch. konf. v 2 ch. [Reshetnev readings: Proceedings of the VII Intern. Scien.Conf.].Krasoyarsk, 2011.Part 1.

Abstract

Soldering of waveguides Scherbakova A.V., Rublevskaya E.V., Shcherbakova Anastasia Vyacheslavovna - master student, field of study: standardization and metrology, department of technical regulation and metrology;

Rublevskaya Ekaterina Valer'evna - master student, field of study: design-engineering support of machine-building manufactures, department of engineering technology; reshetnev siberian state university of science and technology, Krasnoyarsk

The article presents the description of soldering process of waveguides and reveals the advantages of soldering in comparison with welding. It is also examines device for temperature control in the process of soldering and its parameters and determines need for automation of soldering process.

Keywords: soldering, technological process, waveguides, soldering technology, temperature control.

Rectangular copper waveguides are widely used for the production of waveguide paths both in centimeter-range radiotechnics, as well as, in other areas, including the aerospace industry. There are quite stringent requirements for the mass of aircraft in the aerospace industry causing the use of pipes with a wall thickness equals to 0.5 mm. However, despite the small wall thickness, their strength properties must be high enough to provide the necessary functional characteristics of the spacecraft during the entire period of their operation

The waveguides are connected with massive flanges by soldering with high-temperature solder alloys and fluxes in order to ensure the necessary operational and functional parameters. Taking into consideration the operating conditions, high requirements for the strength properties and reliability of structural elements, it is necessary to carry out the technological process of soldering very accurate.

Soldering is the process of joining metals or non-metallic materials with the help of melted filler metal called solder alloy which melting point is lower than the melting point of the base metal [1]. The implementation of high-quality soldering of waveguides is a complex technological challenge requiring solid approach to the choice of solder alloy, flux and the necessary equipment.

The technological process of soldering has several advantages in comparison with the process of manufacturing welded structures [2]:

The possibility of manufacturing thin-walled (0.65 mm - 1.2 mm) elements with significantly more massive (thickness up to 6.0 mm and more) flanges and couplings.

The possibility of using an automated soldering mode.

The absence of stress concentrators due to the formation of smooth fillets in the joints of the parts, which allows these compounds to work successfully under vibration loads.

The soldering temperature is always lower than the melting point of the connected materials resulting in reduction of the softening of the base material.

The significant stage of the soldering technology is the control of the soldering temperature since the possibility of getting defective soldered seams and the joints' quality depends on the control accuracy of this parameter. Thermometers, thermocouples, potentiometers and others are used to measure and control the temperature during soldering. In addition, temperature control in the process of soldering could be carried out with the help of a temperature meter containing a thermocouple [3]. For example, it is possible to use a temperature meter TM-902C with a thermocouple type K, chromel - alumel. The advantages of this method of temperature control are high accuracy, a wide range of measured temperatures, high speed of temperature measurement in comparison with using an electronic thermometer as well as a low price.

Nevertheless, nowadays many enterprises continue to carry out the soldering process manually, despite the possibility of automation of this process. It means that the operator, who is constantly in the zone of solder alloy and fluxes' vapours monitors the heating process and determines the time of solder alloy melting and filling the seam visually. Such way of control of the soldering process does not allow to ensure accurate compliance of the necessary heating modes and their repeatability. Furtehermore, the quality of soldering almost directly depends on the qualifications of the operator who can not guarantee the fulfillment of all necessary requirements. As a result, the formation of non-soldering, deformations, warping and burn-through of parts are possible. This leads to the formation of defects of soldered seams and, consequently, to the increase of the number of failed parts. Therefore, automation of the soldering process is necessary to carry out the essential technological conditions, as well as to reduce the negative impact of the human factor [4].