Программа определения характера разрушения материала с использованием сверхточной нейронной сети классификации

02.11.2023

Программа представляет собой нейросетевую модель классификации изображения излома и определения температуры вязко-хрупкого перехода, при этом использовалась сверточная нейронная сеть AlexNet. Архитектура сети AlexNet содержит 25 слоев с весовыми коэффициентами. Входной слой размерностью 227x227x3 (227х227 размер изображения, 3 число цветовых каналов для анализа); cверточные: conv1-5; полносвязные: fc6-fc8, функции активации ReLu: relu1-relu7; dropout: drop6,7 применяется перед первым и вторым полносвязными слоями. Выходные данные пропускаются через функцию потерь softmax, которая формирует распределение 1000 меток классов. Изображения подгружаются во входной слой data, как datastore, позволяющий сохранять большие данные из изображений. На выходе выходного слоя Classification Output есть 3 класса: вязкий (viscous), смешанный (mixed) и хрупкий (fragile), определяющие характер анализируемого излома. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС Windows 10.

ГРНТИ

55.13.01 Общие вопросы

Ключевые слова

Нейронная сеть

Разрушение металлов

Детали

Тип РИД

Программа для ЭВМ

Сферы применения

Машиностроение

Ожидается

Исполнитель

Исполнители

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Р.Е. АЛЕКСЕЕВА"

Похожие документы

Программа для оценки температуры вязко-хрупкого перехода на основе нейросетевой классификации импульсов сигнала акустической эмиссии

0.894

РИД

Система классификации и обработки изображений с использованием модели CNN на основе ResNet50V2 и алгоритма Хафа для обнаружения трещин на объектах капитального строительства

0.889

РИД

Способ оценки характера излома металла с использованием нейросетевой классификации и фрактального анализа

0.877

РИД

Программа для определения характеристики разрушения хрупких и вязких трещин в металле: ансамбль нейронных сетей (Mask-RCNN, YOLO)

0.870