Нейросетевой метод прогнозирования вакуумного технологического оборудования (статья) (778958), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Рис. 3. Типовой электромагнитный клапан
В заключение можно отметить, что применение искусственной нейронной сети для прогнозирования показателей надежности вакуумного технологического оборудования возможно и целесообразно. Для этого имеется необходимая теоретическая база – теория распознавания образов и кластерный анализ, а также богатый опыт эксплуатационных исследований. Сравнение результатов расчета элементов вакуумного технологического оборудования с результатами, полученными методом кластерного анализа, показали вполне приемлемый уровень достоверности прогнозирования показателей надежности с помощью искусственной нейронной сети.
Опыт эксплуатации вакуумного технологического оборудования показывает, что наименее надежными являются элементы, имеющие узлы трения, работающие в вакууме или соприкасающиеся с агрессивной газовой средой. Для повышения износостойкости и коррозионной стойкости элементов вакуумного технологического оборудования наиболее эффективным путем является нанесение в вакууме защитных тонкопленочных покрытий.
ЛИТЕРАТУРА
-
Л.В.Облонский, В.А.Баскин Автоматизированная методика прогнозирования надежности механических узлов технологического оборудования // Электронная техника. Серия 8. Управление качеством и стандартизация. М.: ЦНИИ Электроника, 1988, в.1 (128), с. 22 – 25.
FORECASTING OF VACUUM EQUIPMENT RELIABILITY BY NEURAL NETWORKS
Yu.V.Panfilov1, E.V.Bulygina1, A.H.Azymov1, Yu.M.Sarapulov2
1 Moscow State Bauman Technical University, Moscow, Russia
2”Spetselectromechanika”, Bryansk, Russia
Method of forecasting of vacuum equipment reliability at the project stage is shown. Neural network is recommended to be used as a way of forecasting. The example for the vacuum mechanism is given/
320
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
