ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 27 № 2 2025 136 ОБОРУДОВАНИЕ. ИНСТРУМЕНТЫ к фактическим (Rz). Коэффициент детерминации R2 составил для регрессионной модели 0,973, 0,924, 0,907 и 0,903 соответственно для рассматриваемых конфигураций. По всем конфигурациям MAE ≈ 0,2955 мкм, это означает, что в среднем предсказания моделей отклоняются от фактических значений Rz на 0,2955 мкм. Параметр Rz находится в корреляционной зависимости с параметром Ra [21–23], имея коэффициент корреляции 0,91, что указывает на сильную положительную связь между ними. Этот параметр был получен в ходе статистической обработки экспериментальных данных и демонстрирует значительную степень зависимости Ra и Rz в соотношении Ra = (Rz – 0,391) / 4,022. Сравнение экспериментальных данных с предсказаниями различных моделей позволило установить MAE для параметра Ra ≈ 0,049 мкм. Такое значение можно считать пренебрежимо малым в контексте шероховатости поверхности, указывая на то, что наблюдаемые значения чрезвычайно близки к фактическому среднему значению. Таким образом, можно сделать вывод, что для анализа шероховатости найденная погрешность незначительна и не оказывает существенного влияния на точность результатов, тем самым подтверждая соответствие наблюдаемых данных фактическому среднему значению. Заключение В данной статье рассмотрена искусственная нейронная сеть в качестве способа прогнозирования шероховатости поверхности при фрезеровании сфероцилиндрическим инструментом. Описаны этапы настройки архитектуры ИНС, Рис. 5. Предсказанные значения (Predict) и экспериментальные (Experiment) для выбранных классификаций Fig. 5. Predicted and Experimental values for selected classifi cations
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1