ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 27 № 4 2025 52 ТЕХНОЛОГИЯ Рис. 3. Девять образцов различных композиционных материалов Fig. 3. Nine samples of various composite materials Искусственная нейронечеткая система вывода (ANFIS) Искусственная нейронечеткая система вывода (ANFIS) представляет собой эффективный инструмент для моделирования сложных систем, характеризующихся неопределенностью и нечеткостью исходной информации. ANFIS сочетает в себе логический аппарат нечеткого вывода и способность нейронных сетей к обучению, что позволяет создавать прозрачные и интерпретируемые модели. В основе ANFIS лежит адаптивная сеть, осуществляющая отображение входных переменных в выходные посредством применения механизмов нечеткого вывода и алгоритмов нейросетевого обучения. Типовая архитектура ANFIS включает в себя пять последовательных слоев, состоящих из взаимосвязанных узлов (рис. 4) [8]. Передача входных данных осуществляется последовательно через все слои сети, при этом каждый слой выполняет определенную функцию в рамках общего механизма нечеткого вывода. Функцией первого слоя, или слоя фаззификации, является преобразование четких значений входных переменных в нечеткие значения (степени принадлежности) посредством применения функций принадлежности. Второй слой, называемый продукционным, осуществляет расчет степени активации каждого правила путем умножения соответствующих значений функций принадлежности. Назначением нормализующего слоя является преобразование степеней активации правил в относительные значения посредством деления каждого значения на их сумму, что обеспечивает нормировку вкладов правил. Четвертый слой, или слой дефаззификации, выполняет преобразование нормализованных значений степеней активации в выходные переменные для каждого правила посредством применения линейных функций. Заключительный, выходной слой осуществляет агрегирование результатов, полученных на основе отдельных правил, для формирования единого четкого значения выходной переменной, представляющего собой окончательное решение системы. Результаты и их обсуждение В настоящем разделе представлено ANFISмоделирование процесса точения нанокомпозитов на основе сплава Al7075 в условиях охлаждения сжатым воздухом. Рассмотрено влияние режимов резания и состава композиционных материалов на основе Al7075 на характеристики процесса. Исходя из полученных экспериментальных данных построены ANFIS-модели для прогнозирования шероховатости поверхности Ra, силы резания Fc и износа инструмента TW. Адекватность представления процесса принятия решений системой ANFIS обеспечивается применением нечетких правил и функций принадлежности, при этом повышение точности моделирования достигается за счет использования экспериментальных данных. Рис. 4. Общая структура ANFIS Fig. 4. General structure of ANFIS
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1