Diapositiva 1

1
Modello operativo per la compattazione
Superficie di snervamento
2
Studio dei modelli esistenti
Piccola differenza se n costante o
variabile Necessità di maggiori parametri
sperimentali
3
Studio dei modelli esistenti
La superficie di snervamento (Doraivelu, Lee, Kim)
4
Esecuzione di prove di compattazione
5
Scelta del modello operativo
Scelta del modello di Kim
6
(No Transcript)
7
Modellazione del processo di schiumatura
8
Problematiche per la schiumatura di un oggetto
complesso
9
Applicazione dei sistemi esperti
Rete neurale MLP Sistema di elaborazione
costituito da elementi interconnessi (neuroni)
che elaborano le informazioni modificando la
risposta dinamica in seguito ad input esterni.
OUTPUT LAYER
Architettura
sinapsi
HIDDEN LAYER
Trasmissione dei segnali
sinapsi
INPUT LAYER
Funzione di attivazione F
10
Modellazione degli andamenti sperimentali
Rete neurale MLP la legge di apprendimento
La rete impara il valore dei pesi che collegano i
neuroni in base ad una legge di apprendimento sul
set di esempi determinato dal piano sperimentale.
Error Back Propagation
I pesi sinaptici vengono modificati nella
direzione opposta al gradiente della funzione E
Discesa lungo la superficie dellerrore cercando
un minimo assoluto di E
11
Modellazione degli andamenti sperimentali
Rete neurale MLP i risultati
PE hidden layer 18
Numero di epoche 10000
Training 87
Cross Validation 65
Testing 60
Il numero elevato di PE nello strato nascosto può
essere causa di overtraining.
Dall epoca 2440 la rete tende a memorizzare i
risultati perdita di generalizzazione
12
Schiume di acciaio
- MgCO3 e SrCO3 (carbonato di magnesio e
carbonato di stronzio). - Temperature di
dissociazione rispettivamente di 1290 C e 1310
C
13
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