Пару недель назад я опубликовал тестовое видео демонстрации работы нейросети при нахождении изгибающих моментов:
На тот момент это была еще тестовая функция, но за пару недель удалось добиться хороших результатов на тестовых примерах и еще немного глубже обучить нейросеть. На данный момент нейросеть опубликована в приложении Prometey. С каждой обучающей выборкой нейросеть становится умнее, но даже сейчас её уровень интеллекта уже достаточен для того что-бы найти решение приемлемого уровня. Для того что бы показать уровень точности, я решил протестировать результаты нейросети на схеме где есть различные значения по величине:
Для сравнения результатов я выбрал 2 программы - SCAD и RSA. RSA умеет находить эквивалентный изгибающий момент, а со SCAD-ом пришлось повозиться:
В данной таблице сведены данные по изгибающим моментам среди трех программ по опорным участкам над колоннами, за эталонные значения выбраны данные RSA, поэтому в таблице сравниваются результаты ANN(нейросеть) c RSA и SCAD с RSA. Для наглядности я подсветил значения которые отличаются более чем на 20%. Крайние значения среднего отклонения равные сумме всех значения на их количество , характеристика спорная, но она хоть как то показывают общий уровень отклонения. Нейросеть не находит значения моментов с запредельными велечинами , например для плиты толщиной 250 мм и нагрузке на плиту 600 кг/м2 момент составит не более 20 Т*м, более высокие значения свидетельствуют либо о запредельных пролетах между колоннами/пилонами, либо огромные очень большие вылеты консольных участков. Весь список указать сложно, я просто обучил нейросеть плохим вариантам возникновения плохих изгибающих моментов в плитах. Размер конечных элементов во всех схемах составляет 200х200 мм. RSA автоматически усредняет значения моментов на опорах, со SCAD опять пришлось посидеть с калькулятором над всеми значениями.
Вывод у меня на данный момент один, Prometey пока единственная программа где можно самому пощупать нейросеть и получить приемлемый результат. Теперь у меня есть все инструменты для завершения разработки инструмента автоматической расстановки пилонов.
На тот момент это была еще тестовая функция, но за пару недель удалось добиться хороших результатов на тестовых примерах и еще немного глубже обучить нейросеть. На данный момент нейросеть опубликована в приложении Prometey. С каждой обучающей выборкой нейросеть становится умнее, но даже сейчас её уровень интеллекта уже достаточен для того что-бы найти решение приемлемого уровня. Для того что бы показать уровень точности, я решил протестировать результаты нейросети на схеме где есть различные значения по величине:
Для сравнения результатов я выбрал 2 программы - SCAD и RSA. RSA умеет находить эквивалентный изгибающий момент, а со SCAD-ом пришлось повозиться:
В случае со SCAD момент равен :
На момент написания этой статьи, нейросеть была обучена еще двумя выборками и поэтому в целом нейросеть стала немного умнее, я выложу данные уже по новой версии, результаты немного отличаются от приведенных в таблице(старые значения):
Соберем все данные в одну таблицу:
Вывод у меня на данный момент один, Prometey пока единственная программа где можно самому пощупать нейросеть и получить приемлемый результат. Теперь у меня есть все инструменты для завершения разработки инструмента автоматической расстановки пилонов.
Комментариев нет:
Отправить комментарий