Abstract. The paper presents modeli

Abstract. The paper presents modeling of steels strength characteristics in dependence from their alloying components quantities using neural networks as nonlinear approximation functions. Further, for optimization purpose the neural network models are used. The gradient descent algorithm based on utility function backpropagation through the models is applied. The approach is aimed at synthesis of steel alloys compositions with improved strength characteristics by solving multi-criteria optimization task. The obtained optimal alloying compositions fall into martenzite region of steels. They will be subject of further experimental testing in order to synthesize new steels with desired characteristics.
Keywords: steel alloys, neural networks, modeling, optimization.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ กระดาษแสดงโมเดลของ steels ลักษณะความเข้มแข็งในการพึ่งพาจากปริมาณของส่วนประกอบลเท่านั้นใช้เครือข่ายประสาทเป็นประมาณไม่เชิงเส้นฟังก์ชัน เพิ่มเติม ประสงค์เพิ่มประสิทธิภาพ แบบจำลองโครงข่ายประสาทจะใช้ มีใช้อัลกอริทึมโคตรไล่ระดับตาม backpropagation ฟังก์ชันอรรถประโยชน์ทางรูปแบบ วิธีการมีวัตถุประสงค์ที่สังเคราะห์องค์โลหะผสมเหล็กมีความแข็งแรงปรับปรุงลักษณะ โดยแก้ปรับเงื่อนไขหลายงาน องค์ลเท่านั้นเหมาะสมที่สุดที่ได้รับอยู่ในแคว้น martenzite steels จะเรื่องเพิ่มเติม ทดลองทดสอบการสังเคราะห์ steels ใหม่ มีลักษณะที่ต้องคำสำคัญ: เหล็กโลหะผสม เครือข่ายประสาท โมเดล ปรับให้เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นามธรรม. กระดาษที่มีการจัดสร้างแบบจำลองลักษณะของเหล็กความแข็งแรงในการพึ่งพาจากองค์ประกอบของพวกเขาผสมปริมาณการใช้เครือข่ายประสาทเป็นฟังก์ชั่นการประมาณเชิงเส้น นอกจากนี้เพื่อวัตถุประสงค์ในการเพิ่มประสิทธิภาพในรูปแบบเครือข่ายประสาทถูกนำมาใช้ ขั้นตอนวิธีการไล่ระดับสีโคตรขึ้นอยู่กับฟังก์ชั่นยูทิลิตี้ backpropagation ผ่านรูปแบบถูกนำไปใช้ วิธีการมุ่งเป้าไปที่การสังเคราะห์องค์ประกอบโลหะผสมเหล็กที่มีความแข็งแรงลักษณะที่ดีขึ้นโดยการแก้เกณฑ์หลายงานการเพิ่มประสิทธิภาพ ที่ได้รับการผสมองค์ประกอบที่ดีที่สุดตกอยู่ในภูมิภาค martenzite ของเหล็ก พวกเขาจะเป็นเรื่องของการทดสอบการทดลองต่อไปเพื่อที่จะสังเคราะห์เหล็กใหม่ที่มีลักษณะที่ต้องการ.
คำสำคัญ: โลหะผสมเหล็กเครือข่ายประสาทการสร้างแบบจำลองการเพิ่มประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม กระดาษที่นำเสนอแบบจำลองของเหล็กกล้าความแข็งแกร่งด้านการพึ่งพาจากส่วนประกอบของธาตุผสมปริมาณโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบไม่เชิงเส้นการประมาณฟังก์ชัน เพิ่มเติมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ การไล่ระดับสีโคตรโดยอยู่บนพื้นฐานแบบฟังก์ชันอรรถประโยชน์ผ่านรุ่นที่ใช้ .วิธีการศึกษาการสังเคราะห์โลหะผสมเหล็ก ประกอบกับการปรับปรุงลักษณะความแข็งแรงโดยการแก้หลายเกณฑ์เพิ่มประสิทธิภาพงาน การวิเคราะห์ที่เหมาะสมองค์ประกอบตกอยู่ในเขตของ martenzite โครงสร้างเหล็ก พวกเขาจะต้องมีการทดสอบทดลองเพิ่มเติมเพื่อสังเคราะห์เหล็กใหม่ที่มีคุณลักษณะที่พึงประสงค์
คำสำคัญ : เหล็กอัลลอยด์ , โครงข่ายประสาทเทียม , แบบจำลอง ,การเพิ่มประสิทธิภาพ