Моделювання та оптимізація комбінованих методів поверхневого зміцнення деталей машин на основі нейронних мереж і генетичних алгоритмів, Modeling and Optimization of Combined Methods of Surface Hardening of Machine Parts Based on Neural Networks And genetic Algorithms

<jats:p>Проблема вибору оптимальних параметрів поверхневого зміцнення деталей автомобільної та сільськогосподарської техніки є актуальною, оскільки традиційні підходи базуються на емпіричних або дорогих експериментальних методах. Запропоновано нейромережеву систему, що поєднує багатошаровий персептрон для прогнозування зносу і ресурсу та генетичний алгоритм для багатокритеріальної оптимізації за цільовою функцією. Дослідження охоплює 8 типів деталей і 14 варіантів зміцнення. Застосовано датасет із 40 000 синтетичних зразків. Модель показала точність: коефіцієнт детермінації R² = 0,33...0,97, RMSE = 0,0...3,1 мкм, MAPE = 4,0...21,5%. Оптимізація дозволила підвищити ресурс на 143...196%.</jats:p>