При проведении контроля технического состояния металлических конструкций грузоподъемных машин по существующим методикам учитывается лишь небольшой объем эксплуатационной информации, доступной в насто ящее время благодаря современному оборудованию кранов. Обработка большего количества информации з атруднительна ввиду высоких вычислительных затрат. В качестве решения проблемы авторами предложено использовать нейронные сети, основная функция которых заключается в преобразовании исходной эксплуатац ионной информации в данные о действующих в металлоконструкции напряжениях с последующим расчетом усталостного повреждения. Основное внимание уделено проблемам построения и обучения многослойных перцептронов разновидности нейронных сетей. Результаты исследования показали высокую эффективность работы перцептронов при выполнении назначенной им функции преобразования. Достоверность расчетных напряжений находится в прямой зависимости от качества проведения предварительных конечно-элементного анализа или тензометрии.
перцептрон, нейрон, слой, обучение, металлоконструкция, эксплуатация, вектор