Программа определения характера разрушения материала с использованием сверхточной нейронной сети классификации
Нейронная сеть Разрушение металлов
Программа представляет собой нейросетевую модель классификации изображения излома и определения температуры вязко-хрупкого перехода, при этом использовалась сверточная нейронная сеть AlexNet. Архитектура сети AlexNet содержит 25 слоев с весовыми коэффициентами. Входной слой размерностью 227x227x3 (227х227 размер изображения, 3 число цветовых каналов для анализа); cверточные: conv1-5; полносвязные: fc6-fc8, функции активации ReLu: relu1-relu7; dropout: drop6,7 применяется перед первым и вторым полносвязными слоями. Выходные данные пропускаются через функцию потерь softmax, которая формирует распределение 1000 меток классов. Изображения подгружаются во входной слой data, как datastore, позволяющий сохранять большие данные из изображений. На выходе выходного слоя Classification Output есть 3 класса: вязкий (viscous), смешанный (mixed) и хрупкий (fragile), определяющие характер анализируемого излома. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС Windows 10.
Машиностроение
Максим
Аносов
Сергеевич
Старший научный сотрудник
Кандидат технических наук
Доцент
AAQ-7388-2021
57196279404
952475
0000-0001-8150-9332
РОССИЯ
Андрей
Куркин
Александрович
Проректор по научной работе
РОССИЯ
55.13.01
Общие вопросы
02.03.IU
ENGINEERING, MECHANICAL
Максим
Аносов
Сергеевич
РОССИЯ
Максим
Желонкин
Сергеевич
РОССИЯ
Дмитрий
Шатагин
Александрович
РОССИЯ
Александр
Михайлов
Михайлович
РОССИЯ
Даниил
Андронов
Васильевич
РОССИЯ
ФГБОУ ВО "НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Р.Е. АЛЕКСЕЕВА",НГТУ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Р.Е. АЛЕКСЕЕВА"
1025203034537
СЕРГЕЙ
ДМИТРИЕВ
МИХАЙЛОВИЧ
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения