Применение методов машинного обучения для настройки параметров технологического процесса электронно-лучевой сварки

Abstract

Целью исследования является определение наиболее корректных моделей машинного обучении для поставленной задачи настройки параметров технологического процесса электронно-лучевой сварки (ЭЛС), а также выявление особенностей их реализации. Существует множество алгоритмов, подходящих для задачи регрессии. Данное исследование отталкивается от той идеи, что наиболее значимые результаты будут получены после построения композиции различных моделей машинного обучения, алгоритмов оптимизации и других методов для повышения качества результатов. Результаты исследования будут использованы для проведения дальнейших экспериментов и определения модели, показавшей более высокие показатели результативности.

Keywords

• электронно-лучевая сварка (ЭЛС), гребневая регрессия, ансамбли, случайные леса, градиентный бустинг, искусственная нейронная сеть (ИНС), глубокое обучение