DOI: https://doi.org/10.22281/2413-9920-2026-12-01-07-15

УДК 621.86

Гончаров К.А.
Синтез структурных схем приводов барабанных механизмов подъемно-транспортных машин на основе архитектуры нейронной сети прямого распространения
Синтез структурных схем приводов является, как правило, одномерной (узконаправленной) задачей, традиционно решаемой в отношении конкретных конструкций механизмов подъемно-транспортных машин. В настоящей статье предложен алгоритм синтеза структурных схем приводов барабанных механизмов на основе архитектуры нейронной сети прямого распространения, позволяющий реализовать синтез обобщенного привода механизма в условиях дифференциации объекта проектирования, то есть использовать единый алгоритм синтеза для барабанных механизмов различных подъемно-транспортных машин (лифтов, подъемников, стреловых самоходных кранов, мостовых кранов, ленточных конвейеров и т.п.). Архитектура предлагаемой нейронной сети предполагает обучение с учителем, базирующееся на регулировании весовых коэффициентов связей между соответствующими нейронами, с разделением данных на наборы для обучения, валидации и тестирования. В структуру каждого нейрона встраивается обособленный генетический алгоритм синтеза структур-ной схемы привода барабанного механизма конкретного подвида подъемно-транспортных машин.
Ключевые слова: подъемно-транспортные машины, синтез, структурная схема механизма, генетический алгоритм, нейронная сеть.

Goncharov K.A.
Synthesis of structural diagrams for drum drives of hoisting and transport machines based on a feed forward neural network architecture
Synthesizing drive structural diagrams is typically a one-dimensional (narrowly focused) problem, traditionally solved for specific designs of lifting-and-transport machine mechanisms. This article proposes an algorithm for synthesizing drum mechanism drive structural diagrams based on a feed forward neural network architecture. This algorithm enables the synthesis of a generalized mechanism drive under conditions of design object differentiation, i.e., the use of a single synthesis algorithm for drum mechanisms of various lifting-and-transport machines (elevators, hoists, boom cranes, overhead cranes, belt conveyors, etc.). The architecture of the proposed neural network assumes supervised learning based on adjusting the weighting coefficients of connections between corresponding neurons, with data divided into sets for training, validation, and testing. A dedicated genetic algorithm for synthesizing the drum mechanism drive structural diagram for a specific type of lifting-and-transport machine is embedded in the structure of each neuron.
Key words: lifting and transport machines, synthesis, structural diagram of the mechanism, genetic algorithm, neural network.

Скачать статью (файл pdf) — Download (pdf)

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.