Тыллануров Ы., Аллагулыев М.
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ИНЖЕНЕРНОЙ МЕХАНИКЕ: АНАЛИЗ ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ *
Аннотация:
в статье рассматривается применение машинного обучения в умных городах для прогнозирования потребностей горожан и оптимизации распределения ресурсов. Описываются преимущества этого подхода, такие как эффективное использование ресурсов, и вызовы, связанные с конфиденциальностью данных и социальными аспектами.
Ключевые слова:
машинное обучение, умные города, прогнозирование, оптимизация, эффективность, качество обслуживания, вызовы, конфиденциальность, социальные аспекты
В современном мире технологии машинного обучения играют всё более важную роль в различных областях науки и техники, включая инженерную механику. Методы машинного обучения позволяют анализировать большие объёмы данных, выявлять скрытые закономерности и предсказывать поведение механических систем. В этой статье мы рассмотрим основные подходы и примеры применения машинного обучения в инженерной механике.Машинное обучение позволяет обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных, связанных с механическими системами. Это включает данные о нагрузках, перемещениях, деформациях, напряжениях и других параметрах. С помощью методов машинного обучения можно выявлять корреляции между различными параметрами, строить математические модели и прогнозировать поведение механических систем.Одной из ключевых областей применения машинного обучения в инженерной механике является прогнозирование отказов механических систем. Используя данные о состоянии оборудования, его эксплуатации и истории отказов, можно создать модели машинного обучения, которые будут предсказывать вероятность отказа системы в будущем. Это позволяет своевременно проводить профилактическое обслуживание и предотвращать дорогостоящие аварии.Машинное обучение также может быть использовано для оптимизации конструкций механических систем. С помощью методов машинного обучения можно определить оптимальные параметры и характеристики конструкции, которые обеспечивают максимальную надёжность, долговечность и эффективность работы системы.В инженерной механике машинное обучение может быть применено для управления ресурсами и оптимизации производственных процессов. Используя данные о потреблении материалов, энергии и времени работы оборудования, можно создавать модели машинного обучения, которые будут определять оптимальные режимы работы и распределение ресурсов.Применение методов машинного обучения в инженерной механике позволяет значительно повысить эффективность работы, улучшить качество продукции и обеспечить безопасность эксплуатации механических систем. В будущем ожидается дальнейшее развитие и усовершенствование технологий машинного обучения в этой области, что позволит решать ещё более сложные задачи и оптимизировать процессы проектирования, производства и эксплуатации механических систем.
Номер журнала Вестник науки №7 (76) том 1
Ссылка для цитирования:
Тыллануров Ы., Аллагулыев М. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ИНЖЕНЕРНОЙ МЕХАНИКЕ: АНАЛИЗ ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ // Вестник науки №7 (76) том 1. С. 663 - 665. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/16697 (дата обращения: 20.05.2025 г.)
Вестник науки © 2024. 16+