Беріліс қорабының ақауларын анықтау мен диагностикалауды нейрондық желіні оқытумен тісті байланыстарды талдаудың инновациялық әдісін біріктіру арқылы жақсарту

Міндеттері

Күтілетін нәтижелер

1. Әр түрлі тісті доңғалақтар үшін тіс байланысын талдаудың жаңа әдістерін әзірлеу.

Нақтыланған параметрлеу арқылы тіс бетінің жаңа байланыс теңдеулерін тұжырымдай отырып, бұл тәсіл контактінің әрекетін бағалауға айтарлықтай қолдау көрсетеді. Бұл әдістеме жанаспайтын контактінің үш өлшемді геометриялық есептерінің қыр-сырын шебер шешеді, жанасу қысымын, беріліс қателіктерін және әртүрлі орын ауыстырулардағы байланыс жолын дәл анықтауға ықпал етеді.

2. Әртүрлі орын ауыстыру жағдайларында тіс бетінің тиімді модификациясын анықтау үшін жаңа TSA әдісін енгізу.

Жаңа TCA әдісін енгізу тістің беткі қабатын оңтайландырылған модификациялауға әкеледі деп күтілуде, бұл әр түрлімещысу жағдайларында жанасу сипаттамаларын жақсартады. Нәтижелер, соның ішінде байланыс қысымының сандық көрсеткіші, беріліс қателері және байланыс жолы әдістің әмбебаптығы мен сенімділігін көрсетеді деп күтілуде.

3. Ақауларды анықтау үшін нейрондық желіні оқыту.

Тісті доңғалақ контактісініңмещысуы контекстінде күтілетін нәтижелер тісті жүйелердегімещысуларды тиімді анықтауға және жіктеуге қабілетті сенімді модельді әзірлеуді қамтиды. Нейрондық желі контактілердің сәйкессіздігін көрсететін өзгерістерге жоғары сезімталдықты көрсетеді деп күтілуде, бұл беріліс түйіндеріндегі ақауларды алдын ала анықтаудың құнды құралы болады. Дәлдік пен дәлдікті қоса алғанда, өнімділік көрсеткіштері желінің надежысу заңдылықтарын тану қабілетін растайды, бұл берілістердің сенімділігі мен техникалық қызмет көрсетуін жақсартуға ықпал етеді.

4. Жаңа TCA әдісін нейрондық желілермен біріктіру.

Беріліс тістерінің жанасуын талдаудың инновациялық әдісін нейрондық желіні оқытумен біріктіру беріліс қорабының ақауларын анықтау мүмкіндіктерін айтарлықтай кеңейтеді деп күтілуде. Жаңа TCA әдісінің деректер жиынтығын Машиналық оқыту модельдерінің негізі ретінде пайдалану олардың беріліс ақауларын жіктеу қабілетін жақсартады деп күтілуде. Тістердің жанасуын талдау әдісінің машиналық оқытумен жақындасуы беріліс ақауларын диагностикалаудың сенімділігі мен дәлдігін арттыруға арналған.

— жобаны іске асырудың барлық кезеңінде сәтті нәтижелер scie Web of Science Q1-Q3-те импакт-фактор бойынша индекстелген кемінде 2 (екі) мақалада немесе Scopus-та Citescore бойынша кемінде 65 (алпыс бес)процентильмен жарияланатын болады;