أخبار ar.wedoany.com،طور باحثون من قسم هندسة السيارات بجامعة أولوداغ في بورصة التركية نموذج ذكاء اصطناعي للتنبؤ بسلوك ارتخاء الوصلات الملولبة تحت الأحمال الديناميكية في تجميع السيارات. تناولت هذه الدراسة مشكلة التنبؤ بسلوك المسامير تحت ظروف الاهتزاز، وحققت تنبؤات بمعدل خطأ منخفض نسبيًا من خلال الجمع بين التجارب العملية والشبكات العصبية.
جمع فريق البحث بيانات الأحمال الخارجية من الاختبارات الميكانيكية لوصلات تعليق المحرك، واستخدم طريقة تجارب تاجوتشي للحصول على بيانات التدريب والاختبار للشبكة العصبية. استخدموا خوارزميات ليفينبرغ-ماركوارت والتطبيع البايزي لبناء الشبكة العصبية، وإنشاء العلاقة بين العوامل المتحكمة ومعدل الارتخاء.
أجريت التجارب باستخدام منصة محاكاة متعددة المحاور لمحاكاة ظروف القيادة وقياس الإزاحة الشعاعية وأحمال التثبيت. من خلال اختبار الاهتزاز أحادي المحور، تم تطبيق سعة شعاعية تتراوح بين 0.15 و 1 ملم، وجمع بيانات الإجهاد لتحليل أداء الوصلات الملولبة.
حدد تصميم تجربة تاجوتشي سبعة عوامل تحكم، تشمل قوة التثبيت والإزاحة الشعاعية وحالة السطح وغيرها. وجدت الدراسة أن الإزاحة الشعاعية لها تأثير كبير على معدل الارتخاء، بينما كان تأثير معلمات صلابة الوصلة أقل.
تكون نموذج الشبكة العصبية من هيكل ثلاثي الطبقات، حيث تتوافق الخلايا العصبية المدخلة مع العوامل السبعة، وتراوح عدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية بين 3 و15. تم تنفيذ النموذج باستخدام برنامج Matlab، واستخدمت متوسط مربع الخطأ ومعامل تحديد بيرسون لتقييم الأداء.
أظهرت نتائج الاختبار أن خوارزمية ليفينبرغ-ماركوارت في هيكل 7-5-1 حققت أفضل أداء، بمعدل خطأ يتراوح بين 0.11% و 3.17%. مقارنة بالطرق التقليدية، يقلل نموذج الذكاء الاصطناعي هذا من الحاجة إلى اختبارات الارتخاء بنحو 50%، مما يساهم في خفض تكلفة ووقت اختبار تصميمات الوصلات الملولبة الجديدة.
توفر هذه الدراسة طريقة جديدة لاختبار متانة أدوات التثبيت في تصنيع السيارات، حيث تعمل على تحسين عملية التنبؤ من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي، مما يعزز كفاءة الهندسة. تم إنجاز البحث من قبل أوزغور شينغور وأونور يافوز وفيروه أوزترك، ونشرت الورقة البحثية ذات الصلة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
