Спосіб прогнозування дефектів виливків “прорив форми”

Спосіб прогнозування дефекту виливків шляхом підрахунку ознак, що спостерігаються, який відрізняється тим, що за допомогою комп'ютерної програми проводять повний якісний і кількісний аналіз одної прогностичної гіпотези автономно і незалежно від інших гіпотез, її ймовірну оцінку аж до визначення 100% імовірності за формулою: Прорив форми %  2  Gмнизк  3  Gсс низк   100 / 5 , де: Gмнизк  1  Gм , якщо Рмтек  Pопт , Gcp низк  1  Gcp , якщо Рср тек  Рнас ; Р опт  , Gм  Рмтек / Рmax , (13) U Gcр  Рср тек / Р max , або Gмнизк  0 , якщо Рмтек  Pопт , Gсс низк  0 , якщо Рср тек  Р опт ;Рmax  , Прорив форми (%) - вірогідність гіпотези, %; Gср низк - коефіцієнт присутності (1) чи відсутності (0) ознаки, характерної для гіпотези в ситуації, що спостерігається, Gср низк  [0;1] (дорівнює значенню з інтервалу від 0 до 1), фактично є функцією бажаності середньої щільності суміші у всій формі; Gмнизк - коефіцієнт присутності (1) чи відсутності (0) ознаки, характерної для гіпотези в ситуації, що спостерігається, Gмнизк  [0;1] (дорівнює значенню з інтервалу від 0 до 1), фактично є функцією бажаності середньої щільності суміші у білямодельній зоні форми; Рсртек - середня щільність суміші в ливарній фо3 рмі, кг/м ; Рмтек - щільність суміші в білямодельній зоні ли3 варної форми, кг/м ; Pmax - максимальна щільність суміші в ливарній 3 формі, кг/м ; Pнас - насипна щільність суміші в ливарній формі, 3 кг/м ; Ропт - оптимальна щільність суміші в ливарній 3 формі, кг/м ; Ропт =0,85 Pmax , при цьому кількісний аналіз проводять з використанням спеціалізованої апаратури, після цього здійснюють облік всіх ознак, властивих прогностичній гіпотезі, в т. ч. окремих ознак, характерних прогностичній гіпотезі, при цьому ознаки, не характерні для прогностичної гіпотези, але наявні у випадку, не враховують. (11) Pнас  Р опт  Pmax , 59453 Pнас  Ропт  Pmax , Pнас  Рср тек  Pmax , UA Pнас  Рмтек  Pmax , (19) Рм тек  Рнас ;Р max  , Рср тек  Рнас ; Рmax  , 3 59453 Корисна модель, що заявляється відноситься до області розпізнавання образів, експертних систем, систем діагностики, систем моделювання і прогнозування, аналізу інформації в будь-якій області знань, наприклад, в техніці, зокрема в ливарному виробництві або в медицині, зокрема в стоматології. Найбільш близьким за технічною реалізацією способом, який взято за прототип, є "Спосіб діагностики захворювань" [1]. За цім способом значення всіх ознак (що залежать від виразності ознак або симптомів) спеціальним чином сумують, що фактично означає трансформацію багатомірного простору в одномірне. Недоліки: спосіб не враховує функцію бажаності іої ознаки; область значень і-ої ознаки визначена двоїчною системою, тобто дозволяє приймати лише два значення (0 і 1), а сама функція вірогідності діагнозу або прогнозу у графічному вигляді являє собою ступінчастий графік залежності від ознак без плавних переходів; сутність його зводиться до ймовірної оцінки всіх прогностичних гіпотез, аж до визначення 100% імовірності за формулою: N N i 1 i 1 Pj  100 AijKi /  Aij де: Pj - вірогідність j-ої гіпотези; Aij - коефіцієнт значимості (інформативності) і-ої ознаки для j-ої гіпотези; будь-яке речовинне число; 4 Ki - коефіцієнт присутності (1) чи відсутності (0) і-ої ознаки у спостерігаємій ситуації (дорівнює виключно 1 або 0 згідно з двоїчною системою). В основу корисної моделі поставлена задача створити такий спосіб, який дозволить підвищити якість і точність розпізнавання образів, диференціальних, комплексних і автономних прогнозування і діагностики, прийняття рішень в експертних системах, аналізу інформації, приватних прогнозування і діагностики, моделювання складних ситуацій, видачі рекомендацій, прогнозування, постановки остаточних прогнозу і діагнозу, а також врахувати функцію бажаності оптимального ущільнення форми, одночасно змінити двоїчну (дискретну) систему області значень ознак на аналогову безперервну систему представлення значень ознак в інтервалі [0;1] і надати можливість самої функції вірогідності прогнозу дефектів приймати вигляд не ступінчастий, а монотонний і безперервний з плавними переходами. Поставлена задача вирішується тим, що проводять повний якісний і кількісний аналіз прогностичної гіпотези; імовірну оцінку прогностичної гіпотези аж до визначення 100% імовірності; облік всіх ознак, властивих прогностичній гіпотезі, в т.ч. приватних ознак, характерних окремим прогностичним гіпотезам. Головною відмінністю від відомого способу є те, що автори пропонують, проводити повний якісний і кількісний аналіз прогностичної гіпотези дефекту "Прорив форми" автономно і незалежно від інших гіпотез, ймовірну оцінку прогностичної гіпотези, аж до визначення 100% імовірності за формулами: Прорив форми %  2  Gмнизк  3  Gсрнизк   100 / 5 де: Gмнизк  1  Gм , якщо Рмтек  Pопт , Gсрнизк  1  Gср , якщо Рср тек  Рнас ; Р опт  , Gм  Рмтек / Рmax , Gcр  Рср тек / Р max , або Gмнизк  0 , якщо Рмтек  Pопт , Gсрнизк  0 , якщо Рср тек  Р опт ; Рmax  . Рмтек  Рнас ;Р max  , Рср тек  Рнас ;Р max  , Pнас  Рмтек  Pmax , Pнас  Р опт  Pmax Pнас  Рср тек  Pmax , Pнас  Р опт  Pmax Прорив форми (%) - вірогідність гіпотези, %; Gср низк - коефіцієнт присутності (1) чи відсутності (0) ознаки, характерної для гіпотези в ситуації, що спостерігається, Gср низк  [0;1] (дорівнює значенню з інтервалу від 0 до 1), фактично є функцією бажаності середньої щільності суміші у всій формі; Gмнизк - коефіцієнт присутності (1) чи відсутності (0) ознаки, характерної для гіпотези в ситуації, що спостерігається, Gмнизк  [0;1] (дорівнює значенню з інтервалу від 0 до 1), фактично є фун кцією бажаності середньої щільності суміші у білямодельній зоні форми; Рср тек - середня щільність суміші в ливарній 3 формі, кг/м ; Рмтек - щільність суміші в білямодельній зоні 3 ливарної форми, кг/м ; Pmax - максимальна щільність суміші в ливар3 ній формі, кг/м ; Pнас - насипна щільність суміші в ливарній 3 формі, кг/м ; 5 59453 6 без обліку інформативності (значимості) чи ознак виду 0312 і з будь-якими іншими речовинними значеннями - для моделей з урахуванням значимості); здійснюють розрахунок еталонної суми прогностичної гіпотези, тобто для ознак, характерних для прогностичної гіпотези, сумуються значення їх ознак. На етапі використання: значення ознак, що спостерігають, вибірково сумують співвідносно для конкретної математичної моделі прогностичної гіпотези (тобто приватні ознаки конкретних прогностичних гіпотез враховують тільки для цих прогностичних гіпотез) і фіксують розрахункову суму: Р опт - оптимальна щільність суміші в ливарній 3 формі, кг/м ; Р опт  0,85 Pmax ; при цьому кількісний аналіз проводять з використанням спеціалізованої апаратури, після цього здійснюють облік всіх ознак, властивих прогностичній гіпотезі, в т.ч. приватних ознак, характерних прогностичних гіпотезі, при цьому ознаки, не характерні для прогностичної гіпотези, але наявні у випадку, не враховують. Спосіб здійснюють наступним чином. Створюють математичну модель, заповнюють таблицю значень ознак прогностичної гіпотези (у виді набору значень виду 01001011 - для моделей Прорив форми %  2  Gмнизк  3  Gсрнизк   100 / 5 де: Gмнизк  1  Gм , якщо Рмтек  Pопт , Gсрнизк  1  Gср , якщо Рср тек  Рнас ; Р опт  , Gм  Рмтек / Рmax , Gcр  Рср тек / Р max , або Gмнизк  0 , якщо Рмтек  Pопт , Gсрнизк  0 , якщо Рср тек  Р опт ; Рmax  . Рмтек  Рнас ;Р max  , Рср тек  Рнас ;Р max  , Pнас  Рмтек  Pmax , Pнас  Р опт  Pmax Pнас  Рср тек  Pmax , Pнас  Р опт  Pmax для прогностичної гіпотези розраховують ступінь імовірності, приймають рішення - пропонують прогноз, виходячи з отриманого значення імовірності. Приклад Було проведено автономне прогнозування з використанням запропонованого способу з насту3 пними початковими умовами: Рнас=970 кг/м , 3 Рmах=1820 кг/м , середня щільність форми 1332 3 3 кг/м , щільність модельної зони 1525 кг/м , щіль3 ність надмодельної зони 1242 кг/м . 3 Р опт  0,85 Pmax  1547 кг/м Прорив форми %  2  Gмнизк  3  Gсрнизк   * 100 / 5 Gмнизк  0,0162 , Gсрнизк  0,268 Комп’ютерна верстка А. Рябко Прорив форми (%) = 22,6%. З розрахунку видно, що сукупність ознак відповідає певній прогностичній гіпотезі про вірогідність дефекту виливків "Прорив форми" - 8,9%. Запропонований спосіб може бути використаний в експертних системах, системах розпізнавання образів, системах діагностики, у системах моделювання і прогнозування, зокрема в ливарному виробництві або медицині, зокрема в стоматології. Джерела інформації: 1. Патент України №529 НА (Україна). Спосіб діагностики захворювань / В.П. Самарай, Н.О. Довбиш, В.О. Маланчук, В.П. Неспрядько, П.О. Довбиш, А.А. Копчак. Підписне Тираж 24 прим. Міністерство освіти і науки України Державний департамент інтелектуальної власності, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601