Моделювання механічної поведінки еластомірних матеріалів за допомогою штучної нейронної мережі

In the 21st century neural networks are widely used in various fields, including computer simulation and mechanics. This popularity is caused by the fact that they give high precision, work fast and have a very wide range of settings. The use of artificial neural networks is one of the most popular alternative methods of constructing a deformation curve. With the right choice of the network parameters you can achieve good results not only in the approximation of data but also in the interpolation. The purpose of the work is creating a software product using elements of artificial intelligence for interpolation and approximation of experimental data. The software should work correctly and yield results with minimal error. The solution tool of the problem was use of elements of artificial intelligence but rather neural networks of direct distribution. The neural network of direct distribution was built and trained in this work. It was trained by a teacher (a teacher using the method of reverse error propagation) based on a learning sample of a pre-experiment. For each of the learning types the similarities are being found. During the training with the teacher there is a correction of weight coefficients. After each iteration, the teacher compares the network response and the response that should have been received and adjusts it in order to reduce the difference between the response of the network and the response of the experiment (this mistake is called the learning error). Several networks of different structures were built for testing which received the same dataset that was not used during the training but was known from the experiment. Thus, the network error was found in the amount of allocated energy and the mean square deviation. The article describes in detail the type of network and its topology. The method of teaching and preparing a teaching sample is also described mathematically. As a result of the work, the software was constructed and tested using the artificial neural network and its error was determined. As a result of the experiments it was obtained that the network gives a fairly good results in a well-trained network. This network allows in the future interpolating intermediate results with high accuracy and easily receiving the amount of radiated energy. Neural networks are often used to predict the properties of materials (including composite) from a data set.У ХХІ ст. нейронні мережі широко використовують у різних сферах, зокрема в комп'ютерному моделюванні та механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Створено програмний продукт із використанням елементів штучного інтелекту для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом розв'язання задачі було використання елементів штучного інтелекту, а точніше – нейронних мереж прямого поширення. Збудовано нейронну мережу прямого поширення. Її навчив вчитель із використанням методу зворотного розповсюдження похибки на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, що отримували на вхід однаковий набір даних, якого не використовували під час навчання, але він був відомий з експерименту. Отже, було знайдено похибку мережі за кількістю виділеної енергії та середньоквадратичним відхиленням. Докладно описано тип мережі та її топологію. Метод навчання і підготовки навчаючої вибірки також описано математично. Внаслідок проведеної роботи збудовано та протестовано програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначено її похибку

Demography and Dispersal Ability of a Threatened Saproxylic Beetle: A Mark-Recapture Study of the Rosalia Longicorn (Rosalia alpina)

The Rosalia longicorn or Alpine longhorn (Coleoptera: Cerambycidae) is an endangered and strictly protected icon of European saproxylic biodiversity. Despite its popularity, lack of information on its demography and mobility may compromise adoption of suitable conservation strategies. The beetle experienced marked retreat from NW part of its range; its single population survives N of the Alps and W of the Carpathians. The population inhabits several small patches of old beech forest on hill-tops of the Ralska Upland, Czech Republic. We performed mark-recapture study of the population and assessed its distribution pattern. Our results demonstrate the high mobility of the beetle, including dispersal between hills (up to 1.6 km). The system is thus interconnected; it contained ∼2000 adult beetles in 2008. Estimated population densities were high, ranging between 42 and 84 adult beetles/hectare a year. The population survives at a former military-training ground despite long-term isolation and low cover of mature beech forest (∼1%). Its survival could be attributed to lack of forestry activities between the 1950s and 1990s, slow succession preventing canopy closure and undergrowth expansion, and probably also to the distribution of habitat patches on conspicuous hill-tops. In order to increase chances of the population for long term survival, we propose to stop clear-cuts of old beech forests, increase semi-open beech woodlands in areas currently covered by conifer plantations and active habitat management at inhabited sites and their wider environs

Особливості обробки результатів експерименту за допомогою штучної нейронної мережі

In the XXIst century, neural networks are widely used in various fields, including computer simulation and mechanics. This popularity is due to the fact that they give high precision, work fast and have a very wide range of settings. The purpose of creating a software product using elements of artificial intelligence, for interpolation and approximation of experimental data. The software should work correctly, and yield results with minimal error. The solution tool use of elements of artificial intelligence, but rather neural networks of direct distribution. The neural network of direct distribution has been built and trained in this work. It has been trained with a teacher (a teacher using the method of reverse error propagation) based on a learning sample of a pre-experiment. Several networks of different structures were built for testing, which received the same dataset that was not used during the training, but was known from the experiment, thus finding a network error in the amount of allocated energy and in the mean square deviation. The article describes in detail the type of network and its topology, the method of training and preparation of the teaching sample, is also described mathematically. As a result of the work, the software was constructed and tested using the artificial neural network and its error was determined.В ХХІ веке нейронные сети часто используются в разных сферах, в том числе и компьютерном моделировании и механике. Такая популярность, потому что, они дают высокую точность, быстро работают и имеют очень обширный спектр настроек. Целью работы является создание программного продукта с использованием элементов искусственного интеллекта, для интерполяции и аппроксимации экспериментальных данных. Программное обеспечение должно корректно работать, и давать результаты с минимальной ошибкой. Инструментом для решения было использовано элементы искусственного интеллекта, а точнее нейронные сети прямого распространения. В роботе построена и обучена нейронная сеть прямого распространения. Она обучалась с учителем (учитель с использованием метода обратного распространения ошибки) на основе обучающей выборки предварительно проведенного эксперимента. Для тестирования было построено несколько сетей разной структуры, которые на вход получали одинаковый набор данных который не использовался при обучении, но был известен из эксперимента, таким образом была найдена ошибка сети по количеству выделенной энергии и по среднеквадратическому отклонению. В статье подробно описывается тип сети и ее топология, метод обучения и подготовка обучающей выборки, также описывается математически. В результате проведенной роботы было построено та протестировано программное обеспечение с использованием искусственной нейронной сети и определена ошибка ее работы. Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, компьютерное моделирование, искусственный интеллект, аппроксимация, интерполяция, программное обеспечение.У ХХІ сторіччі нейронні мережі широко використовуються в різних сферах, в тому числі в комп’ютерному моделюванні і в механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Мета роботи створення програмного продукту з використанням елементів штучного інтелекту, для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати, та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом вирішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, які отримували на вхід однаковий набір даних який не використовувався при навчанні, але був відомий з експерименту, таким чином була знайдена похибка мережі за кількістю виділеної енергії та за середньо-квадратичним відхиленням. В статті детально описується тип мережі та її топологія, метод навчання і підготовки навчаючої вибірки, також описано математично. В результаті проведеної роботи було збудоване та протестоване програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначена її похибка

Моделювання механічної поведінки еластомірних матеріалів за допомогою штучної нейронної мережі

У ХХІ ст. нейронні мережі широко використовують у різних сферах, зокрема в комп'ютерному моделюванні та механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Створено програмний продукт із використанням елементів штучного інтелекту для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом розв'язання задачі було використання елементів штучного інтелекту, а точніше – нейронних мереж прямого поширення. Збудовано нейронну мережу прямого поширення. Її навчив вчитель із використанням методу зворотного розповсюдження похибки на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, що отримували на вхід однаковий набір даних, якого не використовували під час навчання, але він був відомий з експерименту. Отже, було знайдено похибку мережі за кількістю виділеної енергії та середньоквадратичним відхиленням. Докладно описано тип мережі та її топологію. Метод навчання і підготовки навчаючої вибірки також описано математично. Внаслідок проведеної роботи збудовано та протестовано програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначено її похибку.</jats:p

OBESITY EFFECT ON THE COURSE OF ABDOMINAL TRAUMA

The aim was to determine the role of obesity in the development of fatal complications and deaths in victims with abdominal trauma. Materials and methods: The study was conducted on the basis of the Department of Polytrauma at the Municipal Health Care Institution of Kharkiv City Council ”O.I. Meshchaninov City Clinical Hospital of Ambulance and Emergency Care”. The authors have analyzed the case histories of 240 patients with abdominal trauma depending on the presence of obesity, which was determined by BMI (body mass index) and/or waist circumference (WC). Results: Complications were found in 93 (38.8%) victims, 34 (14.2%) victims died. It was found that the overall incidence of complications, respiratory and hemocoagulation complications, the incidence of multiple organ failure (MOF) and mortality significantly increased in obese victims. Determination of obesity by the value of the BMI during hospitalization was possible in 41.7% of victims. The identification of WC turned out to be no less informative, but more accessible. Conclusions: Obesity increases the incidence of complications and mortality in victims of abdominal trauma, and is a marker of a negative prognosis. Traditional assessment of BMI during hospitalization in most victims with abdominal trauma is not possible due to the severity of the condition and/or the presence of combined injuries. A good alternative to determining obesity in victims with abdominal trauma is a WC (more than 88 cm in women and more than 102 cm in men).</jats:p