ПРОГНОЗНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕХАНИЧЕСКИХ СВОЙСТВ АЛЬФА-ГЛИНОЗЕМА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

В настоящем исследовании построены прогностические модели механических свойств (модуль Юнга, прочность на разрыв и ударная вязкость) ?-Al2O3. Эксперименты проведены на образцах, полученных методом искрового плазменного спекания (ИПС). Экспериментальные результаты послужили основой для оценки математических моделей и прогнозов как с помощью моделей нейронной сети радиальной базисной функции (RBFNN), так и моделей множественной линейной регрессии (MLR). Результаты сравнения моделей MLR и RBFNN показали хорошее соответствие между экспериментальными данными и предсказаниями модели RBFNN, тогда как модель MLR показывает умеренное согласие с изучаемыми механическими свойствами.