CC BY
0УДК 62 Тыллануров Ы., Аллагулыев М.
Тыллануров Ы.
старший преподаватель Инженерно-механический факультет Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
Аллагулыев М.
преподаватель Инженерно-механический факультет Туркменский государственный архитектурно-строительный институт
(г. Ашхабад, Туркменистан)
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ИНЖЕНЕРНОЙ МЕХАНИКЕ: АНАЛИЗ ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Аннотация: в статье рассматривается применение машинного обучения в умных городах для прогнозирования потребностей горожан и оптимизации распределения ресурсов. Описываются преимущества этого подхода, такие как эффективное использование ресурсов, и вызовы, связанные с конфиденциальностью данных и социальными аспектами.
Ключевые слова: машинное обучение, умные города, прогнозирование, оптимизация, эффективность, качество обслуживания, вызовы, конфиденциальность, социальные аспекты.
В современном мире технологии машинного обучения играют всё более важную роль в различных областях науки и техники, включая инженерную механику. Методы машинного обучения позволяют анализировать большие объёмы данных, выявлять скрытые закономерности и предсказывать поведение
механических систем. В этой статье мы рассмотрим основные подходы и примеры применения машинного обучения в инженерной механике.
Машинное обучение позволяет обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных, связанных с механическими системами. Это включает данные о нагрузках, перемещениях, деформациях, напряжениях и других параметрах. С помощью методов машинного обучения можно выявлять корреляции между различными параметрами, строить математические модели и прогнозировать поведение механических систем.
Одной из ключевых областей применения машинного обучения в инженерной механике является прогнозирование отказов механических систем. Используя данные о состоянии оборудования, его эксплуатации и истории отказов, можно создать модели машинного обучения, которые будут предсказывать вероятность отказа системы в будущем. Это позволяет своевременно проводить профилактическое обслуживание и предотвращать дорогостоящие аварии.
Машинное обучение также может быть использовано для оптимизации конструкций механических систем. С помощью методов машинного обучения можно определить оптимальные параметры и характеристики конструкции, которые обеспечивают максимальную надёжность, долговечность и эффективность работы системы.
В инженерной механике машинное обучение может быть применено для управления ресурсами и оптимизации производственных процессов. Используя данные о потреблении материалов, энергии и времени работы оборудования, можно создавать модели машинного обучения, которые будут определять оптимальные режимы работы и распределение ресурсов.
Применение методов машинного обучения в инженерной механике позволяет значительно повысить эффективность работы, улучшить качество продукции и обеспечить безопасность эксплуатации механических систем. В будущем ожидается дальнейшее развитие и усовершенствование технологий машинного обучения в этой области, что позволит решать ещё более сложные
задачи и оптимизировать процессы проектирования, производства и эксплуатации механических систем.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
http://ru.wikipedia.org Tyllanurov Y., Allagulyev M.
Tyllanurov Y.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
Allagulyev M.
Turkmen State Institute of Architecture and Civil Engineering (Ashgabat, Turkmenistan)
APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS IN ENGINEERING MECHANICS: DATA ANALYSIS AND PREDICTION OF BEHAVIOR OF MECHANICAL SYSTEMS
Abstract: article discusses the use of machine learning in smart cities to predict the needs of citizens and optimize resource allocation. The advantages of this approach are described, such as efficient use of resources, and challenges related to data privacy and social aspects.
Keywords: machine learning, smart cities, forecasting needs, optimization, efficiency, quality, challenges, data privacy, social aspects.
