{"title":"在探测的早期阶段利用机器学习确定船体剩余阻力的可能性","authors":"Евгений Александрович Чуреев, В.И. Пинчук","doi":"10.46845/2541-8254-2024-1(43)-16-16","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В данной статье рассматривается применимость методов машинного обучения для интерполяции значений серийной диаграммы, на примере серии Е.В. Маслюка для мало-мерных рыболовных судов с упрощенными обводами. С использованием нейронных сетей для задач прогнозирования модель была обучена и оптимизирована методом поиска по сетке (Grid Search) и достигла ошибки валидации 1,01% и обучения 1,49%. Точность модели была оценена с учетом допустимой ошибки 3%, общепринятой в инженерных расчетах. Результа-том исследования стала архитектура нейронной сети с точностью 98,51% на валидационном наборе данных, подчеркивающая потенциал использования машинного обучения в ранних расчетах остаточного сопротивления корпуса судна.","PeriodicalId":102937,"journal":{"name":"Youth science reporter","volume":"156 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"ВОЗМОЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСТАТОЧНОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ КОРПУ-СА СУДНА НА РАННИХ ЭТАПАХ ПРОКТИРОВАНИЯ\",\"authors\":\"Евгений Александрович Чуреев, В.И. Пинчук\",\"doi\":\"10.46845/2541-8254-2024-1(43)-16-16\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"В данной статье рассматривается применимость методов машинного обучения для интерполяции значений серийной диаграммы, на примере серии Е.В. Маслюка для мало-мерных рыболовных судов с упрощенными обводами. С использованием нейронных сетей для задач прогнозирования модель была обучена и оптимизирована методом поиска по сетке (Grid Search) и достигла ошибки валидации 1,01% и обучения 1,49%. Точность модели была оценена с учетом допустимой ошибки 3%, общепринятой в инженерных расчетах. Результа-том исследования стала архитектура нейронной сети с точностью 98,51% на валидационном наборе данных, подчеркивающая потенциал использования машинного обучения в ранних расчетах остаточного сопротивления корпуса судна.\",\"PeriodicalId\":102937,\"journal\":{\"name\":\"Youth science reporter\",\"volume\":\"156 \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-04-03\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Youth science reporter\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.46845/2541-8254-2024-1(43)-16-16\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Youth science reporter","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46845/2541-8254-2024-1(43)-16-16","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
ВОЗМОЖНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСТАТОЧНОГО СОПРОТИВЛЕНИЯ КОРПУ-СА СУДНА НА РАННИХ ЭТАПАХ ПРОКТИРОВАНИЯ
В данной статье рассматривается применимость методов машинного обучения для интерполяции значений серийной диаграммы, на примере серии Е.В. Маслюка для мало-мерных рыболовных судов с упрощенными обводами. С использованием нейронных сетей для задач прогнозирования модель была обучена и оптимизирована методом поиска по сетке (Grid Search) и достигла ошибки валидации 1,01% и обучения 1,49%. Точность модели была оценена с учетом допустимой ошибки 3%, общепринятой в инженерных расчетах. Результа-том исследования стала архитектура нейронной сети с точностью 98,51% на валидационном наборе данных, подчеркивающая потенциал использования машинного обучения в ранних расчетах остаточного сопротивления корпуса судна.