Детальная информация

Название Разработка системы прогнозирования результатов ультразвуковой сварки с использованием методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.03.01_02 «Технологии разработки программного обеспечения»
Авторы Сергиенко Кирилл Александрович
Научный руководитель Федотов Александр Александрович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2025
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика машинное обучение ; методы оптимизации ; регрессия ; суррогатное моделирование ; ультразвуковая сварка ; градиентный бустинг ; machine learning ; optimization methrods ; regression ; surrogate modeling ; ultrasoic wielding ; gradient boosting
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.01
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2981
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\37233
Дата создания записи 19.09.2025

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Данная работа посвящена решению проблемы исследования прочностных характеристик шва при ультразвуковой сварке полимерных деталей. Целью является создание системы, которая по параметрам процесса оценивает вероятный результат сварки и определяет параметры, при которых ожидается улучшение результата. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Исследование подходов к суррогатному моделированию 2. Разработка модулей оптимизации гиперпараметров суррогатных моделей на основе машинного обучения, оптимизации аппроксимирующей функции и симуляции эксперимента 3. Анализ методов машинного обучения, подходов к кросс-валидации и методов оптимизации в рамках оптимизации гиперпараметров 4. Проведение тестирования системы на функциях-бенчмарках в рамках задачи оптимизации чёрного ящика В результате тестирования разработанная система показала, что способна существенно сократить количество экспериментов по определению глобального экстремума по сравнению с классическими итеративными методами.

This work tackles the challenge of evaluating the strength characteristics of weld seams produced by ultrasonic welding of polymer parts. Its goal is to create a system that, given the process parameters, predicts the likely welding result and identifies the parameter settings that should enhance that result. Tasks that were solved during the work: 1. Investigation of approaches to surrogate modeling 2. Development of modules for hyper-parameter optimization of surrogate mod-els, optimization of the approximating function, and experiment simulation 3. Analysis of machine-learning and optimization methods based on simulated experiment results 4. Conducting an experiment on an ultrasonic-welding machine using the devel-oped system As a result of testing, the developed system has shown that it can significantly reduce the number of experiments to determine the global extremum compared to classical iterative methods.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 0 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика