Applying of neural networks for testing of tracers with usign of emprical data

• Autorzy: Ampuła Dariusz

Identyfikatory

DOI

10.2478/sjpna-2019-0015

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie sieci neuronowych do badań smugaczy z wykorzystaniem danych empirycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

An attempt of designing artificial neural networks for empirical laboratory test results tracers No. 5, No. 7 and No. 8 was introduced in the article. These tracers are applied in cartridges with calibres from 37 mm to 122 mm which are still used and stored both in the marine climate and land. The results of laboratory tests of tracers in the field of over 40 years of tests have been analysed. They have been properly prepared in accordance with the requirements that are neces-sary to design of neural networks. Only the evaluation module of these tracers was evaluated, because this element of tests, fulfilled the necessary assumptions needed to build artificial neural networks. Several hundred artificial neural networks have been built for each type of analysed tracers. After an in-depth analysis of received results, it was chosen one the best neural network, the main parameters of which were described and discussed in the article. Received results of working built of neural networks were compared with previously functioning manual evaluation module of these tracers. On the basis conducted analyses, proposed the modification of functioning test methodology by replacing the previous manual evaluation modules through elaborated au-tomatic models of artificial neural networks. Artificial neural networks have a very important feature, namely they are used in the prediction of specific output data. This feature successfully used in diagnostic tests of other elements of ammunition.

PL

W artykule przedstawiono próbę zaprojektowania sztucznych sieci neuronowych dla empirycz-nych wyników badań laboratoryjnych smugaczy nr 5, nr 7 i nr 8. Smugacze te stosowane są w nabojach o kalibrach od 37 mm do 122 mm, które są ciągle użytkowane i magazynowane za-równo w klimacie morskim, jak i lądowym. Analizie poddano wyniki badań laboratoryjnych smu-gaczy, które otrzymywano przez ponad czterdzieści lat. Zostały one odpowiednio przygotowane, zgodnie z wymogami projektowania sieci neuronowych. Ocenie poddano moduł ocenowy smuga-czy, ponieważ ten element badań spełniał niezbędne założenia potrzebne do zbudowania sztucz-nych sieci neuronowych. Zbudowano kilkaset sztucznych sieci neuronowych dla każdego rodzaju analizowanego smugacza. Po analizie otrzymanych wyników wybrano po jednej najlepszej sieci neuronowej. Ich główne parametry zostały opisane. Wyniki działania zbudowanych sieci neuro-nowych zostały porównane z funkcjonującym dotychczas manualnym modułem ocenowym smu-gaczy. Na podstawie analiz zaproponowano modyfikację funkcjonującej metodyki badawczej poprzez zastąpienie ręcznych modułów ocenowych opracowanymi automatycznymi modelami sztucznych sieci neuronowych.

Słowa kluczowe

EN

neural networks; tracer; laboratory tests; importance classes; evaluation module; hidden layer; neuron

PL

sieci neuronowe; smugacz; badania laboratoryjne; klasy ważności; moduł ocenowy; warstwa ukryta; neuron

• Wydawca: Akademia Marynarki Wojennej im. Bohaterów Westerplatte
• Czasopismo: Scientific Journal of Polish Naval Academy
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 60 nr 3 (218)
• Strony: 5--23
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ampuła Dariusz

• Military Institute of Armament Technology, Wyszyńskiego 7 Str., 05-220 Zielonka, Poland

Bibliografia

• [1] Amunicja wojsk lądowych, collective work, Publ. Ministerstwo Obrony Narodowej, Warszawa 1985 [The ammunition of ground forces — available in Polish].
• [2] Domaradzki R., Zastosowanie sieci neuronowych do generowania strategii decyzyjnych (in-westycyjnych), PhD thesis, Publ. Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków 2007 [Application of neural networks to generating of strategies decision’s (investment) — available in Polish].
• [3] Helt P., Parol M., Piotrowski P., Metody sztucznej inteligencji, Publ. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2012 [Methods of the artificial intelligence — available in Polish].
• [4] Karty z badań laboratoryjnych smugaczy nr 5, nr 7 i nr 8, Archives WITU, 1969–2010 [Cards from laboratory tests of tracers No. 5, No. 7 and No. 8 — available in Polish].
• [5] Metodyka badań diagnostycznych amunicji, collective work, Archives WITU, Index N-5001b, 1985 [The methodology of diagnostic tests of ammunition — available in Polish].
• [6] Sprawozdania z badań środków bojowych, Archives WITU [Reports from tests of ammunition — available in Polish].
• [7] Statistics 13.3 PL, StatSoft Polska, 2018.
• [8] Szaleniec J., Jak uniknąć pułapek przy budowaniu sieci neuronowych? Przewidywanie wyników operacji zatok przynosowych, StatSoft Polska, 2015, pp. 59–80 [How to avoid traps at building neural networks? Forecasting of results surgery of accessory sinuses — available in Polish].
• [9] Wołowiec-Korecka E., Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania procesów azotowania próżniowego stali narzędziowych, StatSoft Polska, 2016, pp. 21–36 [Application of artificial neural networks to modelling processes of vacuum nitriding of tools steel — available in Polish].
• [10] Zieja M., Wójcik J., Artificial neural networks as applied to aircraft flight test planning / Wyko-rzystanie sztucznych sieci neuronowych w planowaniu badań w locie, ‘Journal of KONBiN’, 2012, Vol. 21, No. 1, pp. 149–162.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).