Aplikace umělé inteligence v polymerních kompozitních materiálech

Abstract

Tato práce se zabývá problematikou vyuţití neuronových sítí pro predikci vlivu geometrických faktorů při výrobě laminátů. Geometrické faktory související s tvary laminátových výrobků se vyuţívají při návrzích designu karosářských dílů dopravních zařízení. Byl hodnocen vliv tloušťky, zaoblení a zkosení laminátových vzorků na jejich vlastní frekvence při dynamickém buzení reproduktorem. Cílem práce je navrhnout a ověřit neuronový model pro predikci vlastních frekvencí těchto vzorků.

This process deals with the use of neural networks to predict the influence of geometrical factors in the production of laminates. Geometrical factors related to the shapes of laminate products are used for design proposals for body parts of transportation equipment. These factors were evaluated: the influence of thickness, curvature and shear of laminate samples at their natural frequency of the dynamic excitation of speaker. The goal is to create and confirm the neural network model for predicting the natural frequencies of these samples.