- •1. Введение
- •2. Основные положения теории искусственных нейронных сетей
- •2.1. Введение.
- •2.2. Задачи, решаемые при помощи инс
- •2.3. Устройство инс
- •2.3.1. Искусственный нейрон
- •2.3.2. Искусственная нейронная сеть.
- •2.4. Архитектуры инс
- •2.6. Обучение инс
- •2.5. Математическое обоснование работоспособности инс.
- •2.6.1. Метод обратного распространения ошибки
- •3. Моделирование аэродинамических характеристик несущего винта вертолета
- •3.1 Основные положения аэроупругой математической модели несущего винта
- •3.1.1. Моделирование упругих деформаций лопасти.
- •3.1.2. Уравнение движения лопасти.
- •3.1.3. Аэродинамическая нагрузка на несущем винте.
- •3.1.4 Расчет аэродинамических характеристик нв
- •3.2 Алгоритм моделирования аэродинамических характеристик несущего винта при помощи многослойного персептрона
- •4. Разработка и обучение нейронной сети, моделирующей аэродинамические характеристики несущего винта вертолета.
- •4.1 Разработка программного обеспечения, моделирующего искусственные нейронные сети.
- •4.1.1. Требования к по
- •4.1.2. Разработка по
- •4.1.2.1. Функции выполняемые программой «Искусственные Нейронные Сети 1.1»
- •4.1.2.2Принципиальная схема функционирования «Искусственные Нейронные Сети 1.1»
- •4.2 Исследование влияния конфигурации нейронной сети на эффективность ее работы
- •3.3.1.1. Оценка сходимости по числу нейронов в слое и количеству циклов обучения
- •3.3.1.2. Оценка сходимости по числу слоев сети и количеству циклов обучения
- •3.3.1.2. Оценка влияния числа входов/выходов нейросети.
- •4.3 Формирование предпроцессора и постпроцессора сети
- •3.3.2.1. Информативность параметров
- •3.3.2.2. Нормирование входных и выходных данных.
- •3.3.2.3. Дискретизация входных данных.
- •4.4 Оптимизация процесса обучения нейронной сети
- •3.3.3.1. Усовершенствование метода обратного распространения ошибки
- •3.3.3.2. Метод коррекции ошибки
- •4.5 Обучение нейронной сети с учетом результатов исследований.
- •5. Расчет характеристик несущего винта и сравнение с исходной расчетной моделью
- •5.1. Расчет коэффициента подъемной силы
- •5.2. Расчет коэффициента силы сопротивления
- •5.3. Расчет коэффициента крутящего момента
- •5.3. Расчет коэффициента момента тангажа
- •6. Основные результаты и выводы.
- •7. Расчет себестоимости создания нейросетевой математической модели нв и необходимого по.
- •7.1. Введение
- •7.2. Основные гипотезы и допущения
- •7.4.3. Заработная плата исполнителей.
- •7.4.3.1. Основная заработная плата.
- •7.4.4 Отчисления единого социального налога.
- •7.4.5 Расчет стоимости машинного времени
- •7.4.6 Материалы и комплектующие
- •7.6.6 Накладные расходы.
- •7.6.7 Суммарная себестоимость разработки по.
- •7.5 Расчет рентабельности
- •7.6 Итог
- •8. Безопасности жизнедеятельности. Рабочее место инженера расчетчика и оператора эвм
- •8.1 Введение
- •8.2 Объект экспертизы
- •8.3 Факторы влияющие на работу оператора эвм
- •8.3.1 Электромагнитное излучение
- •8.3.2 Статическое электричество
- •8.3.3 Вентиляция помещения
- •8.3.4 Микроклимат
- •Температуры и относительной влажности воздуха в помещениях с эвм
- •8.3.5 Освещение помещения
- •8.3.7 Электробезопасность
- •8.4 Эргономическая проработка рабочего места.
- •Моторные поля
- •8.5. Расчет показателей, характеризующих охрану и условия труда при работе за эвм.
- •8.5.1 Определение показателей степени автоматизации и механизации труда.
- •8.5.2 Определение показателей травмобезопастности труда.
- •Безопасные операции
- •8.5.3 Определение коэффициента безвредности труда.
- •8.5.4 Определение интегральных показателей.
- •8.6 Пожарная профилактика
- •Профилактика
- •Тушение пожара
- •8.7 Дерево отказов.
- •8.8 Охрана окружающей среды
- •Приложение «Искусственные Нейронные Сети 1.0»
- •Возможности программы
- •Руководство пользователя Загрузка обучающей выборки
- •Создание инс
- •Обучение инс
- •Проведение расчетов при помощи полученной инс
- •Сохранение и загрузка инс
- •Устройство программы
- •«Искусственные Нейронные Сети 1.1»
- •Выполняемые программой функции
- •Основные изменения
- •Создание новой инс
- •Загрузка обучающей выборки.
- •Обучение инс
- •Проведение расчетов при помощи полученной инс
- •Сохранение и загрузка инс
- •Устройство «Искусственные Нейронные сети 1.1»
- •Использованная литература
7.2. Основные гипотезы и допущения
Предприятие ОАО КВЗ, занимающееся разработкой, производством и сбытом вертолетов «Ансат» взлетной массой 3000кг, дальше «Заказчик», испытывает потребность в создании математической модели и ПО для расчета сил и моментов, возникающих на НВ в различных условиях.
Заказчик размещает заказ на разработку математической модели и ПО в Исследовательском Центре «N», который является частной структурой и имеет все необходимые документы, удостоверяющие его компетентность, и право на проведение подобных работ.
Выделенный срок разработки проекта составляет 4 месяца.
7.3. Смета затрат на проведение научно-исследовательской работы.
Смета затрат на проведение настоящей научно-исследовательской работы включает в себя следующие статьи расходов:
Приобретение спецоборудования для научных работ
Приобретение необходимого лицензионного ПО
Заработная плата исполнителей
Отчисления единого социального налога
Стоимость машинного времени
Материалы и комплектующие
Накладные расходы
7.4. Расчет отдельных статей сметы затрат.
7.4.1. Приобретение спецоборудования.
Для проведения необходимых исследований необходимо наличие высокопроизводительного ЭВМ. На сегодняшний день средняя стоимость ПК, удовлетворяющего требованиям проекта, составляет 25000 р., а с учетом транспортно-заготовительных расходов:
Соб=25000+1250 = 26250 р.
В стоимость входят все основное периферическое оборудование (клавиатура, мышь), установка и наладка.
7.4.2. Приобретение лицензионного ПО.
Для проведения исследований и создания модели НВ, без которой невозможна дальнейшая разработка программного обеспечения, требуется студия программирования “Borland C++ Builder”, выпускаемый компанией Borland Software Corporation. Эта среда программирования позволяет создавать быстродействующие программы любой специализации. Стоимость одной лицензии программы “Borland C++ Builder” составляет 32150 р.
Для визуализации результатов расчета и оформления документации необходимо применение продукта фирмы Microsoft, а именно Microsoft Excel, входящего в пакет Microsoft Office и являющегося мощным средством для проведения необходимых дополнительных расчетов, а также визуализации данных. Стоимость одной лицензии пакета Microsoft Office составляет 10500 р.
Общая стоимость затрат на лицензии составит:
;
где Li – стоимость i-огo лицензионного ПО.
Sl = 32150+10500 = 42650р.
Расходы на доставку входят в стоимость продуктов.
7.4.3. Заработная плата исполнителей.
Сначала определим полный перечень необходимых работ.
Таблица 2
Стадии разработки |
Трудоемкость, чел. дней |
Разработка технического задания |
5 |
Поиск и сбор информации |
5 |
Анализ и изучение информации |
10 |
Создание программного обеспечения, для моделирования и применения нейросетей |
47 |
Исследование поведения нейронной сети для нахожления оптимальной конфигурации нейросети для поставленной задачи; |
30 |
Обучение нейросети |
18 дней |
Создание альфа версии ПО, моделирующего НВ на основе нейросетей. |
9 |
Оформление технической документации |
8 |
ТТЗ = 5 ч.д. – разработка технического задания ;
ТПИ = 5 ч.д. – поиск и сбор информации;
ТАИ = 10 ч.д. = анализ и изучение информации;
ТНПО = (Т`Interface + T`TNeuroNet + T`TVariable2DArray + Т`TLayer + TRangeStruct) + (ТInterface + TTNeuroNet + TTVariable2DArray + ТTLayer + TMainForm + TТEducationForm + TТEducatingForm + ТМА) + ТПР + ТОтладки– затраты на создание нейросетевого программного обеспечения, где
Т`Interface = 6 ч.д. – трудозатраты на создание класса Interfece альфа версии;
T`TNeuroNet = 5 ч.д. – трудозатраты на создание класса TNeuroNet альфа версии;
T`TVariable2DArray = 1 ч.д. – трудозатраты на создание класса TVariable2DArray альфа версии;
Т`TLayer = 1 ч.д. – трудозатраты на создание класса TLayer альфа версии;
TRangeStruct = 0.5 ч.д. – трудозатраты на создание класса RangeStruct;
ТInterface = 5 ч.д. – трудозатраты на создание класса Interfece конечной версии;
TTNeuroNet = 2 ч.д. – трудозатраты на создание класса TNeuroNet конечной версии;
TTVariable2DArray = 0.5 ч.д. – трудозатраты на создание класса TVariable2DArray конечной версии;
ТTLayer = 1 ч.д. – трудозатраты на создание класса TLayer конечной версии;
TТEducationForm = 2 ч.д. трудозатраты на создание класса ТEducationForm конечной версии;
TТEducatingForm = 1 ч.д. трудозатраты на создание класса ТEducatingForm конечной версии;
ТМА = 10 ч.д. – затраты на всевозможные модернизации и усовершенствования алгоритма и кода;
ТПР = 5 ч.д. – трудозатраты на проверку мат алгоритма;
ТОтладки = 3 ч.д. – трудозатраты на отладку программы;
Итак, ТНПО = (6+5+1+1+0.5)+(5+2+0.5+1+2+1+10)+5+7 = 47 ч.д.
ТИНС = ТИК + ТИОД + ТИОБ – трудозатраты на исследование поведения нейросети, где
ТИК = 10 ч.д. – трудозатраты на исследование поведения нейросети в зависимости от ее конфигурации;
ТИОД = 10 ч.д. – трудозатраты на исследование поведения нейросети в зависимости от обучающих данных;
ТИОБ = 10 ч.д. – трудозатраты на исследование поведения нейросети в зависимости от методов обучения;
Итак, ТИНС = 10 + 10 + 10 = 30;
ТОБ = ТTx + TTy + TTz + ТMx + TMy + TMz – трудозатраты на проведение обучения нейросети аэродинамическим характеристикам НВ, где
ТTx = 3 ч.д. – трудозатраты на проведение обучения нейросети закону изменения Тх;
TTy = 3 ч.д. – трудозатраты на проведение обучения нейросети закону изменения Ty;
TTz = 3 ч.д. – трудозатраты на проведение обучения нейросети закону изменения Тz;
ТMx = 3 ч.д. – трудозатраты на проведение обучения нейросети закону изменения Mx;
TMy = 3 ч.д. – трудозатраты на проведение обучения нейросети закону изменения My;
TMz = 3 ч.д. – трудозатраты на проведение обучения нейросети закону изменения Mz;
Итак, ТОБ = 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 = 18 д. Следует отметить, что при обучении нейросети какому либо закону, распределение труда невозможно. Однако обучение проходит в автоматическом режиме и участия со стороны исполнителей не требует.
ТМПО = ТInterface + ТОтладки + ТПР – трудозатраты на создание альфа версии ПО, моделирующего НВ, где
ТInterface = 5 ч.д. – трудозатраты на создание класса Interfece;
ТПР = 2 ч.д. – трудозатраты на проверку алгоритма;
ТОтладки = 2 ч.д. – трудозатраты на отладку программы;
Итак, ТМПО = 5 + 2 + 2 = 9 ч.д.
ТОТД = ТОбщЧасть + ТСпецЧасть + ТДопЧасти + ТПроверка – трудозатраты на оформление технической документации, где
ТОбщЧасть = 2 ч.д. – трудозатраты на оформление общей части дипломной работы;
ТСпецЧасть = 10 ч.д. – трудозатраты на оформление основной части дипломной работы;
ТДопЧасти = 3 ч.д. – трудозатраты на оформление дополнительных частей дипломной работы;
ТПроверка – трудозатраты на проверку технической документации;
Итак, ТОТД = 2 + 10 + 3 = 15 ч.д.
Общая трудоемкость Т = 5+5+10+47+30+9+15 = 121 ч.д.
Вычислим расчетную численность исполнителей:
Ч = Т/Ф = 2 человека, где
Т = 121 человеко-дней,
Ф = 4 месяца, или 80 рабочих дней.
Таким образом, для разработки проекта в указанные сроки требуется два человека.
Исходя из расчетной численности для разработок всех стадий проекта, потребуется исполнитель в должности технического специалиста и исполнитель в должности программиста-математика.
Сведем в таблицу информацию о составе исполнителей и распределении трудоемкости.
Таблица 3
Стадии разработки проект |
Трудоемкость, ч.д.
|
Исполнитель
|
Распределение трудоемкости, ч.д.
|
Разработка технического задания |
5 |
Технический специалист |
5 |
Поиск и сбор информации |
5 |
Технический специалист |
2 |
Программист - технический специалист |
3 |
||
Анализ и изучение информации |
10 |
Технический специалист |
5 |
Программист - технический специалист |
5 |
||
Создание программного обеспечения, для моделирования и применения нейросетей |
47 |
Технический специалист |
5 |
Программист - технический специалист |
42 |
||
Исследование поведения нейронной сети для нахожления оптимальной конфигурации нейросети для поставленной задачи; |
30 |
Технический специалист |
11 |
Программист - технический специалист |
19 |
||
Создание альфа версии ПО, моделирующего НВ на основе нейросетей.
|
9 |
Технический специалист |
3 |
Программист - технический специалист |
6 |
||
Оформление технической документации |
15 |
Технический специалист |
7 |
Программист - технический специалист |
8 |
В итоге имеем следующее распределение нагрузки:
Технический специалист: 38 ч.д.
Программист - технический специалист 83 ч.д.
