“`html
Моделирование магнитной гистерезиса с помощью нейронных операторов
Моделирование магнитной гистерезиса представляет собой значительное вызов в области искусственного интеллекта, особенно при оптимизации работы магнитных устройств, таких как электрические машины и приводы. Традиционные методы часто затрудняют обобщение на новые магнитные поля, что ограничивает их эффективность в реальных приложениях. Решение этой проблемы критически важно для разработки эффективных и обобщаемых моделей, способных предсказывать поведение гистерезиса при различных условиях.
Текущие методы моделирования магнитной гистерезиса
В настоящее время для моделирования магнитной гистерезиса используются традиционные нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), нейронные сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и блокирующие рекуррентные блоки (GRU). Однако они обычно обеспечивают точность только для конкретных возбуждений, использованных во время обучения, не способны обобщаться на новые магнитные поля.
Предложенный подход
Исследователи предлагают использовать нейронные операторы, в частности, Deep Operator Network (DeepONet) и Fourier Neural Operator (FNO), для моделирования отношения гистерезиса между магнитными полями. Нейронные операторы отличаются от традиционных нейронных сетей тем, что они приближают базовый оператор, отображающий поля H в поля B, что позволяет обобщаться на новые магнитные поля.
Результаты и выводы
Предложенный метод был оценен с использованием трех метрик ошибок: относительная ошибка в L2-норме, средняя абсолютная ошибка (MAE) и корень среднеквадратичной ошибки (RMSE). Нейронные операторы, особенно FNO и RIFNO, продемонстрировали превосходную точность и способность к обобщению по сравнению с традиционными рекуррентными архитектурами.
В заключение, исследователи представили новый подход к моделированию магнитной гистерезиса с использованием нейронных операторов, преодолевая ограничения традиционных нейронных сетей в обобщении на новые магнитные поля. Предложенные методы, DeepONet и FNO, вместе с RIFNO, демонстрируют превосходную точность и способность к обобщению.
“`
“`html
Внедрение ИИ в бизнес
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития своей компании, рекомендуем ознакомиться с возможностями использования нейронных операторов для моделирования законов материалов. Определите области, где можно применить автоматизацию и оптимизацию с помощью ИИ, и выберите подходящее решение.
Для получения советов по внедрению ИИ или ознакомления с новостями об ИИ, присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу t.me/itinainews или следите за нами в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте наш AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales, который поможет вам в автоматизации процессов продаж и обслуживания клиентов.
Узнайте, как использование ИИ может изменить ваши бизнес-процессы с помощью решений от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
