Параметры машины: Технические характеристики авто — марки машин в полном каталоге автомобилей

Содержание

Технические характеристики Рено Сандеро Степвей — двигатель, клиренс, расход

Двигатель и коробка передачКолесная формула 1,6 л.
МКП5
1,6 л.
АКП4
1,6 л.
МКП5
ДВИГАТЕЛЬ
Рабочий объем цилиндров, см3 1 598 1 598 1 598
Размер цилиндра, мм 79,5 79,5 78
Число цилиндров 4 4 4
Число клапанов 8 16 16
Степень сжатия 9,5 9,8 10,7
Максимальная мощность кВТ, л. с. 60,5 (82) 75 (102) 83 (113)
Частота вращения коленчатого вала при максимальной мощности, об/мин 5 000 5 750 5 550
Максимальный крутящий момент Нм 134 145 152
Частота вращения коленчатого вала при максимальном крутящем моменте, об/мин 2 800 3 750 4 000
Тип впрыска Распределенный впрыск топлива с электронным управлением
Топливо Бензин
Нормы токсичности EVRO5
КОРОБКА ПЕРЕДАЧ
Число передач 5 4 5
Передаточные числа:
I 3,727 2,727 3,727
II 2,048 1,499 2,048
III 1,393 1 1,393
IV 1,029 0,710 1,029
V 0,756 - 0,756
Задний ход 3,545 2,457 3,545
Передаточное число главной передачи 4,5 3,65 4,357
РУЛЕВОЕ УПРАВЛЕНИЕ
Диаметр разворота, м 9,7
ПОДВЕСКА
Тип передней подвески Независимая, пружинная, типа Макферсон, со стабилизатором поперечной устойчивости
Тип задней подвески Полузависимая, пружинная с телескопическими гидравлическими амортизаторами и стабилизатором поперечной устойчивости
РАЗМЕРНОСТЬ ШИН
Размерность шин 205/55/R16
ТОРМОЗНАЯ СИСТЕМА
Тип тормозной системы Двухконтурный гидравлический привод с диагональным разделением контуров, с усилителем
ABS Bosch 9. 0 Стандарт
Передние тормоза: диски, мм 259 х 12 259 х 12 258 х 22
Задние тормоза: барабаны, дюймы 8
ДИНАМИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
Максимальная скорость, км/ч 165 165 172
Время разгона 0-100 км/ч, с 12,3 12 11,1
РАСХОД ТОПЛИВА, л/100 км
Городской цикл 9,9 10,8 8,9
Загородный цикл 5,9 6,7 5,7
Смешанный цикл 7,3 8,4 6,9
Выброс СО2, г/км 168 197 158
ТОПЛИВНЫЙ БАК, л
Топливный бак, л 50
МАССЫ, кг
Снаряженная масса (без водителя) 1 111 1 165 1 161
Нагрузка на переднюю ось 820 870 830
Нагрузка на заднюю ось 850 800 755
Полная масса транспортного средства 1 560 1 600 1 555
Максимальная разрешенная масса буксируемого прицепа с тормозной системой 1 090 1 150 790
Максимальная разрешенная масса буксируемого прицепа без тормозной системы 580 585 580
ГАБАРИТНЫЕ РАЗМЕРЫ, мм
Длина 4 080
Ширина (без боковых зеркал) 1 757
Высота 1 618
Колесная база 2 589
Передняя колея 1 497
Задняя колея 1 486
Объем багажника 320
Дорожный просвет под нагрузкой 195

6 важных правил при покупке подержанной машины :: Autonews

Покупка автомобиля — одна из наиболее крупных статей расходов. Возможность приобрести машину с нулевым пробегом есть не у многих, а найти средство передвижения без недостатков на вторичном рынке практически невозможно. Как правило, такие предложения имеют богатую историю эксплуатации и различные скрытые дефекты. Кроме того, есть риск купить машину с сомнительным прошлым. Например, она может числиться в угоне или в залоге у банка-кредитора.

Сегодня подержанную технику можно приобрести как напрямую у бывшего владельца, так и в автосалонах. В пользу выбора таких транспортных средств обычно играет финансовый фактор. Однако отсутствие базовых знаний и неграмотные действия при выборе автомобиля на вторичном рынке могут обернуться серьезными неприятностями и незапланированными расходами. Рассказываем о правилах, которые необходимо соблюдать, чтобы провести сделку с максимальной выгодой.Проведите мониторинг

В первую очередь важно собрать как можно больше информации о модели, которую покупатель планирует приобрести. Про ее типичные недостатки и слабые места помогут узнать специализированные форумы, автомобильные издания и сайты.

Нелишним будет заранее поинтересоваться стоимостью ремонтных работ и запчастей. Вооружившись этими сведениями, покупатель сможет подготовиться к самостоятельной диагностике техники и будет увереннее вести торг.

Чтобы ничего не упустить, рекомендуется составить список всех изъянов. Кроме того, следует посетить популярные интернет-площадки для размещения объявлений и собрать данные о продаже похожих моделей. Такой мониторинг поможет определить среднюю рыночную цену на выбранную машину. К тому же в интернете можно найти бесплатные сервисы для расчета стоимости. Не менее важно заранее определить минимальную и максимальную сумму, которую вы готовы заплатить за транспортное средство.

Изучите историю автомобиля

Перед покупкой необходимо внимательно ознакомиться с документами на автомобиль. Можно попросить продавца заранее прислать необходимые данные и узнать часть информации, не выходя из дома. Проверить машину в режиме онлайн можно по регистрационному знаку, СТС, ПТС, VIN, номеру кузова или шасси.

Для этого предусмотрены специальные сервисы, в том числе на официальном сайте ГИБДД.

Проблемы с документами могут стать поводом для отказа от покупки — слишком велик риск лишиться техники и безвозвратно потерять свои деньги. Приобретаемый автомобиль может оказаться угнанным, арестованным или заложенным. Наличие дубликата ПТС на относительно новую машину должно насторожить покупателя. Вполне вероятно, что ее приобрели в кредит и оригинал хранится у банка. Если в ПТС закончилось свободное место, а продавец не переоформил документ заранее — у покупателя появятся сложности при постановке машины на учет.

Внимательно осмотрите кузов

Некоторые дефекты можно найти невооруженным глазом: небольшие вмятины, сколы, царапины, ржавчину, несовпадения оттенков. Если смотреть под острым углом, проще заметить шпаклевку или грунт. А заглянуть в труднодоступные места помогут зеркало и фонарик. При этом грамотно выполненный косметический ремонт не влияет на функциональность автомобиля.

Однако не исключено, что кузов перекрасили после того, как он пострадал в аварии или просто проржавел.

Выявить скрытые дефекты ЛКП призван толщиномер. Также следует обратить внимание на стыки между деталями кузова и состояние соединительных болтов. Зазоры разной толщины и искривления могли появиться в результате ударов или некачественного кузовного ремонта. Если соединительные болты не демонтировались, они будут без царапин и сколов. Кроме того, все двери, капот, лючок бензобака и багажник должны открываться и закрываться без значительных усилий.

Проверьте двигатель

Под капотом автомобиля должно быть сухо, но вычищенный до блеска моторный отсек — плохой показатель. Вероятнее всего, так хозяин пытался скрыть протечку масла. При осмотре необходимо также проверить шланги на наличие трещин и разрывов. Нестабильная работа двигателя, посторонние звуки, сизый или черный дым из выхлопной трубы — это как минимум причины для серьезной уступки в цене.

Независимо от типа трансмиссии, переключение передач не должно сопровождаться рывками, стуками и хрустом. При проверке двигателя и автоматической коробки передач полагаться только на собственные силы не стоит. К диагностике лучше привлечь профессионалов. Они внимательно осмотрят машину и расскажут о том, какие механизмы пора заменить, а также проконсультируют по ценам.

Продиагностируйте ходовую часть

Сохранить подвеску в хорошем состоянии в условиях российских дорог практически невозможно. К тому же состояния рычагов, стоек, амортизаторов и других элементов помогает определить соответствие реального пробега показаниям одометра. Покупателю следует совершить тестовую поездку, особенно если нет возможности проверить ходовую часть в автосервисе. Лучше всего выбрать плохой участок дороги и послушать, как подвеска отрабатывает неровности.

При движении не должны появляться скрипы, стуки и другие посторонние звуки. Их присутствие говорит о проблемах и неисправностях. Можно прокатиться самостоятельно или сесть в пассажирское кресло и попросить хозяина выполнить необходимые маневры. Например, крутой поворот, ускорение и резкое торможение. Если владелец отказывает покупателю в этой возможности — скорее всего, ему есть что скрывать. От такой покупки целесообразнее отказаться.

Оцените состояние салона

После проверки подкапотного пространства можно переходить к салону. Ищите механические повреждения: потертости обивки, царапины и трещины на пластиковых поверхностях. При качественном уходе салон остается в хорошем состоянии долгие годы. Стертые накладки на педали и руль свидетельствуют о длительной эксплуатации, а слишком потрепанные сиденья выдают автомобиль, который использовали в качестве такси.

Также следует убедиться, работают ли стеклоподъемники, салонный свет, кондиционер, подогрев сидений и другие опции. Основаниями для снижения стоимости могут стать нерабочие стеклоподъемники и регулировки, трещина на лобовом стекле или проваленное сиденье. При этом обосновать высокую цену наличием дорогой музыкальной системы или другого дополнительного оборудования продавец не вправе. Если он не согласен — предложите снять магнитолу и попросите скидку за ее отсутствие.

ЯндексАвто

Мы используем файлы cookie, чтобы сделать наш веб-сайт максимально удобным и полезным для Вас. Узнать больше Закрыть

Куки (англ. cookie, буквально — печенье) – это небольшие фрагменты пользовательских данных, которые веб-сервер сайта отправляет браузеру (веб-клиенту) пользователя. Эти данные хранятся на устройстве пользователя. В дальнейшем, при попытке зайти на соответствующий сайт, браузер передает cookie серверу в составе http запроса.

Куки используются с целью:

  1. Ведения статистики посещений
  2. Аутентификации пользователя
  3. Хранения настроек контента
  4. Изучения и улучшения пользовательского опыта

и т. д

Мы используем файлы cookie в первую очередь для изучения поведения пользователей на наших сайтах, для улучшения функционала и интерфейсов, что бы посетители могли найти интересующую их информацию быстрее и в наиболее полном виде.

Файлы cookie не применяются нами для идентификации личности пользователей или настройки рекламных рассылок.

 

Файлы cookie могут быть разделены на следующие категории:

  1. «Технические» cookie - необходимы для обеспечения бесперебойной работы веб-сайта и его функций. Например, они используются в функционале калькулятора ТО.
  2. «Функциональные» cookie - упрощают использование веб сайта. Например, функция автоматического логина в личном кабинете.
  3. «Сервисные» cookie - собирают информацию об использовании пользователем веб-сайта. Например, какие страницы посещал пользователь и как долго он на них находился.
  4. «Сторонние» cookie - устанавливаются третьими лицами, например, социальными сетями. Они в первую очередь используются для интеграции контента социальных сетей, например, плагинов, на нашем веб-сайте.

 

Наш сайт можно использовать и без сохранения файлов cookie, поэтому если вы не хотите, чтобы информация о вашем посещении попадала в статистику, вы можете отключить сохранение кук для сайта в вашем браузере. Подробнее вы можете узнать в инструкции вашего браузера.

Названы характеристики лимузина "Кортеж" для президента России

По информации Минпромторга России, с сегодняшнего дня глава государства приступил к замене старого парка автомобилей на новый, сделанный в России. Созданный для инаугурации лимузин отвечает всем требованиям "президентского" автомобиля с точки зрения безопасности, технологичности и комфорта.

На всех этапах проекта вместе с разработчиками - государственным научным центром ФГУП "НАМИ" - в создании лимузина представительского класса активное участие принимали представители ФСО России.

Проект "Единая модульная платформа" изначально предполагал три основные цели: создание семейства автомобилей, развитие собственных компетенций и максимальную локализацию производства. При реализации проекта была создана международная кооперация предприятий. Переход на модульные платформы - международный тренд, которому следуют ведущие автоконцерны. Такой подход оправдан как с коммерческой точки зрения, так и с конструкторской. Исходя из этого, был сформирован модельный ряд: седан, лимузин, минивен и внедорожник. Конструкторы учитывали требования потенциальных потребителей автомобилей сегмента "люкс".

При создании данной платформы были использованы методы цифрового производства: все процессы - от проектирования, моделирования до испытаний и производства компонентов (включая аддитивные технологии) осуществлены в цифровой среде. Это позволит развивать автомобили дальше, реализуя на следующих этапах проекта еще более инновационные технические решения, обеспечивающие новые эксплуатационные характеристики, как например, движение на электрической тяге. На сегодняшний момент все семейство автомобилей - гибридное: мощный двигатель V8 работает в паре с электромотором и высоковольтной батареей.

Представленное семейство автомобилей класса люкс выйдет на открытый рынок под собственным брендом AURUS и будет презентовано широкой общественности в рамках Московского Международного Автомобильного Салона - 2018. Продажи на российском и международном рынках автомобилей седан и лимузин начнутся уже в первом квартале 2019 года.

Технические характеристики лимузина:

Длина 6620 мм
Ширина 2000 мм
Высота 1695 мм
Дорожный просвет 200 мм
Двигатель 4,4 л V8 (598 л. с.)
Масса 6500 кг (бронированная версия)
Привод AWD (полный)
Коробка передач Автоматическая 9-ступенчатая

Что такое геометрическая проходимость автомобиля

1. Что такое геометрическая проходимость?

Геометрическая проходимость – это совокупность геометрических параметров автомобиля, влияющих на его способность преодолевать препятствия.

Если говорить о полной геометрической проходимости, то она складывается из нескольких групп параметров, которые можно условно обозначить как базовые и внедорожные.

Базовые параметры – это собственно габаритные размеры автомобиля: длина, ширина, высота и размер колесной базы. От них зависят как непосредственные показатели проходимости, так и геометрические внедорожные параметры.

2. Каковы базовые параметры, влияющие на геометрическую проходимость?

Как уже было сказано выше, геометрическую проходимость во многом определяют именно параметры автомобиля: общая длина и длина колесной базы, высота и ширина автомобиля, а также ширина колеи и длина переднего и заднего свесов. Длина, ширина и высота машины в объяснении не нуждаются, а об остальных можно сказать пару слов. Так, длина колесной базы – это расстояние между осями передних и задних колес, ширина колеи – это расстояние между центрами колес одной оси в пятне контакта с поверхностью, передний свес – это расстояние между осью передних колес и крайней передней точкой автомобиля, а задний свес – соответственно, расстояние между осью задних колес и крайней задней точкой автомобиля.

3. Каковы основные параметры геометрической проходимости?

Обычно, говоря о геометрической проходимости, рассматривают пять основных параметров:

  • клиренс, или дорожный просвет автомобиля;
  • угол въезда;
  • угол съезда;
  • угол рампы, или продольный угол проходимости;
  • угол опрокидывания.

Кратко поясним каждую из этих величин. Клиренс, или дорожный просвет – это расстояние от самого нижнего элемента автомобиля до поверхности земли. По ГОСТ это расстояние измеряется в центральной части автомобиля, но зачастую наиболее низкорасположенный элемент может быть смещен относительно центра: к примеру, им может являться резонатор глушителя или кронштейн амортизатора. Поэтому обычно клиренсом считают именно расстояние от этой нижней точки до горизонтальной поверхности, на которой стоит автомобиль.

Угол въезда – это угол между горизонтальной поверхностью и линией, проведенной между пятном контакта передних колес и нижней точкой передней части автомобиля. Иными словами, это максимальный угол рампы, на которую может въехать автомобиль, не коснувшись ее передней частью кузова. Несложно догадаться, что он зависит от клиренса и длины переднего свеса: чем больше клиренс и меньше передний свес, тем выше будет угол въезда.

Угол съезда – это то же самое, но для задней части кузова: угол между горизонтальной поверхностью и линией, проведенной между пятном контакта задних колес и нижней точкой задней части автомобиля. Иными словами, это максимальный угол рампы, на которую может въехать автомобиль при движении задним ходом, не коснувшись ее задней частью кузова. Он, очевидно, зависит от клиренса и длины заднего свеса: чем больше клиренс и меньше задний свес, тем больше будет угол съезда.

Угол рампы, или продольный угол проходимости – это максимальный угол, который может преодолеть автомобиль, не касаясь поверхности днищем. Он, в свою очередь, зависит от сочетания клиренса и длины колесной базы: чем больше клиренс и короче база, чем больше будет угол рампы. Его изменение, к примеру, можно наглядно увидеть в трехдверной и пятидверной версиях Lada 4X4: углы въезда и съезда у них одинаковы, а вот угол рампы у трехдверки больше, потому что у нее короче колесная база.

Угол опрокидывания, или угол поперечной статической устойчивости – это максимальный угол поворота автомобиля вокруг продольной оси, при котором он может не опрокинуться набок. Он зависит от сочетания ширины и высоты автомобиля, ширины его колеи, а также его центра тяжести: чем больше ширина автомобиля и его колеи, меньше высота и ниже центр тяжести, тем выше угол опрокидывания.

Кроме этих основных параметров геометрической проходимости есть и еще некоторые, определенно относящиеся к геометрии, но не связанные напрямую с габаритами автомобиля. Это максимальный преодолеваемый уклон, глубина преодолеваемого брода, ходы подвески и артикуляция подвески.

Максимальный преодолеваемый уклон – это предельный угол относительно горизонта той поверхности, по которой способен двигаться автомобиль без посторонней помощи, то есть, предельная крутизна уклона, на который может въехать автомобиль.

Глубина преодолеваемого брода – это максимальная глубина водного препятствия, которое автомобиль может преодолеть без негативных последствий для его технической части. Глубина брода прежде всего ограничена высотой расположения точки забора воздуха двигателем: если вода поднимется до нее, то проникнет во впускной тракт и далее в цилиндры, что может спровоцировать гидроудар и серьезную поломку мотора. У обычных автомобилей точка воздухозабора расположена под капотом, что ограничивает максимальную высоту преодолеваемого брода. Специально подготовленные же внедорожники оснащаются шноркелем – патрубком, выводящим точку забора воздуха на уровень крыши, что позволяет преодолевать более глубокие броды без риска гидроудара.

Ход подвески – это максимальное расстояние, которое может проделать колесо в вертикальном направлении от точки максимального сжатия подвески до момента ее полной разгрузки на грани отрыва от поверхности. Чтобы оценить этот параметр, автомобиль можно загнать одним из передних колес на препятствие такой высоты, чтобы заднее колесо на той же стороне оторвалось от поверхности – это называется диагональное вывешивание, поскольку второе переднее колесо в этом случае тоже будет на грани отрыва от земли. Ну а расстояние по вертикальной оси между высотой подъема переднего и заднего колеса на одной стороне автомобиля в таком положении – это и есть артикуляция подвески. Ходы подвесок колес и артикуляция оказывают косвенное влияние на показатели геометрической проходимости.

4. Является ли геометрическая проходимость приоритетно важной характеристикой проходимости автомобиля в целом?

Выше мы обозначили и объяснили практически все параметры, характеризующие геометрическую проходимость автомобиля. На практике же, в «бытовом» понимании и беглом сравнении под геометрической проходимостью обычно понимают четыре из них: клиренс, а также углы въезда, съезда и рампы. Для описания возможностей своих кроссоверов и внедорожников автопроизводители используют именно эти цифры – и по большому счету, они вполне исчерпывающе характеризуют эксплуатационные показатели машины.

Однако ключевые слова здесь – «эксплуатационные показатели»: цифры геометрической проходимости – далеко не единственное, что определяет реальную проходимость. На нее в не меньшей степени влияют тип привода (а если привод полный – то тип его технической реализации, наличие межосевой и межколесных блокировок, а также характеристики используемых покрышек. И как показывает практика, именно последние становятся главным ограничением внедорожных способностей современных серийных автомобилей.

Технические характеристики ГАЗель Бизнес в АВТОЦЕНТРГАЗ БЕЖИЦКИЙ в городе Брянск

Тип двигателя Бензиновый, 4-тактный, вспрысковый Битопливный (бензин+пропан), 4-тактный Дизельный, с турбонаддувом и охладителем наддувочного воздуха Бензиновый, 4-тактный, впрысковый
Количество цилиндров и их расположение 4, рядное 4, рядное 4, рядное 4, рядное
Диаметр цилиндров и ход поршня,мм 100×92 100×92 94×100 96,5х92
Рабочий объем цилиндров, л 2,89 2,89 2,8 2,69
Степень сжатия 9,2 9,2 16,5 10

Номинальная мощность, нетто кВт (л. с.)

при частоте вращения коленчатого вала, об/мин

78,5 (106,8)


4000

73,4 (99,8) на бензине
73,4 (99,8) на газе*

4000

88,3 (120)


3600

78,5 (106,8)


4000

Максимальный крутящий момент, нетто, Н*м (кгсм)

при частоте вращения коленчатого вала, об/мин

220,5 (22,5)

2500

220,5 (22,5) на бензине
205,8 (21,0) на газе*

2500

270 (27,5)

1400-3000

220,5 (22,5)

2350±150

Порядок работы цилиндров 1-2-4-3 1-2-4-3 1-3-4-2 1-2-4-3
Частота вращения коленчатого вала в режиме холостого хода, об/мин
минимальная
повышенная

800±50
3000±50

800±50
3000±50

750±50
4500

800±50
3000

Направление вращения коленчатого вала (наблюдая со стороны вентилятора) правое правое правое правое
Запас хода от одной заправки при движении на всех типах топлива 400 870 475
ЭБУ один единый один
Контрольный расход основного топлива при движении со скоростью:
60 км/ч, л/100км
80 км/ч, л/100км


10,5
13


10,7
13


8,5
10,3


9,8
12,1

Контрольный расход газа при движении со скоростью:
60 км/ч, куб. м/кг
80 км/ч, куб.м/кг


13
15



Количество газовых баллонов, шт. 1
Емкость газового баллона, л 88
Общая емкость системы газовых баллонов, куб.м/кг 88
Запас хода от одной заправки на основном топливе, км 400
Запас хода от одной заправки на газу, км 345
Суммарный запас хода от одной полной заправки, км 745

ГАЗон Некст — грузоподъемность и технические характеристики

Подрессоренное водительское сиденье «стандарт» (с раздельной регулировкой подушки по высоте и горизонтали, регулировкой угла наклона спинки)
Прикуриватель, пепельница
Розетка 12В
Дополнительная розетка 12В (в задней части салона)
Плафон внутреннего освещения (задний)
Салонный фильтр
Утеплитель радиатора
Потолочная консоль
Система отопления и вентиляции
Вентиляционный люк (материал — стекло с шелкотрафаретной печатью)
Масса снаряженного автомобиля, кг 2220* (2205**)/2155* (2130**) 2340* (2325**)/2190* (2165**)
Полноразмерное запасное колесо
Комплект инструментов
Индикатор износа тормозных колодок
Блок-фары головного света с дневными ходовыми огнями с корректором угла наклона
Подготовка под подключение тахографа (место + провод)
Пакет опций «Комфорт 1»
Головное устройство 1DIN: CD-MP3-ресивер с AM/FM — тюнером с кнопками управления на руле и USB

О

О

Противотуманные фары

О

О

Водительское сиденье «люкс» (подрессоренное, с подлокотником, регулировками, поясничным подпором, подогревом)

О

О

Пакет опций «Комфорт 2» (3-местная кабина)
Аналогично «Комфорт 1» со следующими опциями:
Предпусковой подогреватель-отопитель

О

О

Пакет опций «Комфорт 2» С2-2 (7-местная кабина)
Аналогично «Комфорт 2» со следующими опциями:
Дополнительный отопитель

О

Прочие опции
Платформа с катаными бортами, фанерным настилом, тентом

О

О

Платформа с алюминиевыми бортами, фанерным настилом

О

О

Огнетушитель

О

О

Тахограф

О

О

Комплект дверных карманов (1 левый + 1 правый)***

А

О

Дверной карман задний***

А

О

В чем разница между параметром и гиперпараметром?

Последнее обновление 17 июня 2019 г.

Это может сбить с толку, когда вы только начинаете заниматься прикладным машинным обучением.

Существует так много терминов, которые можно использовать, и многие из них могут использоваться непоследовательно. Это особенно верно, если вы пришли из другой области исследования, в которой могут использоваться некоторые из тех же терминов, что и машинное обучение, но они используются по-другому.

Например: термины « параметр модели » и « гиперпараметр модели .”

Отсутствие четкого определения этих терминов - обычная борьба новичков, особенно тех, кто пришел из области статистики или экономики.

В этом посте мы подробнее рассмотрим эти термины.

В чем разница между параметром и гиперпараметром?
Фото Ирола Трасмонте, некоторые права защищены.

Что такое параметр модели?

Параметр модели - это внутренняя для модели переменная конфигурации, значение которой можно оценить на основе данных.

  • Они требуются модели при прогнозировании.
  • Эти значения определяют умение модели решать вашу проблему.
  • Они оценены или извлечены из данных.
  • Они часто не устанавливаются практикующим вручную.
  • Они часто сохраняются как часть изученной модели.

Параметры являются ключевыми для алгоритмов машинного обучения. Они являются частью модели, которая извлекается из исторических данных обучения.

В классической литературе по машинному обучению мы можем рассматривать модель как гипотезу, а параметры как адаптацию гипотезы к определенному набору данных.

Часто параметры модели оцениваются с помощью алгоритма оптимизации, который представляет собой тип эффективного поиска по возможным значениям параметров.

  • Статистика : В статистике вы можете принять распределение для переменной, например, распределение Гаусса. Двумя параметрами гауссова распределения являются среднее значение ( mu ) и стандартное отклонение ( sigma ). Это справедливо в машинном обучении, где эти параметры могут быть оценены на основе данных и использоваться как часть прогнозной модели.
  • Программирование : При программировании вы можете передать параметр функции. В этом случае параметр - это аргумент функции, который может иметь одно из диапазона значений. В машинном обучении конкретная модель, которую вы используете, является функцией и требует параметров для прогнозирования новых данных.

Имеет ли модель фиксированное или переменное количество параметров, определяет, может ли она называться « параметрический » или « непараметрический ».

Некоторые примеры параметров модели включают:

  • Веса в искусственной нейронной сети.
  • Опорные векторы в машине опорных векторов.
  • Коэффициенты линейной регрессии или логистической регрессии.

Что такое гиперпараметр модели?

Гиперпараметр модели - это конфигурация, которая является внешней по отношению к модели и значение которой невозможно оценить по данным.

  • Они часто используются в процессах, чтобы помочь оценить параметры модели.
  • Они часто уточняются практикующим врачом.
  • Часто их можно установить с помощью эвристики.
  • Они часто настраиваются на конкретную задачу прогнозного моделирования.

Мы не можем знать наилучшее значение гиперпараметра модели для данной задачи. Мы можем использовать практические правила, копировать значения, используемые для решения других задач, или искать наилучшее значение методом проб и ошибок.

Когда алгоритм машинного обучения настраивается для конкретной задачи, например, когда вы используете поиск по сетке или случайный поиск, вы настраиваете гиперпараметры модели или порядок, чтобы обнаружить параметры модели, которые приводят к наибольшему количеству умелые предсказания.

Многие модели имеют важные параметры, которые невозможно оценить напрямую по данным. Например, в модели классификации K-ближайшего соседа… Этот тип параметра модели называется параметром настройки, потому что не существует аналитической формулы для вычисления подходящего значения.

- стр. 64-65, Прикладное прогнозное моделирование, 2013 г.

Гиперпараметры модели часто называют параметрами модели, которые могут сбивать с толку.Хорошее практическое правило, позволяющее преодолеть эту путаницу, заключается в следующем:

Если вам нужно указать параметр модели вручную, то
, вероятно, является гиперпараметром модели.

Некоторые примеры гиперпараметров модели включают:

  • Скорость обучения для обучения нейронной сети.
  • Гиперпараметры C и сигма для опорных векторных машин.
  • k в k-ближайших соседях.

Дополнительная литература

Сводка

В этом посте вы обнаружили четкие определения и разницу между параметрами модели и гиперпараметрами модели.

Таким образом, параметры модели оцениваются на основе данных автоматически, а гиперпараметры модели устанавливаются вручную и используются в процессах для помощи в оценке параметров модели.

Гиперпараметры модели часто называют параметрами, потому что они являются частями машинного обучения, которые необходимо настраивать и настраивать вручную.

Этот пост помог вам прояснить путаницу?
Дайте мне знать в комментариях ниже.

Есть ли параметры модели или гиперпараметры, в которых вы все еще не уверены?
Опубликуйте их в комментариях, и я сделаю все возможное, чтобы прояснить ситуацию.

О Джейсоне Браунли
Джейсон Браунли, доктор философии, является специалистом по машинному обучению, который учит разработчиков добиваться результатов с помощью современных методов машинного обучения с помощью практических руководств. Параметры модели

и гиперпараметры в машинном обучении - в чем разница? | Бенджамин Оби Тайо, доктор философии.

В модели машинного обучения есть 2 типа параметров:

  1. Параметры модели: Это параметры в модели, которые должны быть определены с использованием набора обучающих данных. Это подогнанные параметры.
  2. Гиперпараметры: Это регулируемые параметры, которые необходимо настроить, чтобы получить модель с оптимальными характеристиками.

Например, предположим, что вы хотите построить простую модель линейной регрессии, используя m-мерный набор обучающих данных. Тогда ваша модель может быть записана как:

, где X - матрица предикторов, а w - веса. Здесь w_0, w_1, w_2,…, w_m - параметры модели . Если модель использует алгоритм градиентного спуска для минимизации целевой функции для определения весов w_0, w_1, w_2,…, w_m, тогда у нас может быть оптимизатор, такой как GradientDescent (eta, n_iter). Здесь eta (скорость обучения) и n_iter (количество итераций) - это гиперпараметры , которые необходимо настроить, чтобы получить наилучшие значения для параметров модели w_0, w_1, w_2,…, w_m. Дополнительные сведения об этом см. В следующем примере: Машинное обучение : оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска.

Примеры гиперпараметров, используемых в пакете scikit-learn

  1. Perceptron Classifier
 Perceptron (n_iter = 40, eta0 = 0.1, random_state = 0) 

Здесь n_iter - это количество итераций, eta0 - скорость обучения, а random_state - это начальное число генератора псевдослучайных чисел для использования при перетасовке данных.

2. Обучение, оценщик тестового разделения

 train_test_split (X, y, test_size = 0,4, random_state = 0) 

Здесь test_size представляет долю набора данных, которая должна быть включена в тестовое разделение, а random_state - начальное число. используется генератором случайных чисел.

3. Классификатор логистической регрессии

 Логистическая регрессия (C = 1000.0, random_state = 0) 

Здесь C - величина, обратная степени регуляризации, а random_state - это начальное число генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных. .

4. Классификатор KNN (k-ближайших соседей)

 KNeighborsClassifier (n_neighbors = 5, p = 2, metric = 'minkowski') 

Здесь n_neighbors - это количество используемых соседей, p - параметр мощности для метрики Минковского.Когда p = 1, это эквивалентно использованию manhattan_distance и euclidean_distance для p = 2.

5. Машинный классификатор опорных векторов

 SVC (kernel = 'linear', C = 1.0, random_state = 0) 

Здесь , ядро ​​определяет тип ядра, который будет использоваться в алгоритме, например, kernel = 'linear' для линейной классификации или kernel = 'rbf' для нелинейной классификации. C - параметр штрафа члена ошибки, а random_state - начальное число генератора псевдослучайных чисел, используемого при перетасовке данных для оценок вероятности.

6. Классификатор дерева решений

 DecisionTreeClassifier (критерий = 'энтропия', 
max_depth = 3, random_state = 0)

Здесь критерием является функция для измерения качества разделения, max_depth - максимальная глубина дерево, а random_state - это начальное число, используемое генератором случайных чисел.

7. Регрессия лассо

 Лассо (альфа = 0,1) 

Здесь альфа - параметр регуляризации.

8. Анализ основных компонентов

 PCA (n_components = 4) 

Здесь n_components - это количество компонентов, которые необходимо сохранить.Если n_components не установлен, все компоненты сохраняются.

Важно, чтобы при построении модели эти гиперпараметры были точно настроены, чтобы получить модель с наивысшим качеством. Хороший пример того, как предсказательная сила модели зависит от гиперпараметров, можно найти на рисунке ниже (источник: Плохой и хороший регрессионный анализ ).

Регрессионный анализ с использованием различных значений параметра скорости обучения. Источник: Плохой и хороший регрессионный анализ , опубликовано в журнале Towards AI, февраль 2019 г., Бенджамин О.Тайо.

Из рисунка выше мы видим, что надежность нашей модели зависит от настройки гиперпараметров. Если мы просто выберем случайное значение для скорости обучения, такое как eta = 0,1, это приведет к плохой модели. Если выбрать слишком маленькое значение эта, например, эта = 0,00001, модель также будет плохой. Наш анализ показывает, что лучший выбор - это когда eta = 0,0001, как видно из значений R-квадрата.

В чем разница между хорошей и плохой моделью машинного обучения, зависит от способности человека понимать все детали модели, включая знания о различных гиперпараметрах и то, как эти параметры могут быть настроены для получения модели с наилучшей производительностью.Использование любой модели машинного обучения в качестве черного ящика без полного понимания сложности модели приведет к фальсификации модели.

Ссылки

  1. «Машинное обучение Python», 2-е издание, Себастьян Рашка.
  2. Машинное обучение: оценщик линейной регрессии Python с использованием градиентного спуска .
  3. Плохой и хороший регрессионный анализ .

Параметры обработки - обзор

9.09.11 Параметры при моделировании лазерной обработки

Для проведения анализа параметров лазерной обработки (толщины жидкого слоя и требований к мощности лазера) поле потока создается на границе газ-жидкость необходимо учитывать.Используются уравнения потока, полученные в предыдущем исследовании. Учитывается ламинарная модель для условий течения и делаются следующие допущения:

1.

В любой момент граница раздела между жидким слоем и твердым материалом является прямой линией и представляет собой изотерму плавления.

2.

Изотерма плавления движется в твердый материал со скоростью V м (скорость плавления), и это происходит параллельно изотерме плавления.

3.

Скорость изотермы плавления считается скоростью резания.

4.

Выдувная струя прикрепляется к жидкому расплавленному слою в любой момент и по всему расплавленному слою.

5.

Физические свойства жидкого слоя ( ρ л , K л , μ л , C Pl ) и твердого материала ( ρ с , K с , μ с , C Ps ) постоянны во всем слое жидкости и твердом материале.

6. ​​

Толщина жидкого расплавленного металла остается постоянной для определенной скорости газовой струи и скорости плавления в любой момент.

В свете сделанных выше предположений толщину слоя жидкости можно рассчитать следующим образом:

Было показано, что величина, обратная напряжению сдвига на границе раздела жидкость-газ ( 28 ), равна

[1 ] 1τg = Ie − hgUePr2 / 3qs

, где τ g - напряжение сдвига на границе раздела газ-жидкость, которое также может быть записано как

[2] τg = Cf2ρeUe

и

[3] τg = мкл (Ulδl)

Объединение уравнений [1] - [3] приводит к

[4] δl = −μl (Ulδl) 2Ie − hgUlPr2 / 3qg

Зная, что ( 1 )

[5] Ie − hg = qlCHρeUe

Объединение уравнений [4] и [5] дает

[6] δl = мкл (UlUe) 1 (Cf / 2) ρeUl

Так как q l = q г и

CH = Cf2 (Pr) −2/3

Также показано, что ( 33 )

[7] UlUe = 52Cfρem˙lSρlμl.

, где S - номер Стэнтона.

Подставляя уравнение [7] в уравнение [6], получаем

[8] δl = μl52Cfρem˙lρlμlS1 (Cf / 2) ρeUl

или

[9] δl = 52m˙lSρlUl

09

09 mlSρlUl

09 m l = ρ l V м . Зная ρ l , U l и m l , можно рассчитать толщину слоя жидкости.

Для определения скорости теплопередачи на границе раздела газ-жидкость принято рассчитывать повышение температуры в жидком слое.Учитывайте передачу тепла твердому материалу. Это будет меньше, чем то, которое передается от пограничного слоя горячего газа к жидкому металлу, на количество, равное количеству, поглощаемому расплавленным слоем. Если расплавленный слой не течет обратно по поверхности, количество тепла, поглощаемого на единицу площади, составляет

12CPlml (Tl − Tm)

, где T l - температура расплавленной поверхности, м l скорость плавления на единицу площади, а T м температура плавления. На практике расплавленный слой действительно течет вниз по потоку и поглощает больше тепла, чем если бы он оставался на месте. Это поглощение расплавленным слоем может быть приблизительно равно ( 33 )

[10] 0,65CPlml (Tl − Tm)

Следовательно, скорость передачи тепла твердому телу под материалом составляет примерно

[11] qs. = ql − 0,65CPlml (Tl − Tm)

или

[12] ql = qs + 0,65CPlml (Tl − Tm) = Kl (Tl − Tm) δl

Перегруппировка уравнения [12] дает

[13] Tl − Tm = qsKl / δl − 0.65CPlml

, где

qs = ml [Lm + CPx (Tm − To)]

T o обозначает температуру окружающей среды в Кельвинах.

Зная q s , T l - T m можно определить и, следовательно, можно рассчитать q l . Одно из объяснений приведенного выше анализа состоит в том, что если интенсивность энергии q l применяется на границе раздела газ-жидкость, изотерма плавления T m на границе раздела жидкость-твердое вещество продвинется в твердый материал скорость V м , которая представляет собой скорость резания, определяемую как скорость, с которой изотерма T м распространяется в твердый материал.

В процессе лазерной обработки тепловложение из-за лазерного излучения увеличивает температуру твердого металла до температуры жидкости, то есть температура основного металла увеличивается с T o до T l . Подвод тепла, необходимого для этого процесса, составляет

[14] (q˙) req = m˙l [∫ToTmCPxⅆT + Lm] = m˙l [CPx (Tm − To) + Lm]

при условии C P постоянна. Фактическое тепловложение из-за лазерного облучения определяется уравнением [12], которое составляет

q˙l = m˙l [CPx (Tm − To) + Lm + 0.65CPl (Tl − Tm)]

Следовательно, эффективность первого закона становится

[15] ηI = (q˙) reqq˙l = CPx (Tm − To) + LmCPx (Tm − To) + Lm + 0.65CPl ( Tl − Tm)

Отмечая, что во время процесса теплопередачи температура основного материала сначала увеличивается с T o до T м , а затем T м до T л .

Эффективность по второму закону (эксергетическая эффективность) включает в себя необходимое количество тепла и подводимой энергии, а также температуры, при которых происходит теплообмен ( 34 ).Следовательно, эффективность второго закона является разумной мерой качества теплопередачи. Следовательно, эксергия, необходимая для процесса лазерного плавления, составляет

[16] Exreq = m˙l [CPx (Tm − To) −ToCPxln (TmTo) + Lm (1-ToTm)]

, а фактический ввод эксергии (Ex в ) равно

[17] Exin = q˙l (1 − ToTm)

Однако эффективность второго закона может быть определена как

[18] ηII = ExreqExin

В этом случае это дает

[19] ηII = CPx (Tm-To) -ToCPxln (Tm / To) + Lm (1-To / Tm) [CPx (Tm-To) + Lm + 0.65CPl (Tl-Tm)] (1-To / Tm)

Следовательно, η I и η II можно вычислить, зная переменные в уравнении [19].

Многие исследователи проводили различные симуляции и моделирование лазерной обработки. Недавно Hu et al. (2011) изучали моделирование расстояния зазора, которое влияет на поток газа при лазерной обработке ( 35 ), а также анализ методом конечных элементов для процесса нагрева и плавления металла, облученного лазером ( 36 ).Коэльо и др. (2004) исследовали высокоскоростную лазерную обработку термопластичных пленок в своей теоретической модели, которая описывала распределение температуры на тонком термопластическом материале во время лазерной обработки. Теплопроводность решалась аналитически методом функции Грина с учетом эволюции тепловых напряжений при нагреве и охлаждении ( 37 ).

Замена традиционных механических инструментов бесконтактными лазерными инструментами может быть оправдана увеличением воспроизводимости процесса, упрощением обработки деталей (устранение производственных линий «стоп и запуск») и увеличением производительности (лазерный луч может сканировать материал быстрее, чем механические средства) .Кроме того, поскольку процесс происходит при контакте и не загрязняет окружающую среду, лазерное излучение с самого начала стало объектом изучения в индустрии термопластов. В этой области особый интерес представляет резка наложенных друг на друга термопластичных пленок, которые представляют собой основной продукт для упаковочной промышленности. Хотя лазерное УФ-излучение может использоваться для резки некоторых типов пластмасс с помощью механизмов фотодиссоциации ( 38 ), в большинстве случаев выбирается лазерное излучение 10,6 мм CO 2 лазеров ( 39 - 41 ).Фактическое моделирование можно резюмировать следующим образом: Лазерная обработка приводит к локальному плавлению или химической деградации. При резке полимера участвуют три механизма: сдвиг расплава, испарение и химическая деструкция. Если все полимерные материалы режутся с помощью комбинации этих трех механизмов, для каждой ситуации можно предположить, что один из них доминирует в процессе.

Большинство термопластичных полимеров разрезаются за счет сдвига локализованного расплава, создаваемого лазерным лучом.Единственный широко используемый полимер, который разрезается лазером путем испарения, - это прозрачный полиметилметакрилат (PMMA или Perspex), и химическое разложение доминирует только при воздействии УФ-излучения. Использование лазерного излучения 10,6 мм, испускаемого лазером CO 2 , создает зону расплава, которая является объектом сдвига, обычно под действием газовой струи, действующей коаксиально с лазерным лучом, или в результате внутренних сил, как рассматривается в данном документе. Работа. Затем важно определить модель, основанную на теплопередаче, которая происходит во время процесса.Это включает решение уравнения теплопроводности:

[20] ∂T∂t + ν → · ∇T = k∇2T + Q (r) ρCP,

, где ρ (кг · м - 3 ) - плотность, C p (Дж кг −1 K - 1 ) удельная теплоемкость при постоянной температуре, k (m 2 s −1 ) тепловая коэффициент диффузии, Q ( r ) выделяемое тепло, и ν → вектор скорости.

Если предположить, что термопласт, который нужно разрезать, движется только в одном направлении (скажем, XX), то уравнение [20] может иметь вид

[21] ∂∂t {ΔT (r, t)} = k∇2 {ΔT (r, t)} - ​​vx∂∂x {ΔT (r, t)} + 1ρCPQ (r),

, где Δ T ( r , t ) - изменение температуры (до температуры окружающей среды) а r представляет координаты x , y и z . Тепло, выделяемое материалом из-за поглощения лазерного излучения, равно

[22] Q (r) = 4aTPπ (d / 2) 2exp [−2 (x2 + y2) (d / 2) 2] exp ( −aTz),

, где P (Вт) представляет собой среднюю мощность, отдаваемую лазером, a T (m - 1 ) коэффициент затухания и d (m) диаметр луча на материале.

В случае термопластичных пленок среду можно рассматривать как бесконечное полупространство, поскольку h >> 2 k / v x ( 42 ).Тогда, учитывая лазерный луч, распространяющийся в направлении ZZ, граничные условия для решения уравнения [21] следующие:

[23] ΔT (x, y, z, t) | t = 0 = 0,

[24] ΔT (x, y, z, t) | x, y, z = ± ∞ = 0,

[25] δT (x, y, z, t) | t = 0 = 0

с δT температура градиент.

Тогда, используя функцию Грина ( 43 - 47 ), решение можно записать как

[26] ΔT (x, y, z, t) = ∫ − ∞ + ∞∫ − ∞ + ∞ ∫0 + ∞∫0 + ∞Q (ξ, η, μ, τ) G (xξ, yη, zμ, tτ) dξdηdμdτ.

Эта методология имеет то преимущество, что функция Грина не зависит от неоднородных членов дифференциального уравнения; затем, определив функцию Грина, решение может быть получено простым интегрированием ( 48 ).С помощью этого метода, подробно описанного Коэльо ( 49 ), решение, полученное для уравнения [21], составляет

[27] ΔT (x, y, z, t) = 2aTPπρCP∫0t1 (d / 2) 2 + 8k ( t − τ) ехр {- [x − vx (t − τ)] 2 + y2 (d / 2) 2 + 8k (t − τ)} × exp {aT [k (t − τ) −z]} erfc {2aTk (t − τ) −z4k (t ​​− τ)} dτ.

Однако, как указывалось ранее, термопластические пленки, о которых идет речь в этой главе, обладают высокой пропускной способностью для лазерного излучения, а теплопроводность материала снижается из-за низких значений теплопроводности. Таким образом, влияние z можно не учитывать в решении, за исключением члена exp (- α T z ) при рассмотрении затухания луча на пути.Тогда модель может стать

[28] ΔT (x, y, z, t) = 4aTPπρCPexp (−aTz) ∫0t1 (d / 2) 2 + 8k (t − τ) × exp {- [x − vx (t − τ)] 2 + y2 (d / 2) 2 + 8k (t − τ)} ⅆτ.

Температурное поведение при охлаждении можно предсказать с помощью соотношения

[29] ΔT (x, y, z, t) | t> tinter = ΔT (x, y, z, t) −ΔT (x, y, z, t − tinter)

, где t inter - время взаимодействия.

Кроме того, из-за высокой прозрачности, которую термопластические пленки представляют для лазерного излучения 10,6 мм, было рассмотрено введение отражающего материала под наложенные пленки - была рассмотрена металлическая подложка.Это присутствие можно смоделировать, рассмотрев наличие другого источника под термопластом, обусловленного коэффициентом отражения R ∗ и, как ожидается, повысит эффективность процесса. Тогда уравнение [28] должно быть изменено соответствующим образом, что приведет к

[30] ΔT (x, y, z, t) = ΔT (x, y, z, t) | w → / subst + (1 − A) 2R ∗ ΔT (x, y, | z − 2h |, t) | w → / subst

с Δ T ( x , y , z , t ) w / subst значение, ожидаемое без подложки, определяемое формулами [28] или [29] и A поглощения пленки.

Приведенные выше соотношения позволяют прогнозировать технические параметры, необходимые для достижения определенной температуры, которая для целей сварки является температурой сварки T с . Обычно учитывается плотность поставленной энергии.

( E = A r ) 0 в качестве полезного параметра, объединяющего значения переменных процесса: падающая мощность лазера P 0 , скорость смещения v x , и диаметр лазерного пятна d , над материалом.Тогда выражение

[31] (EAr) 0 = 4P0πvxd

связывает все наиболее важные инженерные параметры, используемые при лазерной обработке. Однако, помимо плотности энергии, необходимой для повышения температуры термопластов до соответствующего уровня, необходимо также учитывать термические напряжения, возникающие во время взаимодействия, поскольку они являются основными механизмами, участвующими в процессе сдвига.

Выражение, которое дает расширение (или сжатие) материала Δ L линейного размера L материала с линейным коэффициентом теплового расширения α L (K - 1 ), подвергнутого воздействию изменение температуры Δ T равно ( 37 )

[32] ΔL = αLLΔT

Это выражение связано с расширением во время фазы нагрева и сжатием во время охлаждения.Если учесть, что распределение температуры симметрично относительно своего максимума, то по мере охлаждения материала в направлении YY появляются противоположные сжимающие силы. Интенсивность этих сил имеет прямое влияние на вид разреза, который может быть получен. На рисунке 7 представлена ​​упрощенная схема этого явления. Таким образом, в соответствии с уравнением [32], в зависимости от диаметра поперечного сечения пучка над термопластом, можно иметь различные характеристики резки. Чтобы добиться сварки между двумя наложенными друг на друга пластиковыми пленками, лазер должен иметь диаметр, обеспечивающий надлежащую влажность и распределение расплавленного материала. Это значение можно предсказать, если предположить, что диаметр луча d должен быть, по крайней мере, такой же величины, как толщина пленки. Тогда условие будет

Рис. 7. Упрощенная схема представляет действие термических напряжений (стрелки) во время обработки. WP - сварочная ванна; HAZ - зона термического влияния.

После Коэльо, Дж. М. П .; Abreu, M. A .; Родригес, Ф. С. Высокоскоростная лазерная резка наложенных друг на друга термопластичных пленок: тепловое моделирование и характеристика процесса. Опт. Laser Eng. 2004, 42 (1), 27–39; Аноним, 2013. Моделирование сварки внахлест термопластичных пленок с пропусканием излучения лазера CO2: приближение баланса энергии. [онлайн] Доступно по адресу: http://opticalengineering.spiedigitallibrary.org/article.aspx?articleid=1088348.

[33] d> 2hαLΔT

с Δ T = T с - T 0 и T 0 температура окружающей среды. Напряжение σ T (Па), связанное с линейным расширением, равно

[34] σT = αLEΔT

E является термопластическим модулем упругости при растяжении.

Модель и процедуры обработки демонстрируют, что эти операции резки могут быть выполнены без необходимости вспомогательной газовой струи, что сводит к минимуму эксплуатационные расходы.

Ahn et al. (2010) обнаружили, что для изучения характеристик теплопередачи в процессе лазерной обработки необходимо выполнить трехмерный квазистационарный анализ теплопередачи с использованием коммерческого кода SYSWELD V9.0 ( 50 ). По результатам анализа количественно оценено влияние параметров резания на распределение температуры в окрестности участка реза.На основе этих результатов были оценены оптимальные условия резания и проведено сравнение с другими аналогичными отчетами ( 51 - 53 ).

Если движущаяся координата и предположение квазистационарного режима применяются к обобщенному трехмерному уравнению теплопередачи, распределение температуры T ( x , y M , z ) в заготовке удовлетворяет дифференциальное уравнение для трехмерного теплопереноса, как показано в уравнении [35].

[35] ∂∂x (k∂T∂x) + ∂∂yM (k∂T∂z) + q = −ρCPV∂T∂yM

, где k , y M , q , ρ , C p и V - теплопроводность, составляющая направления y движущихся координат, интенсивность теплового потока, плотность, удельная теплоемкость и режущая способность. скорость лазера соответственно.

Результаты анализа сравниваются с результатами экспериментов для проверки численной модели с точки зрения ширины пропила. Предполагается, что лазер представляет собой модель конического теплового потока с гауссовым распределением теплового потока в вертикальной плоскости и линейным изменением радиуса теплового потока, как показано в уравнении [36].

[36] q = 3ηPπtw (3re2−3reβtw + β2tw2) exp [−x2 + y2 (re + β (z − tw)) 2]

, где η , r e и β обозначают КПД, эффективный радиус теплового потока на верхней поверхности образца и наклон теплового потока соответственно.В общем, при численном анализе сложно создать физическую модель с точной интенсивностью окисления и теплотой испарения. Следовательно, интенсивность теплового потока принята равной ηP , как показано в уравнении [36]. Эффективность теплового потока оценивается путем сравнения результатов экспериментов с результатами численного анализа. Помимо теплового моделирования процесса лазерной обработки, в последнее время исследователи также интересовались и изучали как подход к планированию эксперимента (DoE), так и процесс алгоритма оптимизации ( 54 , 55 ).По результатам трехмерного квазистационарного анализа теплопередачи количественно оценено влияние параметров процесса на распределение температуры и характеристики теплопередачи в окрестности разреза.

Параметры машины

STEPCRAFT M-Series Параметры машины

M.500

M.700

M.1000

Разрешение оси

800 Schritte / Umdrehung

Тактовый режим

Четверть шаговый режим

Расстояние / вращение

5 мм / оборот

Скорость (быстрая)

85 мм / с (привод по диагонали 120 мм / с)

Скорость (ручной привод, быстрый)

X / Y = 85 мм / с
Z = 50 мм / с

Скорость (ручной привод медленный)

X / Y / Z = 5 мм / с

Скорость (опорный диск поиска)

X / Y / Z = 10 мм / с

Скорость (опорный диск отводной)

X / Y / Z = 1 мм / с

Самый короткий пандус / уклон

300 мс

Направление движения

В зависимости от используемого управляющего ПО

Датчик начала отсчета в конце (ось X)

отрицательное

Датчик начала отсчета в конце (ось Y)

положительный

Датчик начала отсчета в конце (ось Z)

отрицательное

Заказать эталонный привод

Z-X-Y

Стол станка, ось X

от 0 до 348 мм

от 0 до 478 мм

от 0 до 678 мм

Стол станка, ось Y

от 0 до 543 мм

от 0 до 743 мм

от 0 до 1043 мм

Стол станка, ось Z

от 0 до 194 мм

от 0 до 194 мм

от 0 до 194 мм

Исходное положение X

0 мм

0 мм

0 мм

Исходное положение Y

543 мм

743 мм

1043 мм

Исходная позиция Z

0 мм

0 мм

0 мм

Ключевые параметры процесса для мониторинга работоспособности станка с ЧПУ

Обработка с ЧПУ - это широко используемый термин в мире производства.Это относится к машинам, которые используются в основных производственных процессах инструментов и продуктов в основных промышленных условиях.

Обработка с ЧПУ - это широко используемый термин в мире производства. Это относится к машинам, которые используются в основных производственных процессах инструментов и продуктов в основных промышленных условиях.

Не только в промышленности, станки с ЧПУ также широко используются в небольших помещениях, таких как цеха и мастерские.

Станки с ЧПУ являются основными операторами любого механического процесса, в основном производственного.Поскольку это основные операторы, основная функция почти всех отделов в любой обрабатывающей промышленности может ложиться на плечи ЧПУ.

Очень важно обеспечить техническое обслуживание ЧПУ и следить за его работой. Любой нанятый человек или установленная машина, если оставить ее без дела, может привести к огромной потере ресурсов. Ваш ожидаемый объем производства в час будет испорчен, что в конечном итоге приведет к серьезной потере прибыли.

Вот почему мы собираемся обсудить различные аспекты, связанные со станком с ЧПУ - что это такое, как он работает, его преимущества, советы по обслуживанию и советы по его улучшению, чтобы сэкономить ваше время и деньги.

Что такое станок с ЧПУ и как он работает?

Станок с ЧПУ или станок с числовым программным управлением использует компьютер и соответствующее программное обеспечение, которое связано с конкретными станками и управляет их функциями. Термин «Computer Numeric Control» происходит от более старой версии NC или Numeric Control.

В основном ЧПУ связано с машинами и инструктирует их производить детали соответственно. Будь то движение, функция охлаждающей жидкости или скорость, каждый аспект производственной машины управляется программой ЧПУ с использованием компьютерного языка, также известного как «G-код».”

Программное обеспечение, такое как CAD и CAM, часто используется для написания G-кода. Программисты ЧПУ несут ответственность за написание и кодирование программ, а операторы ЧПУ работают с обрабатывающими устройствами с ЧПУ.

Обработка с ЧПУ - это основной инструмент, используемый в различных производственных процессах в современном мире. Изначально станки с ЧПУ были дорогими и могли быть доступны только в крупных промышленных секторах.

Но из-за увеличения спроса и потребностей в каждом секторе теперь вы можете найти станок с ЧПУ, который соответствует вашему бюджету и может быть установлен в любом домашнем магазине.Однако цена может варьироваться в зависимости от качества машины. Дорогое оборудование с ЧПУ обеспечивает высокое качество и высокую точность.

Различные типы станков с ЧПУ включают:

■ Токарные станки с ЧПУ: В станках с ЧПУ главный шпиндель вращает другой инструмент, который требует резки, раскалывания или шлифования. Поскольку они используются для создания некоторых основных частей других станков, токарные станки с ЧПУ считаются универсальными.

■ Фрезерные станки с ЧПУ: Фрезы с ЧПУ используются для резки твердых материалов, таких как металл, пластик и дерево, и в основном называются обрабатывающими центрами.

■ Водяные форсунки и лазеры: как следует из названия, водяные форсунки и лазеры с ЧПУ используются для точной резки плоских листов.

■ Фрезерные станки с ЧПУ: Фрезерные станки с ЧПУ относятся к категории фрезерных станков с ЧПУ, но характеризуются другими характеристиками из-за конфигурации портала и часто используются для резки дерева.

■ 3D-принтеры: 3D-принтеры преобразуют и создают трехмерные цифровые модели в реальные модели в нужном масштабе. Механизм машины складывает слои, чтобы создать окончательную модель.

Другие типы включают EDMS или электронные разгрузочные машины, пуансоны с ЧПУ, гибочные станки с ЧПУ, станки для резки шаблонов с ЧПУ, резаки для пенопласта и производители пищевых продуктов с ЧПУ, а также многие другие.

В области обработки с ЧПУ быстрое прототипирование является важной услугой, которая помогает в производстве деталей высокого качества. Он в основном используется для создания масштабной модели любого трехмерного дизайна, которая может быть продвинута как концепция для клиентов и инвесторов.

Согласно https: // prototechasia.com / en / metal-machining, профессиональная служба быстрого прототипирования может помочь в приобретении высококачественных моделей в кратчайшие сроки. Убедитесь, что служба компетентна в основных отраслях промышленности, таких как пищевая, автомобильная и электронная, и предлагает конкурентоспособные цены.

Раньше ЧПУ не использовало компьютер и отвечало только за основные функции рабочих станков, такие как информирование о направлении и оси движения фрезы, управление скоростью шпинделя и фрезы, управление типом резак, и контроль за работой теплоносителя.

Поскольку в прошлом машины управлялись вручную, во время производства требовалось много времени и точности. С изобретением ЧПУ операционные машины стали намного удобнее, быстрее и безопаснее, а также значительно повысилась производительность. Это также дает точные результаты и снижает трудозатраты человека.

А так как машины автоматизированы, им не нужен оператор, который бы их постоянно контролировал. Есть еще несколько случаев, когда выполняются ручные операции обработки, такие как прототипирование, техническое обслуживание и ремонт, а также разовые операции.

До того, как ЧПУ и ЧПУ стали основными рабочими устройствами, обрабатывающая промышленность использовала гидравлические трассирующие системы. Гидравлика в этой системе использовалась для управления режущими инструментами и шаблонами.

Советы по повышению эффективности обслуживания и эффективности станка с ЧПУ

Поскольку станки с ЧПУ ежедневно эксплуатируются в каждой отрасли, важно обеспечить их техническое обслуживание и бесперебойную работу, чтобы избежать задержек в производстве и поддерживать его качество.

Хотя это звучит банально, правда, время - деньги. А при надлежащем обслуживании вашего станка с ЧПУ вы экономите деньги и зарабатываете больше в процессе.

Вот несколько советов по обслуживанию любого станка с ЧПУ и повышению его эффективности:

Продление срока службы станка с ЧПУ

Увеличение срока службы машины может помочь вам сэкономить много денег в будущем. Убедившись, что ваша машина работает без сбоев, вам не придется покупать новую машину раньше, чем предполагалось, и вы сократите расходы на ремонт.Чтобы продлить срок службы машины, вам, во-первых, необходимо внимательно следить за ее функционированием, регулярно проверяя ее.

Вам следует проверить все держатели, ручки и вставки внутри аппарата и устранить любую проблему, как только вы ее заметите. Во-вторых, можно использовать новую систему охлаждения или увеличить ее концентрацию, что убережет машину от перегрева и любых повреждений.

В-третьих, вы можете установить криогенную машину, которая использует жидкий азот в качестве хладагента и широко используется в текущих промышленных сценариях.

Эти факторы помогут вашей машине продлить срок ее службы и предотвратить любые поломки. Другой альтернативой продлению срока службы вашего станка является использование более твердых сплавов в держателе инструмента.

Покрытие из оксида алюминия не только увеличит срок службы держателя инструмента, но также поможет сократить цикл.

Установка системы мониторинга оборудования

Система мониторинга оборудования может в любое время уведомить вас о производительности вашего станка с ЧПУ.Важно выйти за рамки базовой настройки, чтобы знать реальные проблемы, которые лежат в вашей машине и способствуют ее медленной работе.

Высококачественная система мониторинга оборудования расскажет вам об основных проблемах машины, общем времени, необходимом для завершения каждого шага или процесса, и другой информации, которая имеет решающее значение для ремонта, технического обслуживания и повышения эффективности всех машин.

Убедитесь, что система мониторинга оборудования подключена к общей сети, которая связывает все станки с ЧПУ вместе.

Это важно для легкого доступа и эффективного общения. Чтобы сделать его более экономичным, вы можете использовать такие инструменты, как Fanuc FOCAS, MTConnect или OPC UA.

Кроме того, установка программного обеспечения для управления оборудованием гарантирует, что ваши запасы в порядке, и, в конечном итоге, поможет вам предотвратить перерасход и поможет вам сэкономить деньги, не создавая затоваривания.

Ваш бизнес будет работать более гладко, так как вы будете получать уведомления, когда товар окажется в дефиците. По сути, эти системы заботятся о ваших машинах и общей производительности, что во всех смыслах принесет пользу вашему бизнесу.

Держите все в порядке

Правильная организация может содержать все в порядке и обеспечивать бесперебойную работу. Это также применимо к обслуживанию станков с ЧПУ.

Поскольку это недооцененная тактика, не многие организации обращают на нее внимание. Иногда возможно, что основная проблема неисправности любого станка с ЧПУ может заключаться просто в неорганизованности. Это может привести к значительной потере денег и времени.

Независимо от того, используете ли вы станок с ЧПУ на производстве или в цехе, важно, чтобы инструменты были организованы и расположены.Это не только повысит эффективность, но и предотвратит потерю основных инструментов, необходимых для работы с машинами.

Вы все еще можете подумать: «Как организация может внести свой вклад в повышение эффективности инструмента с ЧПУ?» Что ж, все сводится к упрощению ваших повседневных задач.

Если вы организованы и содержите свое рабочее место в чистоте, вы можете быстро взять любой необходимый инструмент, не теряя времени на его поиски. Любые спецификации допусков, связанные с вашими технологическими чертежами, тщательно обрабатываются с помощью точной документации.

Он поможет не только вам, но и сотрудникам с более низким уровнем квалификации, которые пытаются научиться работать с инструментом.

Другие способы обеспечить организованность вашей обстановки - это следовать системе маркировки, содержать в чистоте свое окружение, проводить обучение персонала и использовать инструменты. Главное - это организация, а также надлежащая чистота и обслуживание.

Обеспечьте высокое качество программирования с ЧПУ

Чтобы любой станок с ЧПУ работал точно, необходимо убедиться, что программа ЧПУ хорошо написана.Поскольку написание и программирование составляют основу ЧПУ, вам нужно убедиться, что вы понимаете это правильно с самого первого шага.

Наем квалифицированного программиста гарантирует, что программа не содержит ошибок и написана замысловато для достижения точности и точности. Пока вы занимаетесь этим, убедитесь, что программист использует систему инкрементальных вычислений.

Эта функция позволяет пересчитывать выходные данные изменений. Это может сэкономить время, но также приведет к накоплению ошибок. В этом случае вы должны обеспечить использование абсолютных вычислений для повышения точности.

В целом, это гарантирует, что крошечные ошибки, возникающие из-за разницы между системным измерением и фактическим измерением, будут почти незначительными.

Поскольку многие производители и владельцы магазинов покупают станки с ЧПУ у известных производителей, производители и владельцы магазинов должны проконсультироваться с производителями, чтобы получить подробную информацию о программе и обработке.

Нанять профессиональные услуги для обеспечения надлежащего обслуживания

Установка и использование станка с ЧПУ в первый раз может сбить вас с толку и заставить усомниться в его эффективности.Если вы не знаете, как проводить еженедельное или ежемесячное обслуживание вашей машины, вы можете нанять профессиональную службу, которая будет регулярно проверять это для вас.

Сюда должны входить:

  • Очистка машины: этот шаг можно выполнить без помощи профессиональной бригады технического обслуживания. Вы можете чистить машину ежедневно, обдувая поверхность воздухом. Скопление мусора на вашей машине и внутри нее может остановить машину. Регулярная очистка от грязи и мусора предотвратит их попадание в систему смазки и, следовательно, обеспечит нормальную работу.Процедура очистки также должна включать удаление стружки с направляющей, удаление отложений материала, проверку промышленного блока управления, проверку ходового винта и очистку шпинделей и фильтров.
  • Смазка также необходима для обеспечения нормальной работы машины. Это помогает избежать преждевременного износа и предотвращает прилипание деталей. Такие детали, как держатель инструмента, винты, шпиндели, направляющие рельсы и подшипники, следует смазывать маслом и консистентной смазкой.
  • Оптимизация компьютерной программы и системы может предотвратить любые ошибки и нарушение любой функции.Это также будет включать очистку корпуса и уничтожение вирусов, если они есть.

Если вы новичок в мире станков с ЧПУ, вам может быть немного страшно сначала проверить производительность вашего станка и убедиться в его повышении производительности.

Хорошо обслуживаемый станок с ЧПУ не только повысит производительность и эффективность, но также может значительно снизить затраты и сэкономить время.

Вы не только выиграете от увеличения производительности в час, но также избавитесь от хлопот, связанных с наймом и оплатой большего количества сотрудников.

Эти советы обеспечат бесперебойную работу вашего оборудования и постоянную выгоду от этого. Они также позаботятся о том, чтобы стружка не отлетела от куска металла, прежде чем вы сможете справиться с ситуацией.

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ ДЛЯ НОВОСТЕЙ БРЕВАРДА

гиперпараметров в машинном / глубоком обучении | Хорхе Леонель

В практике машинного и глубокого обучения M odel Parameters - это свойства обучающих данных, которые будут изучаться сами по себе во время обучения с помощью классификатора или другой модели машинного обучения.Например, веса и смещения или точки разделения в Дереве решений.

Гиперпараметры модели - это свойства, которые управляют всем процессом обучения . Они включают переменные, которые определяют структуру сети (например, количество скрытых единиц), и переменные, которые определяют способ обучения сети (например, скорость обучения). Гиперпараметры модели устанавливаются перед обучением (до оптимизации весов и смещения).

Например, вот некоторые встроенные в модель переменные конфигурации:

  • Скорость обучения
  • Количество эпох
  • Скрытые слои
  • Скрытые единицы
  • Функции активации

Гиперпараметры важны, поскольку они напрямую управляют поведением алгоритма обучения , оказывающее важное влияние на производительность обучаемой модели.

Выбор подходящих гиперпараметров играет ключевую роль в успехе архитектур нейронных сетей, учитывая их влияние на изученную модель.Например, если скорость обучения слишком низкая, модель упустит важные закономерности в данных; и наоборот, если он высокий, могут возникнуть коллизии.

Выбор хороших гиперпараметров дает два основных преимущества:

  • Эффективный поиск в пространстве возможных гиперпараметров; и
  • Более простое управление большим набором экспериментов по настройке гиперпараметров.

Гиперпараметры можно условно разделить на 2 категории:

1. Гиперпараметры оптимизатора,
2.Специфические гиперпараметры модели

Они больше относятся к процессу оптимизации и обучения.

1.1. Скорость обучения:

Если скорость обучения модели намного меньше оптимальных значений, для достижения идеального состояния потребуется гораздо больше времени (сотни или тысячи) эпох. С другой стороны, если скорость обучения намного больше, чем оптимальное значение, тогда она может выйти за идеальное состояние, и алгоритм может не сойтись. Разумная начальная скорость обучения = 0.001.

Важно учитывать, что:
a) модель будет иметь сотни и тысячи параметров, каждый со своей кривой ошибок. И скорость обучения должна соответствовать всем из них
б) кривые ошибок не имеют четкой U-образной формы; вместо этого они, как правило, имеют более сложную форму с локальными минимумами.

1.2. Размер мини-партии:

Размер партии нетривиальным образом влияет на требования к ресурсам процесса обучения, скорость и количество итераций.

Исторически велась дискуссия о том, чтобы выполнить стохастическое обучение , в котором вы подгоните один пример набора данных к модели и, используя только один пример, выполните прямой проход, вычислите ошибку / обратное распространение и установите скорректированные значения для всех гиперпараметров. А затем сделайте это снова для каждого примера в наборе данных.

Или, возможно, лучше передать все данные на шаг обучения и вычислить градиент, используя ошибку, сгенерированную при просмотре всех примеров в наборе данных.Это называется пакетное обучение .

Сегодня обычно используется метод установки размера мини-партии . Стохастическое обучение - это когда размер мини-пакета = 1, а пакетное обучение - когда размер мини-пакета = Количество примеров в обучающем наборе. Рекомендуемые начальные значения для экспериментов: 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256.

Больший размер мини-пакета позволяет ускорить вычисления, в которых используется умножение матриц в обучающих вычислениях.Однако это происходит за счет того, что для тренировочного процесса требуется больше памяти. Меньший размер мини-пакета вызывает больше шума при вычислениях ошибок, что часто более полезно для предотвращения остановки процесса обучения на локальных минимумах. Справедливая стоимость для размера мини-пакета = 32.

Итак, хотя ускорение вычислений побуждает нас увеличивать размер мини-пакета, это практическое алгоритмическое преимущество побуждает фактически уменьшить его.

1.3. Количество эпох:

Чтобы выбрать правильное количество эпох для шага обучения, следует обратить внимание на метрику Validation Error .

Интуитивно понятный способ manual состоит в том, чтобы обучить модель такому количеству итераций, пока ошибка валидации продолжает уменьшаться.

Существует метод, который можно использовать под названием Early Stopping , чтобы определить, когда следует прекратить обучение модели; речь идет об остановке процесса обучения в случае, если ошибка валидации не улучшилась за последние 10 или 20 эпох.

2. Гиперпараметры модели

Они больше участвуют в структуре модели:

2.1. Количество скрытых единиц:

Количество скрытых единиц - один из самых загадочных гиперпараметров. Давайте вспомним, что нейронные сети - это универсальные аппроксиматоры функций, и для того, чтобы они научились приближать функцию (или задачу прогнозирования), им необходимо обладать достаточной «способностью» для изучения функции. Количество скрытых единиц - главный показатель обучаемости модели.

Для простой функции может потребоваться меньшее количество скрытых блоков.Чем сложнее функция, тем больше возможностей для обучения модели потребуется.

Чуть большее количество единиц, чем оптимальное, не является проблемой, но гораздо большее количество приведет к переобучению (т. Е. Если вы предоставите модель со слишком большой емкостью, она может иметь тенденцию к переобучению, пытаясь «запомнить» набор данных, что влияет на способность обобщать)

2.2. Первый скрытый уровень:

Другая эвристика, связанная с первым скрытым уровнем, заключается в том, что установка количества скрытых единиц больше, чем количество входов, как правило, дает лучшие результаты в количестве задач, согласно эмпирическим наблюдениям.

2.3. Количество уровней:

Часто бывает так, что трехслойная нейронная сеть превосходит двухслойную. Но даже более глубокое погружение редко помогает больше. (исключение составляют сверточные нейронные сети, где чем они глубже, тем лучше они работают).

Методы оптимизации гиперпараметров

Процесс поиска наиболее оптимальных гиперпараметров в машинном обучении называется оптимизацией гиперпараметров .

Общие алгоритмы включают:

  • Поиск по сетке
  • Случайный поиск
  • Байесовская оптимизация

Поиск по сетке

Поиск по сетке - традиционный метод реализации гиперпараметров.Это что-то вроде перебора всех комбинаций. Поиск по сетке требует создания двух наборов гиперпараметров:

  1. Скорость обучения
  2. Количество слоев

Поиск по сетке обучает алгоритм для всех комбинаций с использованием двух наборов гиперпараметров (скорость обучения и количество слоев) и измеряет производительность с помощью перекрестная проверка метод. Этот метод проверки гарантирует, что обученная модель получает большинство шаблонов из набора данных (один из лучших методов для выполнения проверки с помощью « K-Fold Cross Validation », который помогает предоставить обширные данные для обучения модели и обширные данные для проверки. ).

Метод поиска по сетке - более простой алгоритм для использования, но он страдает, если данные имеют многомерное пространство, называемое проклятием размерности.

Случайный поиск

Произвольно выбирает пространство поиска и оценивает наборы на основе указанного распределения вероятностей. Например, вместо того, чтобы пытаться проверить все 100 000 выборок, мы можем проверить 1000 случайных параметров.

Однако недостатком алгоритма случайного поиска является то, что он не использует информацию из предыдущих экспериментов для выбора следующего набора.Более того, трудно предсказать следующий эксперимент.

Байесовская оптимизация

Настройка гиперпараметров максимизирует производительность модели на проверочном наборе. Алгоритмы машинного обучения часто требуют точной настройки гиперпараметров модели. К сожалению, эту настройку часто называют « функцией черного », потому что ее нельзя записать в формулу (производные функции неизвестны).

Более привлекательный способ оптимизации и точной настройки гиперпараметров - это , обеспечивающий возможность автоматической настройки модели - например, с использованием байесовской оптимизации.Модель, используемая для аппроксимации целевой функции, называется суррогатной моделью. Популярной суррогатной моделью для байесовской оптимизации является гауссовский процесс (GP). Байесовская оптимизация обычно работает, предполагая, что неизвестная функция была выбрана из гауссовского процесса (GP), и поддерживает апостериорное распределение для этой функции по мере проведения наблюдений.

При выполнении байесовской оптимизации необходимо сделать два основных выбора:

  1. Выбрать приоритетные функции, которые будут выражать предположения об оптимизируемой функции.Для этого мы выбираем Gaussian Process Prior;
  2. Затем мы должны выбрать функцию сбора данных , которая используется для построения функции полезности из апостериорной модели, что позволяет нам определить следующую точку для оценки.

Гауссовский процесс

Гауссовский процесс определяет предварительное распределение по функциям, которое может быть преобразовано в апостериорное по функциям, как только мы увидим некоторые данные.Гауссовский процесс использует матрицу ковариации, чтобы гарантировать, что значения близки друг к другу. Ковариационная матрица вместе со средней функцией µ для вывода ожидаемого значения (x) определяет гауссовский процесс.

1. Гауссовский процесс будет использоваться как перед для байесовского вывода;

2. Вычисление апостериорного позволяет использовать его для прогнозирования невидимых тестовых случаев.

Функция сбора данных

Ввод данных выборки в область поиска осуществляется функциями сбора данных.Это помогает максимизировать функцию сбора данных для определения следующей точки отбора проб. Популярные функции сбора данных:

  • Максимальная вероятность улучшения (MPI)
  • Ожидаемое улучшение (EI)
  • Верхняя граница уверенности (UCB)

Ожидаемое улучшение (EI) является популярным и определяется как:

EI (x) = 𝔼 [max {0, ƒ (x) −ƒ (x̂)}]

, где ƒ (x̂) - текущий оптимальный набор гиперпараметров. Максимальное увеличение гиперпараметров улучшится до .

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Оставить ответ