Вестник МГТУ, 2023, Т. 26, № 4.

Пашенцев С. В. Нейронные сети как инструмент совершенствования математической модели. Испытания типа "Циркуляция" с этими значениями параметров при начальной скорости 16 узлов и кладкой руля 35° дали значение Dc = 246,9 м. Чтобы получить массив данных для обучения будущей сети, варьируем базовый набор параметров с помощью подпрограммы VB6 CreateVarModel() (рис. 1). В подпрограмме случайным образом варьируются все базовые параметры модели с амплитудой варьирования, составляющей 20 % (аа = 20). Public Sub CreateVarModel() Randomize Timer ' аа - амплитуда вариаций в процентах If NumbVariants = 0 Then aa = 0 Else aa = 20 With MyModelVar .Cx0= MyModel_00.Cx0 * (1 + aa / 100 * (0.5 - Rnd(1))) ' аналогично по всем параметрам модели MyRule.Cyra = .Cyra * (1 + aa / 100 * (0.5 - Rnd(1))) End With: End Sub Рис. 1. Подпрограмма VB6 CreateVarModel Fig. 1. CreateVarModel VB6 subroutine С вариантным набором параметров выполняется циркуляция в тех же начальных условиях с фиксацией величины Dc. Каждый набор записывается в файл, откуда затем будут браться данные для обучения сети. Понимая значение числа обучающих данных, для качества обучения формируем массив из 120 наборов, что для первого подхода к регрессионной задаче достаточно. Каждый набор содержит 17 значений (16 параметров модели и выходную величину - диаметр Dc). На скриншоте главной формы программы испытаний модели (Пашенцев, 2018) (рис. 2) в графическом поле траекторий приведена циркуляция для базовой модели с начальным курсом 60° и циркуляции для варьированных моделей с начальным курсом 0° (они покрыли некоторую площадь акватории). На отдельной дочерней форме (слева) можно наблюдать список параметров модели и их базовые значения (те же, что указаны в табл. 1). На скриншоте формы также содержится другая информация, которая в данном исследовании не рассматривается. DOP УСТАНОВКИ ДАННЫЕ САРАТОВ ВИНТ СРЕДА СУДНО КОРПУС УПРАВЛЕНИЕ МАНЕВР.ЭЛЕМ. УСИЛЕНИЯ 500 600 ММ dVx/dt dVy/dt . ~05 Г.хІІ 5.84G189E-02 C*z •5.437997Е-02 Cxi 1.346752E-03 Cll; "1321832 CyBe .6389132 Cjp2 5.970012E-02 С),з 4.810237E-02 Cm1 2.531379E-03 Cm2 2.28G795E02 Cm3 -1.835252E-03 Cm4 7.593681E-02 CkmOir -1 214305E-02CkmOn Б.Б04177E-02CkmOir 2.002089 Cyi 1 Cxra Принять | Рис. 2. Результат испытаний моделей с варьированными параметрами по CreateVarModel Fig. 2. The result of testing models with varied parameters by CreateVarModel 474