• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Об управлении химическим составом сырьевого материала и режимом плавки для обеспечения требуемых механических свойств стальных изделий серийного производства
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
4 сентября 2026 г.
Сотрудники НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали ИИ-инструмент для анализа человеческого поведения
Сотрудники и студенты НИУ ВШЭ совместно с экспертами из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН и Центра практического ИИ Сбера разработали нейросеть, способную одновременно распознавать эмоции, оценивать видимые черты личности и выявлять амбивалентность (неуверенность или противоречивость поведения). Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Access.
3 сентября 2026 г.
«Археолог - это следователь, опоздавший к месту преступления на тысячи лет»
Виктория Герасимова занимается краснолаковой керамикой, копает в Казахстане и играет в шахматы на городских площадках. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала об уникальности Боспорского царства, понтийской сигиллате и коте Матроскине — бизнесмене.
3 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Об управлении химическим составом сырьевого материала и режимом плавки для обеспечения требуемых механических свойств стальных изделий серийного производства

Прикладная математика и вопросы управления. 2023. № 3. С. 109–126.
Ясницкий Л. Н., Мезенцев А. С.

Целью работы является создание математической модели, пригодной для опера-
тивного управления прочностными характеристиками получаемого стального изделия
в условиях серийного сталеплавильного производства. Существующие подходы, ос-
нованные на результатах испытаний опытных образцов, получаемых в лабораторных
условиях, для этой цели не подходят, поскольку в условиях серийного сталеплавиль-
ного производства на прочностные характеристики изделий, помимо их химического
состава, влияет структура металла и множество других условий плавок. Подходы, в
которых при прогнозировании принимается во внимание структура металла, также не
могут быть использованы, так как получение параметров структуры металла возмож-
но уже только после разливки и затвердевания стали, когда оперативные управляю-
щие воздействия на результаты плавок уже невозможны. Главная идея исследования
состоит в том, чтобы обучить нейронную сеть на тех данных серийного производст-
венного процесса, которые прямо или косвенно влияют на механические характери-
стики получаемых изделий, и, таким образом, учитывать структуру металла неявным
образом. Отмечается, что данные, собранные в условиях действующего серийного
производства, неизбежно содержат множество статистических выбросов, поэтому
datasets подвергались тщательной очистке с помощью авторского алгоритма, что
позволило создать пригодную для практического применения нейросетевую модель.
С помощью разработанной нейросетевой модели методом замораживания в графи-
ческом виде построены зависимости ударной вязкости от режимов работы мартенов-
ской печи, условий плавок и химического состава. Исследование нейросетевой моде-
ли позволило выявить некоторые закономерности моделируемого процесса, в частно-
сти, установить, что в условиях мартеновского производства химический состав
играет не первостепенную роль в формировании прочностных характеристик изделий.
В результате исследований нейросетевой модели получены рекомендации по повы-
шению ударной вязкости производимых изделий и по выводу некоторых из них из
брака за счет изменения условий плавок и химического состава металла.

Научное направление: Компьютерные науки Химия Механика и машиностроение
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: нейронная сетьударная вязкостьхимический составartificial neural networkchemical compositionore raw materialsimpact strengthmelting parametersсырьевой материалПараметры плавки
Похожие публикации
Stress tensor of inhomogeneous flexible polymer chain solutions beyond the ground-state dominance approximation
Будков Ю. А., Journal of Chemical Physics 2026 Vol. 165 No. 9 Article 094902
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
A unified frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke detection
Khodadoust J., Куликова С. П., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 P. 111284–111284
Анализ острого ишемического инсульта (ОИИ) по двухмерным (2D) клиническим изображениям затруднен из-за неконтролируемого наклона срезов и геометрических несоответствий, нарушающих предположения моделей глубокого обучения (ГБО), не зависящих от положения. В данной статье предлагается унифицированная, учитывающая геометрию, частотно-доменная структура для локализации наклонных срезов и сегментации ишемического инсульта, которая явно разделяет оценку положения и анализ поражения. Метод сначала ...
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Proceedings of the 2026 Fourth International Conference on Distributed Computing and High Performance Computing (DCHPC)
IEEE, 2026.
Добавлено: 2 сентября 2026 г.
Discrete Markowitz Portfolio Optimization with Open-Source Classical and Quantum-Inspired Solvers: A Cross-Market Walk-Forward Study
Avdoshin S.M., Patrushev K. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 No. 4 часть 2 P. 245–256
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Benchmarking Synolitic Graphs for Autism Classification from Multisite Resting-State fMRI
Заикин А. А., Власенко Д. В., Захаров Д. Г. и др., Diagnostics 2026 Vol. 16 No. 17 P. 1–15
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование. Современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXIV Международной конференции, посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова
Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2025.
Сборник содержит материалы, представленные на XXIV Международной конференции «Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории», посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова. Материалы конференции будут полезны научным работникам, ...
Добавлено: 27 августа 2026 г.
Monometallic Ln3+ and heterometallic Ln3+–Cd2+ complexes based on pentafluorophenylacetic acid: efficient control of dimension and luminescent properties
Белоусов Ю. А., Кискин М. А., Сидорук А. В. и др., Australian Journal of Chemistry 2022 Vol. 75 No. 9 P. 572–580
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints
Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics
Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Understanding the electric double layer at electrode–electrolyte interfaces, Part III: crystallographic-face dependence of silver capacitance in aqueous NaF solutions
Мазур Д. А., Petr E. Brandyshev, Doronin S. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 577 Article 149729
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Neural Network Simulation of a Residential Building for a Data-Driven Thermal Consumption
Стукач О. В., , in: 2025 Dynamics of Systems, Mechanisms and Machines (Dynamics). International scientific and technical conference Omsk State Technical University, Omsk, Russia.: IEEE, 2025. P. 1–4.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Декомпозиция и прогноз социальных настроений россиян (нейросетевой подход)
Карачаровский В. В., Ларина У. С., Резмерица А. А., Социологические исследования 2026 № 7 С. 60–75
На основе нейросетевого подхода проводится декомпозиция индекса социальных настроений в России за период 2004-2024 гг., и моделируется динамика социальных настроений в этот период. Обсуждается: (а) природа шоков социальных настроений в России на основе их связи с концепциями политики памяти, сверхдержавы, национальной идеи; (б) проблема амбивалентности факторов, формирующих социальные настроения, и (в) преимущества и ограничения моделирования ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Нейронная сеть как инструмент поддержки принятия решений по ликвидации экономических последствий нештатных ситуаций
Мезенцев А. С., Ясницкий В. Л., Миролюбова Т. В. и др., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025. С. 148–150.
На примере серийного производства стальных отливок показана возможность применения нейронных сетей в качестве системы поддержки принятия решений по снижению отрицательных экономических последствий некоторых нештатных ситуаций, связанных со сбоями поставок сырьевого материала. Ключевые слова: нештатная ситуация, производственный брак, нейронная сеть, прогнозирование, сырьевой материал, моделирование ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Нейросетевой метод поиска выбросов на основе анализа накопленной ошибки обучения
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
В статье предложен алгоритм нейросетевого метода поиска выбросов статистической информации. Алгоритм основан на анализе поведения накопленной ошибки обучения множества нейросетей персептронного типа с одним скрытым слоем, полученной суммированием для каждого примера обучающего набора данных. Количество нейронов скрытого слоя каждой нейросети определяется исходя из следствия теоремы Арнольда – Холмогорова – Хехт-Нильсена, которое регламентирует количество связей и количество нейронов скрытого слоя, ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.)
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
Представлены материалы Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 9–10 октября 2025 г. в Перми, ПГНИУ. Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется и занимается проблемами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Assessing the Effects of Chemical Composition and Short-Range Ordering on the Tensile Deformation Behavior of Nanocrystalline High-Entropy Alloys Nb–Ta–Hf–Zr: A Combined Study on Molecular Dynamics and Monte Carlo Simulation
Babicheva R., Kumar A., Kiran R. и др., Metallurgical and Materials Transactions A: Physical Metallurgy and Materials Science 2025 Vol. 56 P. 5646–5663
В работе проводятся моделирования методами Монте-Карло (МК) и молекулярной динамики (МД) для исследования тугоплавких высокоэнтропийных сплавов (ВЭС) на основе системы Nb–Ta–Hf–Zr. В частности, в рамках комбинированного МК/МД-моделирования релаксации, имитирующей диффузионные процессы, исследуется влияние химического состава и структуры границ зёрен (ГЗ) на короткодальний порядок (КДП) в монокристаллических и нанокристаллических (НК) ВЭС. Кроме того, с помощью МД-моделирования ...
Добавлено: 27 ноября 2025 г.
Что изменилось во время ковид-кризиса в значимости ESG метрик в оценке снижения цен акций: поиск ответа с помощью объяснительного ИИ для российского фондового рынка
Теплова Т. В., Соколова Т. В., Кисса Д. С. и др., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 Т. 70 № 1 С. 157–190
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний- эмитентов на риск снижения цен акций (далее — downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории ...
Добавлено: 17 октября 2025 г.
Формирование требований к технологическим параметрам серийного производства на основе нейросетевого подхода
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Прикладная информатика 2025 Т. 20 № 3(117) С. 85–100
В настоящее время нейросетевые методы и технологии довольно широко используются на производственных предприятиях для обнаружения, классификации, устранения и выявления причин возникновения брака, прогнозирования качества и свойств получаемых изделий, подбора оптимальных параметров производственно-технологических процессов, выявления и исследования их закономерностей. Однако остается не решенной важная задача определения таких диапазонов значений технологических параметров, при которых вероятность возникновения брака ...
Добавлено: 10 июля 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору