Дослідження впливу параметрів динамічної ваги на точність вимірювання - Мищак, Михайло Миколайович; Myshchak, Mykhailo Mykolaiovych (Національний університет "Львівська політехніка", 2024)
Бакалаврська кваліфікаційна робота присвячена аналізу сучасних методів вимірювання ваги транспортних засобів у русі та дослідженню впливу параметрів ваги та нейронної мережі на точність таких вимірювань. У роботі розглянуто: 1. Основні принципи побудови систем динамічного зважування з використанням тензометричних сенсорів. 2. Моделювання та реалізацію програмно-математичної моделі динамічної ваги з використанням нейронної мережі як обчислювального блоку. 3. Дослідження впливу таких параметрів на точність вимірювання: ? кількість навчальних даних, ? структура прихованих шарів нейронної мережі, ? швидкість руху транспортного засобу, ? ширина зважувальної платформи. Експериментальна частина роботи включає побудову, навчання та тестування нейронної мережі на основі сформованих даних, а також аналіз похибок функції перетворення нейронної мережі. Результати цієї роботи можуть бути використані для проєктування високоточних систем динамічного зважування, що мають важливе значення у транспортній інфраструктурі, логістиці, контролі перевантаження на дорогах.

The bachelor's thesis is devoted to the analysis of modern methods of measuring the weight of vehicles in motion and the study of the influence of weight parameters and a neural network on the accuracy of such measurements. The paper considers: 1. The basic principles of building dynamic weighing systems using strain gauges. 2. Modelling and implementation of a software and mathematical model of dynamic weighing using a neural network as a computing unit. 3. Investigation of the influence of the following parameters on the measurement accuracy: ? the amount of training data, ? the structure of the hidden layers of the neural network, ? the vehicle speed, ? the width of the weighing platform. The experimental part of the work includes the construction, training and testing of a neural network based on the generated data, as well as the analysis of the errors of the neural network transformation function. The results of this work can be used to design high-precision dynamic weighing systems that are important in transport infrastructure, logistics, and road congestion control.
Study of the influence of dynamic weight parameters on measurement accuracy
Keywords: 6.152.00.00; динамічне зважування; нейронна мережа; похибка вимірювання; програмно-математична модель; dynamic weighing; neural network; measurement error; software and mathematical model