Una red neuronal binaria para la identificación de mecanismos isomorfos. // A binary Neural network for identifying isomorphic mechanisms.
<p>Un problema de importancia primordial en el diseño mecánico es identificar los mecanismos isomorfos, puesto que los isomorfismos no<br />detectados generan soluciones duplicadas y por tanto suponen un esfuerzo innecesario en el proceso de diseño. Desde 1960, una gran<br />cantid...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría - Cujae
2002-05-01
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| Series: | Ingeniería Mecánica |
| Online Access: | http://www.ingenieriamecanica.cujae.edu.cu/index.php/revistaim/article/view/276 |
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| Summary: | <p>Un problema de importancia primordial en el diseño mecánico es identificar los mecanismos isomorfos, puesto que los isomorfismos no<br />detectados generan soluciones duplicadas y por tanto suponen un esfuerzo innecesario en el proceso de diseño. Desde 1960, una gran<br />cantidad de métodos han sido propuestos para la detección de mecanismos isomorfos. Sin embargo, diversos trabajos han mostrado que<br />aunque pueden existir algoritmos eficaces para casos particulares, en el caso general los métodos tradicionales para la detección de<br />isomorfismos en cadenas cinemáticas no proporcionan usualmente soluciones eficientes para este problema, que ha sido clasificado como<br />NP-duro. Un eficaz método alternativo para la resolución de problemas NP-duros ha surgido recientemente con las redes neuronales. En<br />este trabajo proponemos un nuevo modelo de red neuronal binaria diseñado para la resolución del problema de detección de mecanismos<br />isomorfos. El modelo propuesto se halla basado en unas dinámicas discretas que garantizan una rápida y correcta convergencia de la red<br />hacia soluciones aceptables. Las simulaciones numéricas muestran en los mecanismos analizados que la red neuronal propuesta<br />proporciona excelentes resultados, mostrándose además muy superior a la red de Hopfield continua tradicional en lo que respecta al tiempo<br />de computación y en la facilidad de su implementación.</p><p><br />Palabras claves: Mecanismos isomorfos, síntesis de mecanismos, isomorfismo de grafos, red neuronal binaria,<br />redes de Hopfield.</p><p>____________________________________________________________________________</p><p>Abstract<br />An important step in the kinematic mechanism synthesis process is to identify graph isomorphism while<br />generating new mechanisms. Undetected isomorphisms result in duplicate solutions and unnecessary effort.<br />Since 1960, a lot of methods have been proposed for the graph isomorphism identification. Some authors have<br />concluded that, in the general case, the traditional methods of detecting kinematic chain isomorphism have<br />been not found to be an efficient solution of the kinematic chain isomorphism problem, classified as NP-hard.<br />This has motivated to attempt a new direction of approach based on neural networks. In this paper we present<br />a new binary neural network designed for solving this problem. The model is based on appropriate dynamics<br />for a binary network in order to always generate fast and correct solutions. Simulation runs for the selected<br />mechanisms show that our network provides fast and good quality solutions and performs better than the<br />traditional continuous Hopfield network, because of its easier implementation and smaller computation time.</p><p><br />Keywords: isomorphic mechanisms, synthesis of mechanisms, graph isomorphism, binary neural<br />network, Hopfield networks.</p> |
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| ISSN: | 1815-5944 |