Моделювання механічної поведінки еластомірних матеріалів за допомогою штучної нейронної мережі

In the 21st century neural networks are widely used in various fields, including computer simulation and mechanics. This popularity is caused by the fact that they give high precision, work fast and have a very wide range of settings. The use of artificial neural networks is one of the most popular alternative methods of constructing a deformation curve. With the right choice of the network parameters you can achieve good results not only in the approximation of data but also in the interpolation. The purpose of the work is creating a software product using elements of artificial intelligence for interpolation and approximation of experimental data. The software should work correctly and yield results with minimal error. The solution tool of the problem was use of elements of artificial intelligence but rather neural networks of direct distribution. The neural network of direct distribution was built and trained in this work. It was trained by a teacher (a teacher using the method of reverse error propagation) based on a learning sample of a pre-experiment. For each of the learning types the similarities are being found. During the training with the teacher there is a correction of weight coefficients. After each iteration, the teacher compares the network response and the response that should have been received and adjusts it in order to reduce the difference between the response of the network and the response of the experiment (this mistake is called the learning error). Several networks of different structures were built for testing which received the same dataset that was not used during the training but was known from the experiment. Thus, the network error was found in the amount of allocated energy and the mean square deviation. The article describes in detail the type of network and its topology. The method of teaching and preparing a teaching sample is also described mathematically. As a result of the work, the software was constructed and tested using the artificial neural network and its error was determined. As a result of the experiments it was obtained that the network gives a fairly good results in a well-trained network. This network allows in the future interpolating intermediate results with high accuracy and easily receiving the amount of radiated energy. Neural networks are often used to predict the properties of materials (including composite) from a data set.У ХХІ ст. нейронні мережі широко використовують у різних сферах, зокрема в комп'ютерному моделюванні та механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Створено програмний продукт із використанням елементів штучного інтелекту для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом розв'язання задачі було використання елементів штучного інтелекту, а точніше – нейронних мереж прямого поширення. Збудовано нейронну мережу прямого поширення. Її навчив вчитель із використанням методу зворотного розповсюдження похибки на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, що отримували на вхід однаковий набір даних, якого не використовували під час навчання, але він був відомий з експерименту. Отже, було знайдено похибку мережі за кількістю виділеної енергії та середньоквадратичним відхиленням. Докладно описано тип мережі та її топологію. Метод навчання і підготовки навчаючої вибірки також описано математично. Внаслідок проведеної роботи збудовано та протестовано програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначено її похибку

Demography and Dispersal Ability of a Threatened Saproxylic Beetle: A Mark-Recapture Study of the Rosalia Longicorn (Rosalia alpina)

The Rosalia longicorn or Alpine longhorn (Coleoptera: Cerambycidae) is an endangered and strictly protected icon of European saproxylic biodiversity. Despite its popularity, lack of information on its demography and mobility may compromise adoption of suitable conservation strategies. The beetle experienced marked retreat from NW part of its range; its single population survives N of the Alps and W of the Carpathians. The population inhabits several small patches of old beech forest on hill-tops of the Ralska Upland, Czech Republic. We performed mark-recapture study of the population and assessed its distribution pattern. Our results demonstrate the high mobility of the beetle, including dispersal between hills (up to 1.6 km). The system is thus interconnected; it contained ∼2000 adult beetles in 2008. Estimated population densities were high, ranging between 42 and 84 adult beetles/hectare a year. The population survives at a former military-training ground despite long-term isolation and low cover of mature beech forest (∼1%). Its survival could be attributed to lack of forestry activities between the 1950s and 1990s, slow succession preventing canopy closure and undergrowth expansion, and probably also to the distribution of habitat patches on conspicuous hill-tops. In order to increase chances of the population for long term survival, we propose to stop clear-cuts of old beech forests, increase semi-open beech woodlands in areas currently covered by conifer plantations and active habitat management at inhabited sites and their wider environs

Особливості обробки результатів експерименту за допомогою штучної нейронної мережі

In the XXIst century, neural networks are widely used in various fields, including computer simulation and mechanics. This popularity is due to the fact that they give high precision, work fast and have a very wide range of settings. The purpose of creating a software product using elements of artificial intelligence, for interpolation and approximation of experimental data. The software should work correctly, and yield results with minimal error. The solution tool use of elements of artificial intelligence, but rather neural networks of direct distribution. The neural network of direct distribution has been built and trained in this work. It has been trained with a teacher (a teacher using the method of reverse error propagation) based on a learning sample of a pre-experiment. Several networks of different structures were built for testing, which received the same dataset that was not used during the training, but was known from the experiment, thus finding a network error in the amount of allocated energy and in the mean square deviation. The article describes in detail the type of network and its topology, the method of training and preparation of the teaching sample, is also described mathematically. As a result of the work, the software was constructed and tested using the artificial neural network and its error was determined.В ХХІ веке нейронные сети часто используются в разных сферах, в том числе и компьютерном моделировании и механике. Такая популярность, потому что, они дают высокую точность, быстро работают и имеют очень обширный спектр настроек. Целью работы является создание программного продукта с использованием элементов искусственного интеллекта, для интерполяции и аппроксимации экспериментальных данных. Программное обеспечение должно корректно работать, и давать результаты с минимальной ошибкой. Инструментом для решения было использовано элементы искусственного интеллекта, а точнее нейронные сети прямого распространения. В роботе построена и обучена нейронная сеть прямого распространения. Она обучалась с учителем (учитель с использованием метода обратного распространения ошибки) на основе обучающей выборки предварительно проведенного эксперимента. Для тестирования было построено несколько сетей разной структуры, которые на вход получали одинаковый набор данных который не использовался при обучении, но был известен из эксперимента, таким образом была найдена ошибка сети по количеству выделенной энергии и по среднеквадратическому отклонению. В статье подробно описывается тип сети и ее топология, метод обучения и подготовка обучающей выборки, также описывается математически. В результате проведенной роботы было построено та протестировано программное обеспечение с использованием искусственной нейронной сети и определена ошибка ее работы. Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, компьютерное моделирование, искусственный интеллект, аппроксимация, интерполяция, программное обеспечение.У ХХІ сторіччі нейронні мережі широко використовуються в різних сферах, в тому числі в комп’ютерному моделюванні і в механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Мета роботи створення програмного продукту з використанням елементів штучного інтелекту, для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати, та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом вирішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, які отримували на вхід однаковий набір даних який не використовувався при навчанні, але був відомий з експерименту, таким чином була знайдена похибка мережі за кількістю виділеної енергії та за середньо-квадратичним відхиленням. В статті детально описується тип мережі та її топологія, метод навчання і підготовки навчаючої вибірки, також описано математично. В результаті проведеної роботи було збудоване та протестоване програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначена її похибка

Data from: The global distribution of diet breadth in insect herbivores

Understanding variation in resource specialization is important for progress on issues that include coevolution, community assembly, ecosystem processes, and the latitudinal gradient of species richness. Herbivorous insects are useful models for studying resource specialization, and the interaction between plants and herbivorous insects is one of the most common and consequential ecological associations on the planet. However, uncertainty persists regarding fundamental features of herbivore diet breadth, including its relationship to latitude and plant species richness. Here we use a global dataset to investigate host range for over 7,500 insect herbivore species covering a wide taxonomic breadth and interacting with more than 2,000 species of plants in 165 families. We ask whether relatively specialized and generalized herbivores represent a dichotomy, rather than a continuum from few to many host families and species attacked, and whether diet breadth changes with increasing plant species richness towards the tropics. Across geographic regions and taxonomic subsets of the data, we find that the distribution of diet breadth is fit well by a discrete, truncated Pareto power law characterized by the predominance of specialized herbivores and a long, thin tail of more generalized species. Both the taxonomic and phylogenetic distributions of diet breadth shift globally with latitude, consistent with a higher frequency of specialized insects in tropical regions. We also find that more diverse lineages of plants support assemblages of relatively more specialized herbivores, and that the global distribution of plant diversity contributes to, but does not fully explain, the latitudinal gradient in insect herbivore specialization

The Global Distribution of Diet Breadth in Insect Herbivores

Understanding variation in resource specialization is important for progress on issues that include coevolution, community assembly, ecosystem processes, and the latitudinal gradient of species richness. Herbivorous insects are useful models for studying resource specialization, and the interaction between plants and herbivorous insects is one of the most common and consequential ecological associations on the planet. However, uncertainty persists regarding fundamental features of herbivore diet breadth, including its relationship to latitude and plant species richness. Here, we use a global dataset to investigate host range for over 7,500 insect herbivore species covering a wide taxonomic breadth and interacting with more than 2,000 species of plants in 165 families. We ask whether relatively specialized and generalized herbivores represent a dichotomy rather than a continuum from few to many host families and species attacked and whether diet breadth changes with increasing plant species richness toward the tropics. Across geographic regions and taxonomic subsets of the data, we find that the distribution of diet breadth is fit well by a discrete, truncated Pareto power law characterized by the predominance of specialized herbivores and a long, thin tail of more generalized species. Both the taxonomic and phylogenetic distributions of diet breadth shift globally with latitude, consistent with a higher frequency of specialized insects in tropical regions. We also find that more diverse lineages of plants support assemblages of relatively more specialized herbivores and that the global distribution of plant diversity contributes to but does not fully explain the latitudinal gradient in insect herbivore specialization