62
………………,
p
p
p
Z
D
t
a
,
),
(
)
0
(
,
мы
находим выходные данные
)
(
1
t
V
,
)
(
2
t
V
,…,
)
(
t
V
p
.
Используя эти данные можно проводить процесс обучения нейронной сети и найти весовые
коэффициенты. После построения сети можно решать задачи (1)- (3) с любыми
конкретными данными. Качество решений и надежность нейронной сети зависит от качества
выбора и количества
p
исходных данных. При увеличении
p
погрешность
приближенного решения уменьшается.
ЛИТЕРАТУРА
1.
Aliev F.A., Niftiyev A.A., Zeynalov C.I. Optimal synthesis problem for the
fuzzy systems.
Optimal control, applications and methods. Published online in
Wiley Online Library (wileyonlinelibrary.com). DOI: 10.1002/oca.964.
2.
Aliev F.A., Niftiyev A.A., Zeynalov C.I. Optimal synthesis problem for the
fuzzy systems in semi-infinite interval. Appl. Comput. Math., 10(1), Special
Issue, 2011, pp.97-105.
3.
Levin A. U., Narendra K.S.: Control of Nonlinear Dynamical Systems Using
Neural Networks: Controllability and Stabilization. IEEE Transactions on
Neural Networks, 1993, Vol. 4, pp.192-206
4.
Нейрокомпьютеры и их применение: Книга 6 – «Нейроматематика» (под редакцией
А.И.Галушкина), Москва, ИПРЖР, 2002, 448с.
5.
Нифтиев A.A., Ахмедов Э.Р. Алгоритм для численного решения задачи вариационного
исчисления с неизвестными границами.
Вестник БГУ, 2005, № 1, стр. 25-30.
6.
Niftiyev A.A., Zeynalov C.I., Efendiyeva H.C. . Mathematical modeling for the optimal use of a
bounded area.Actual problems of economics. 2011, №2(116), pp.261-270.
7.
Niftiyev A.A., Maryam Pur, Zeynalov C.I. Fuzzy optimal control problem with non-linear
functional. News Baku State University, 2010, №3.
8.
Niftiyev A.A., Zeynalov C.I., Majidzadeh K. Optimal using of a bounded area
problem and its investigation by neural networks. Известия НАН Азерб.
2010, № 6, p. 75-82.
ABSTRACT
This article deals with the solution of the optimum problems and in application of non-correct
line programme , by means of neuron networks. Multi-layer neuron network has been selected for
this purpose. It is clear that the selection of the structure of the neuron networks don’t demand
specific approach. It mainly depends on the output and input data and teaching process of neuron
networks. The main problem in the application of neuron networks is selection of the input and
output.
РЕЗЮМЕ
63
Пpeдложeньı мeтодьı peщeния задач оптимизации с помощью нeйронньıх сeтeй,в
частности к peщeнию задач нечесткого линейного программирования.
Для этого выбрана
многослойная нейронная сет. Известно, что для выбора структуры нeйронньıх сетей не
сушествует конкретного подхода. Этот выбор в основном зависит от количества входных и
выходных данных и способа обучения нейронных сетей. Выбор входных и выходных данных
является самым трудным и актуалным этапом при применении нeйронньıх сетей.
NDU-nun Elmi Şurasının 24 dekabr 2015-ci il tarixli qərarı ilə çapa
tövsiyə olunmuşdur (protokol № 05)
Məqaləni çapa təqdim etdi:
NAXÇIVAN DÖVLƏT UNİVERSİTETİ.
ELMİ ƏSƏRLƏR, 2015, № 5 (73)
NAKHCHIVAN STATE UNIVERSITY.
SCIENTIFIC WORKS, 2015, № 5 (73)
НАХЧЫВАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ.
НАУЧНЫЕ ТРУДЫ, 2015, № 5 (73)
64
FƏRMAN QOCAYEV
AYGÜN SULTANOVA
ELGÜN TAĞIYEV
Naxçıvan Dövlət Universiteti
UОТ : 538.97
YARIMKEÇIRICI
2
CuFeS TƏBƏQƏSINDƏ YUNQ MODULUNUN TƏDQIQI
Açar sözlər : Yunq modulu, nazik təbəqə, daxili gərginlik, dilatometr
Key words : Yunq module, a thin layer, of internal sensions, dilatometer
Ключевые слова : Модуль юнга, тонкая плёнка, внутреннее напражене
дилатометр
Son illərdə yarımkeçirici nazik təbəqələrin aşağı temperatur oblastlarında müxtəlif fiziki
xassələrinin tədqiqi çox böyük əhəmiyyət kəsb edir.
Халкоприт ады иля мяшщур олан yarımkeçirici üçqat birləşmə
2
CuFeS kristalı aşağı
temperatur oblastlarında fiziki xassələri çox az tədqiq olunan maddələrdən biridir. Bu kristal
tetroqonal sinqoniada kristallaşır. Kristalın rəngi bürüncü – sarı olub, metal parıltılıdır. Sərtliyi 3-4
, sıxlığı 4100- 4300 kq/m
3
intervalında dəyişir. Bu maddədə yükdaşıyıcıların konsentrasiyası otaq
temperaturunda
3
22
10
2
,
1
sm
n
tərtibindədir. Kristal otaq temperaturunda özünü metal kimi
aparır
1
.
Ədəbiyyat
2
- də qalınlığı
sm
4
10
5
olan nazik
2
CuFeS təbəqəsinin xüsusi elektrik
müqavimətinin temperaturdan asılılığı təcrübi olaraq tədqiq edilmişdir.
Təqdim olunan bu işdə əsas məqsəd qalınlığı
sm
4
10
5
olan nazik
2
CuFeS təbəqəsində
Yunq modulunu tədqiq etməkdir. Yunq modulu və ya başqa sözlə desək uzununa elastiklik
modulu, materialın elastikliyini xarakterizə edən ədəd , normal gərginliyin
cismin nisbi
uzanmasına
olan nisbətidir :
/
E
. Elastiklik modulu termini elmə ilk dəfə 1807 – ci ildə
Yunq Tomas tərəfindən daxil edilmişdir. Yuxarıdakı düsturdan göründüyü kimi, Yunq modulunu
hesablamaq üçün gərginliyi
və nisbi uzanmanı
və ya istidən genişlənmə əmsalının
qiymətlərini bilmək lazımdır.
Məlumdur ki, şüşə altlıq üzərinə buxarlandırılmış nazik təbəqələrdə çox böyük
daxili gərginlik
2
10
9
/
10
10
sm
dn
yaranır. Bu gərginlik ( təzyiq) təbəqədəki daxili defektlərin
və altlıq ilə ( şüşə ilə ) yarımkeçirici təbəqənin istidən sıxılmasının eyni olmaması hesabına yaranır.
Bu hal həm nazik təbəqəni alanda və həmdə onu ölçmək üçün soyutduqda da müşahidə edilir.
Verilmiş material üçün daxili gərginliyin qiyməti və işarəsi əsasən materialın
spesifik xüsusiyyətindən, altlığın forma və növündən, həmçinin altlığın temperaturundan asılıdır.
Nazik təbəqələrdə yaranan daxili gərginlik Staunun məşhur düsturu ilə təyin edilir
3
.
2
1
2
2
2
3
l
L
l
L
E
(1)