Details
| Title | Применение методов машинного обучения в задачах оптимизации стержневых конструкций: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 15.03.03 «Прикладная механика» ; образовательная программа 15.03.03_03 «Вычислительная механика и компьютерный инжиниринг» = Application of machine learning methods in optimization problems of rod structures |
|---|---|
| Creators | Алексеева Анастасия Андреевна |
| Scientific adviser | Новокшенов Алексей Дмитриевич |
| Other creators | Черемская Ирина Александровна |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2021 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Subjects | машинное обучение ; нейронные сети ; стержневая оптимизация ; потеря устойчивости ; максимальные напряжения ; machine learning ; neural networks ; structural optimization ; buckling ; maximum stresses |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 15.03.03 |
| Speciality group (FGOS) | 150000 - Машиностроение |
| Links | Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-5042 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | ru\spstu\vkr\15912 |
| Record create date | 12/20/2021 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
В данной работе исследована возможность применения методов машинного обучения для оптимизации стержневой конструкции. Даны основные понятия нейронных сетей и изучены конкретные методы их обучения. Последовательно разработаны нейронные сети, предсказывающие потерю устойчивости стержней и дальнейшее их поведение с постепенным добавлением геометрических характеристик и граничных условий.
In this work, the possibility of using machine learning methods to optimize the bar structure was investigated. Basic concepts of neural networks are given, and specific methods of their training are studied. Neural networks have been consistently developed that predict the loss of stability of rods and their further behavior with the gradual addition of geometric characteristics and boundary conditions.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 12
Last 30 days: 0
