Детальная информация

Название 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
Авторы Алексеева Анастасия Андреевна
Научный руководитель Новокшенов Алексей Дмитриевич
Другие авторы Черемская Ирина Александровна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2021
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика машинное обучение ; нейронные сети ; стержневая оптимизация ; потеря устойчивости ; максимальные напряжения ; machine learning ; neural networks ; structural optimization ; buckling ; maximum stresses
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 15.03.03
Группа специальностей ФГОС 150000 - Машиностроение
Ссылки Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-5042
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\15912
Дата создания записи 20.12.2021

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 12 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика