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 |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 12
За последние 30 дней: 0