Details

Title: Разработка и калибровка математической модели системы «бетонная плотина – основание» с учетом данных натурных наблюдений: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_03 «Механика и цифровое производство»
Creators: Мосягина Анастасия Алексеевна
Scientific adviser: Витохин Евгений Юрьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint: Санкт-Петербург, 2023
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: идентификация параметров; калибровка модели; аппроксимация функции; задача оптимизации; Python; Abaqus; parameter identification; model calibration; approximation function; optimization problem
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 01.04.03
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr24-245
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\26616

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Целью работы является определение оптимального набора параметров системы «бетонная плотина – основание» с учетом данных натурных наблюдений. В данной работе рассматривались следующие задачи: • Построение конечно-элементной модели системы «бетонная плотина – основание». Расчет напряженно-деформированного состояния конечно-элементной модели; • Решение задачи аппроксимации зависимости выходных величин от параметров системы с использованием разных методов; • Решение обратной задачи нахождения параметров как задачи оптимизации. Оценка полученных результатов по вычисленным метрикам качества. В качестве результатов были созданы программы для решения задачи оптимизации для определения оптимального набора параметров и задачи аппроксимации по заданному набору точек для случаев функции одного, двух параметров с использованием метода наименьших квадратов (МНК) и метода радиальных базисных функций (RBF). Были сделаны выводы, что наилучший результат дает задача калибровки, где функция выходных величин аппроксимируется как функция от двух параметров методом МНК. Остальные случаи имеют приемлемую точность. Однако для прогноза значений параметров можно использовать только случай, где используется аппроксимированная функция от одного параметра в силу наличия единственности решения.

The purpose of the work is to determine the optimal set of parameters of the system "concrete dam - foundation", considering the data of field observations. The following tasks were considered in this paper: • Construction of finite-element model of the system "concrete dam - foundation". Calculation of stress-strain of finite element model; • The solution of the problem of approximating the function of output values from the system parameters using different methods; • Solving the inverse problem of finding parameters as an optimization problem. Evaluation of the obtained results according to the calculated quality metrics. As results, programs were created to solve the optimization problem to determine the optimal set of parameters and the problem of approximation over a given set of points for the cases of functions of one, two parameters using the least squares method (LSM) and the method of radial basis functions (RBF). It was concluded that the best results are obtained in the calibration problem, where the output value function is approximated as a function of two parameters by LSM. The other cases have acceptable accuracy as well. However, only the case where the approximated function from one parameter is used can be used to predict parameter values due to the singularity of the solution.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 1
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics