Details

Данная работа направлена на изучение способов стержневой оптимизации и разработку алгоритма решения одной из актуальных задач – оптимизация внутренней структуры лопасти ветрогенератора. В рамках дан-ной работы были определены и выполнены следующие задачи: 1. Изучение и сравнительный анализ существующих методик оптимизации стержней. 2. Исследование и реализация метода для обучения нейронной сети. Реализация нейронной сети, способной оптимизировать стержневую структуру на языке программирования Python. 3. Проверка работоспособности программы путем решения модельных задач. Подготовка обучающих и тестирующих выборок, вычисление весовых матриц. 4. Проверка эффективности программы путем решения задачи оптимизации внутренней структуры лопасти. Все поставленные задачи были успешно выполнены. Программа с реализованным алгоритмом эффективно справилась с задачей оптимизации и подходит не только для лопастей, но и для любых стержневых систем сложной геометрии.

This work is aimed at studying the methods of core optimization and developing an algorithm for solving one of the urgent tasks - optimization of the internal structure of a wind turbine blade. As part of this work, the following tasks were identified and completed: 1. Study and comparative analysis of existing rod optimization tech-niques. 2. Research and implementation of a method for training a neural net-work. Implementation of a neural network capable of optimizing the core structure in the Python programming language. 3. Checking the functionality of the program by solving model tasks. 4. Checking the effectiveness of the program by solving the problem of optimizing the internal structure of the blade. All the tasks were successfully completed. The program with the implemented algorithm effectively coped with the optimization task and is suitable not only for blades, but also for any rod systems of complex geometry.