Детальная информация

Название Создание детерминированной и статистической прогнозной модели НДС арочной гравитационной плотины: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_03 «Механика и цифровое производство»
Авторы Волынская Мария Александровна
Научный руководитель Витохин Евгений Юрьевич
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2024
Коллекция Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика арочные гравитационные плотины; детерменированные модели; статистические модели; линейная регрессия; нейронные сети; метод конечных элементов; нестационарная теплопроводность; термоупругость; напряжённо-деформированное состояние; натурные наблюдения; калибровка модели; метод планирования эксперимента; arch gravity dam; deterministic models; statistical models; linear regression; neural networks; finite element method; transient heat transfer; thermoelasticity; stressstrain state; instumentation; model calibration; design of experiments
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 01.04.03
Группа специальностей ФГОС 010000 - Математика и механика
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-4240
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\31232
Дата создания записи 06.08.2024

Разрешенные действия

Действие 'Загрузить' будет возможно после подготовки администраторами необходимых файлов

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

В данной работе были созданы детерминированная и статистическая прогнозные модели на основе линейной регрессии и нейронных сетей. Решены задачи нестационарной теплопроводности и термоупругости. Проведена калибровка детерминированной модели, на основе данных натурных наблюдений, и варьирования модулей деформации по методу планирования эксперимента.

In this work, deterministic and statistical predictive models based on linear regression and neural networks were created. The problems of nonstationary thermal conductivity and thermoelasticity have been solved. The calibration of the deterministic model was carried out, based on data from field observations, and variation of deformation modules according to the design of experiments.

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

Количество обращений: 0 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика