|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
ПРОЧНОСТНЫЙ АНАЛИЗ ПАРАМЕТРИЗОВАНЫХ CAD-МОДЕЛЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕХАНИЧЕСКИ ОБОСНОВАННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙдипломная работа (Специалист)
- Научный руководитель: Вершинин Анатолий Викторович
- Автор: Белоусов Илларион Максимович
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2022
- Аннотация: В данной работе было проведено исследование над новым нейросетевым решателем, сравнение с классическими методами и показано преимущество над другими решениями, основанными на нейросетях, на задачах из теории линейной упругости, а именно задаче Кирша и задаче нагрузки закрепленного кронштейна. Modulus имеет практическое преимущество в автоматической генерации данных, причем не только из равномерного распределения, но и более адаптивные методы, которые встроены в функционал. Имеется возможность параметризации геометрии моделей, что существенно упрощает дальнейшую работу и не отстает по качеству от классических решателей. Кроме того, фреймворк позволяет загружать более сложную геометрию, заранее смоделированную с помощью других программ. Были изучены негативные стороны данного фреймворка, такие как длительный препроцессинг, который включает в себя обучение нейросети и генерацию данных, и иногда не всегда очевидную настройку гиперпараметров, что является скорее недостатком самих нейросетей. Стоит отметить, что эта область довольно новая и слабо изученная, пока еще нет большого количества общедоступных примеров работ, раскрывающих данную проблему.
- Добавил в систему: Вершинин Анатолий Викторович