Поиск по всему репозиторию:

Показать краткое описание

dc.contributor.authorZheltkovich, Andrey Evgenievich
dc.contributor.authorParchotz, Konstantin Gennadievich
dc.contributor.authorMolosh, Victor Viktorovich
dc.contributor.authorJin Haotian
dc.contributor.authorXu Shang
dc.coverage.spatialБрест
dc.date.accessioned2024-02-14T12:11:33Z
dc.date.available2024-02-14T12:11:33Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citation2d convolutional neural network in the design of monolithic self-stressed slabs on base / А. E. Zheltkovich [et al.] // Vestnik of Brest State Technical University. – 2023. – № 3 (132). – P. 54–60 : il. – Bibliography: p. 59–60 (20 titles).
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/40723
dc.descriptionЖелткович А. Е., Пархоц K. Г., Молош В. В., Хаотянь Цзинь, Шань Сюй. Двумерная свёрточная нейросеть при проектировании монолитных самонапряженных плит на основании
dc.description.abstractThe purpose of this paper is to demonstrate the capabilities of convolutional neural networks in mechanics-related problems, in particular, in the design of monolithic self-stressed slabs on the base. In order to simplify the procedure of designing and calculating the displacements of slabs on the base has been developed a method that combines the advantages of theoretical models, and neural network technologies. The paper shows the possibility of using "soft computing", and also points out the promising potential of convolutional neural networks in predicting forced displacements in slabs of different geometrical shape.
dc.language.isoen
dc.publisherБрГТУ
dc.subjectconvolutional neural network
dc.subjectneurons
dc.subjectslabs on base
dc.subjectself-stressed concrete
dc.subjecthybrid
dc.subjectсвёрточная нейронная сеть
dc.subjectнейроны
dc.subjectплиты на основании
dc.subjectсамонапряженный бетон
dc.subjectгибрид
dc.title2d convolutional neural network in the design of monolithic self-stressed slabs on base
dc.typeСтатья (Article)
dc.identifier.udc624.012
dc.abstract.alternativeЦелью настоящей статьи является демонстрация возможностей свёрточных нейросетей в задачах, связанных с механикой, в частности при проектировании монолитных самонапряжённых плит на основании. С целью упрощения процедуры проектирования и расчета перемещений плит по основанию был разработан метод, сочетающий в себе преимущества теоретических моделей и нейросетевых технологий. В статье показана возможность использования "мягких вычислений", а также отмечен перспективный потенциал свёрточных нейронных сетей в прогнозировании вынужденных перемещений в плитах различной геометрической формы.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.36773/1818-1112-2023-132-3-54-60


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать краткое описание