Применение генетического алгоритма и «мягких вычислений» при проектировании монолитных плит на основании

Желткович, Андрей Евгеньевич; Молош, Виктор Викторович; Пархоц, Константин Геннадьевич; Савейко, Н. Г.

Поиск по всему репозиторию:

Открыть/скачать файлы документа

84-98.pdf (1.052Mb)

Автор

Желткович, Андрей Евгеньевич
Молош, Виктор Викторович
Пархоц, Константин Геннадьевич
Савейко, Н. Г.

Дата издания

2022

Издательство

БрГТУ

УДК

624.012

Показать полное описание

Библиографическое описание

Применение генетического алгоритма и «мягких вычислений» при проектировании монолитных плит на основании / А. Е. Желткович [и др.] // Перспективные направления инновационного развития и подготовки кадров : сборник научных статей Международной научно-практической конференции, Брест, 14-15 декабря 2022 г. / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет; редкол.: В. В. Зазерская [и др.] – Брест : БрГТУ, 2022. – Часть 1. – С. 84–98.

Аннотация

В статье проиллюстрирована возможность конвергенции механики, нейротехнологии и биоподобных технологий. Показана возможность применения, в задачах связанных с проектированием, мягких вычислений (soft-computing). В работе представлены результаты самонапряжений в плите на основании, полу-ченные с помощью нейросети объединённой в систему с генетическим алгоритмом. Рассмотрена возможность оптимизации геометрических параметров плиты при заданных или изменяемых входных данных (прочность, самонапряжение, и др.) путем включения/отключения искусственных генетических признаков. Показано, что для описания состояния конструкции, где кинетика формирования бетонной структуры подчиняется нелинейным зависимостям, применение нейротехнологий и генетических алгоритмов наиболее оправдано. В статье описан процесс разработки нейронной сети и генетического алгоритма, обсуждается вопрос качества полученных решений.

Аннотация на другом языке

The article illustrates the possibility of convergence of mechanics, neurotechnology, and biosimilar technologies. Shown the possibility of using so-called soft-computing in design-related tasks. The work presents the results of self-stresses in the slab on ground obtained using a neural network combined into a system with a genetic algorithm. The possibility of optimizing the geometric parameters of the slab at the given or variable input parameters (strength, self-stress, etc.) by turning on/off artificial ge-netic features is considered. It has been shown that to describe the state of the structure, where the kinetics of the formation of the concrete structure obeys nonlinear behaviors, the use of neurotechnologies and genetic algorithms is most justified. The article describes the process of developing a neural network and a genetic algorithm, discusses the quality of the solutions obtained.