Search
2d convolutional neural network in the design of monolithic self-stressed slabs on base
View/
Date
2023Publisher
БрГТУUDC
624.012Citation
2d 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).Abstract
The 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.
Annotation in another language
Целью 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.
Collection
- № 3 (132) 2023 [20]
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция-Некоммерчески») 4.0 Всемирная.