ЭМУЛЯЦИЯ ВЫСОКОСКОРОСТНОГО СОУДАРЕНИЯ ПЛАСТИН С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ (2023)

На основе континуальной модели высокоскоростного соударения пластин построен набор обучающих данных, по которым искусственная нейронная сеть обучена определять профиль скорости тыльной поверхности пластины-мишени исходя из параметров удара и параметров модели материала. Обученная нейронная сеть была использована в качестве быстрого эмулятора процесса высокоскоростного соударения пластин. Применение байесовского подхода калибровки модели позволило решить обратную задачу определения параметров модели материала по профилю скорости тыльной поверхности.

Издание: ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ
Выпуск: Т. 8 № 1 (2023)
Автор(ы): Погорелко Виктор Владимирович, Майер Александр Евгеньевич, Фомин Евгений Владимирович, Федоров Е. В.
Сохранить в закладках
РЕКУРСИВНАЯ НЕЙРОННАЯСЕТЬ КАК ЭМУЛЯТОР ВЫСОКОСКОРОСТНОГО СОУДАРЕНИЯ ПЛАСТИН (2024)

На основе базы данных, полученной с помощью модели высокоскоростного соударения пластин, связывающей параметры удара и параметры модели материала с профилем скорости тыльной поверхности, проведено сравнение процесса обучения и точности искусственной нейронной сети прямого распространения и рекурсивной нейронной сети. Рекурсивная нейронная сеть обеспечивает б´ольшую точность и требует меньшего времени для обучения. Использование рекурсивной нейронной сети в качестве быстрого эмулятора модели и байесовская калибровка могут позволить решить обратную задачу определения параметров модели вещества по профилю скорости тыльной поверхности с большей точностью.

Издание: ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ
Выпуск: Т. 9 № 1 (2024)
Автор(ы): Погорелко Виктор Владимирович, Майер Александр Евгеньевич, Федоров Е. В.
Сохранить в закладках