Статьи автора

РАЗДЕЛЯЕМЫЕ ФИЗИЧЕСКИ-ОБУСЛОВЛЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРУГОСТИ

Номер выпуска 9 от 01.09.2025

Представлен метод решения задач упругости, основанный на разделяемых физически-обусловленных нейронных сетях (SPINN), в сочетании с методом глубокой энергии (DEM). Были проведены численные эксперименты для ряда задач, показавшие, что этот метод обладает значительно более высокой скоростью сходимости и точностью, чем обычные физически-обусловленные нейронные сети (PINN) и даже SPINN, основанные на системе дифференциальных уравнений в частных производных (PDE). Кроме того, используя SPINN в рамках подхода DEM, можно решать задачи линейной теории упругости на сложных геометриях, что недостижимо с помощью PINN в рамках дифференциальных уравнений в частных производных. Рассмотренные задачи очень близки к промышленным задачам с точки зрения геометрии, нагрузки и параметров материала. Библ. 61. Фиг. 6. Табл. 8.

2 0