1D štapni konačni elementi generirani dubokim učenjem (CROSBI ID 708561)
Prilog sa skupa u zborniku | izvorni znanstveni rad | domaća recenzija
Podaci o odgovornosti
Košmerl, Valentina ; Čanađija, Marko
hrvatski
1D štapni konačni elementi generirani dubokim učenjem
Mehaničko ponašanje naprednih materijala neadekvatno je opisano konvencionalnim modelima. Pristupi strojnom učenju su potencijalni alat za karakterizaciju svojstava kompleksnih materijala. Matrica krutosti sadrži informacije o mehaničkim svojstvima materijala, a čija je ključna komponenta matrica deformacija-pomak. U ovom istraživanju korištene su metode dubokog učenja da bi se generirala ista u Gaussovim točkama. Za dobivanje matrice deformacija-pomak i jednadžbi, korištena je izoparametarska formulacija temeljena na prirodnom koordinatnom sustavu. Skup podataka obuhvaćao je čvorne koordinate, čvorne pomake i deformacije konačnog elementa. Za dobivanje najbolje izvedivog modela predviđanja korišteno je nekoliko setova podataka.
strojno učenje ; duboke neuronske mreže ; konačni elementi ; izoparametarska formulacija
nije evidentirano
engleski
Deep learning-generated rod finite elements
nije evidentirano
machine learning ; deep neural network ; finite element ; isoparametric formulation
nije evidentirano
Podaci o prilogu
133-136.
2021.
objavljeno
Podaci o matičnoj publikaciji
Zbornik radova 11. susreta Hrvatskog društva za mehaniku
Brčić, Marino ; Skoblar, Ante ; Ribarić, Dragan
Rijeka:
1846-9701
Podaci o skupu
11. susreta Hrvatskog društva za mehaniku
predavanje
16.09.2021-17.09.2021
Rijeka, Hrvatska
