Systemy hybrydowe integrujące MES i SSN w analizie wybranych problemów mechaniki konstrukcji i materiałów
dodaj do przechowalni
-
zapytaj o produkt
-
poleć znajomemu
-
Zadzwoń i negocjuj cenę
+48 735 975 932
Opis
ISSN 0860 - 097X
Spis treści:
Rozdział 1. Wstęp
1.1. Wprowadzenie
1.2. Cele, ogólne założenia i zarys pracy
1.3. Treść pracy
1.4. Przyjęte oznaczenia
Rozdział 2. Systemy hybrydowe
2.1. Wprowadzenie
2.2. Kategorie integracji systemów hybrydowych
2.2.1. Stopień integracji komponentów
2.2.2. Struktura technik integracji komponentów
2.2.3. Tryb integracji komponentów
2.2.4. Poziom integracji komponentów
2.2.5. Sposoby integracji komponentów
2.3. Zastosowanie systemów hybrydowych w technologiach obliczenio-
wych konstrukcji
Rozdział 3. Podstawy sztucznych sieci neuronowych
3.1. Czym są sztuczne sieci neuronowe ?
3.2. Rys historyczny sieci neuronowych
3.3. Model sztucznego neuronu
3.4. Sieci jednokierunkowe ze wsteczną propagacją błędu
3.4.1. Uwagi ogólne
3.4.2. Uczenie sieci neuronowej typu SWPB
3.4.3. Inne metody uczenia
3.4.4. Definicje podstawowych błędów
3.4.5. Problemy projektowania sieci neuronowych
3.5. Sieci rekurencyjne Hopfielda
3.5.1. Dyskretna sieć Hopfielda
3.5.2. Ciągły model Hopfielda-Tanka
Rozdział 4. Zastosowanie techniki off line w wybranych zagadnieniach ana-
lizy konstrukcji
4.1. Wprowadzenie
4.2. Analiza płaskiego stanu naprężenia w zakresie
sprężysto-plastycznym
4.2.1. Wprowadzenie
4.2.2. Równania konstytutywne sprężysto-plastyczne dla płaskiego
stanu naprężeń
4.2.3. Algorytm całkowania sprężysto-plastycznych związków kon-
stytutywnych
4.2.4. Symulacja algorytmu RMA za pomocą SWPB
4.2.5. Przygotowanie zbiorów wzorców uczących i testujących SWPB
4.2.6. Formułowanie SWPB na podstawie wzorców „obiektywnych”
4.2.7. Wyniki analizy numerycznej
4.3. Analiza zginania płyt sprężysto-plastycznych
4.3.1. Wprowadzenie
4.3.2. Podstawy teorii zginanych płyt w zakresie pozasprężystym
4.3.3. Symulacja neuronowa uogólnionego algorytmu RMA
4.3.4. Wyniki analizy numerycznej
4.4. Analiza niezawodności płaskiej ramy stalowej metodą Monte Carlo
4.4.1. Wprowadzenie
4.4.2. Numeryczna symulacja klasycznej metody Monte Carlo
4.4.3. Podstawy teorii nośności granicznej
4.4.4. Analiza numeryczna niezawodności płaskiej ramy sprężysto-
-plastycznej
4.5. Podsumowanie
Rozdział 5. Zastosowanie analogowej sieci Hopfielda-Tanka w zagadnie-
niach kontaktu
5.1. Wprowadzenie do mechaniki kontaktu
5.2. Sformułowanie zagadnienia kontaktu z tarciem
5.3. Zastosowanie AHT do analizy problemów kontaktu
5.4. Analiza problemów kontaktu z tarciem ciał sprężystych
5.4.1. Przykłady numeryczne
5.5. Analiza problemów kontaktu z tarciem ciał sprężysto-plastycznych
5.5.1. Przykłady numeryczne
5.6. Podsumowanie
Rozdział 6. Identyfikacja modelu materiału istniejących konstrukcji za po-
mocą sieci neuronowych
6.1. Uwagi ogólne o modelowaniu materiału
6.1.1. Zasady opracowywania modeli materiału
6.2. Zastosowanie sieci neuronowych do modelowania materiałów
6.3. Algorytmy formułowania neuronowych modeli materiału w trybie on
line
6.4. Identyfikacja materiału w kratownicach płaskich
6.5. Identyfikacja macierzy konstytutywnej ortotropowego materiału li-
niowo sprężystego
6.6. Identyfikacja materiału równoważnego w tarczach sprężysto-plastycz-
nych
6.6.1. Płaskie zginanie tarczy wspornikowej
6.6.2. Rozciągana tarcza z otworem
6.6.3. Płaskie zginanie tarczy z karbem
6.7. Podsumowanie
Rozdział 7. Zakończenie
7.1. Uwagi ogólne
7.2. Wnioski końcowe
7.3. Kierunki dalszych badań
Literatura
Streszczenia

Zapisz się do Newslettera