Оценка уязвимости нагруженных тонкостенных оболочек при импульсном внешнем воздействии

Рассматривается задача оценки уязвимости тонкостенных оболочек при импульсном воздействии как обратная задача теории бифуркаций с использованием явления роста и насыщения уровня перемещений в предбифуркационный период. С помощью расчетных временных рядов осуществляется нейросетевое прогнозирование п...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы прочности
Date:2017
Main Authors: Ободан, Н.И., Адлуцкий, В.Я., Громов, В.А.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем міцності ім. Г.С. Писаренко НАН України 2017
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/173635
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Оценка уязвимости нагруженных тонкостенных оболочек при импульсном внешнем воздействии / Н.И. Ободан„ В.Я. Адлуцкий, В.А. Громов // Проблемы прочности. — 2017. — № 2. — С. 149-157. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Рассматривается задача оценки уязвимости тонкостенных оболочек при импульсном воздействии как обратная задача теории бифуркаций с использованием явления роста и насыщения уровня перемещений в предбифуркационный период. С помощью расчетных временных рядов осуществляется нейросетевое прогнозирование поведения тонкостенной системы за время, которое меньше времени прогрессирующего разрушения. Розглядається задача оцінки уразливості тонкостінних систем при імпульсному вплив і як зворотна задача теорії біфуркацій з використанням явища росту i насичення рівня переміщень у передбіфуркаційний період. За допомогою розрахункових часових рядів здійснюється нейросітьове прогнозування поведінки тонкостінної системи за час, котрий менший, ніж час прогресуючого руйнування. The vulnerability assessment of thin-walled systems under pulse actions is treated as an inverse problem of the bifurcation theory using the phenomenon of growth and saturation of the displacement level during the pre-bifurcation period. Using the computational time series the authors perform the neural network prediction of a thin-walled structure behavior within a time shorter than the progressive collapse duration.
ISSN:0556-171X