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...
Saved in:
| Published in: | Проблемы прочности |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Authors: | , , |
| 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| 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 |