Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
16 результатів
Результати пошуку
Публікація Application of computational intelligence methods for the heterogeneous material stress state evaluation(Національний університет "Одеська політехніка", 2022) Babudzhan, Ruslan A.; Vodka, Oleksii O.; Shapovalova, Mariia I.The use of surrogate models provides great advantages in working with computer-aided design and 3D modeling systems, which opens up new opportunities for designing complex systems. They also allow us to significantly rationalize the use of computing power in automated systems, for which response time and low energy consumption are critical. This work is devoted to the creation of a surrogate model for approximating the finite element solution of the problem of dispersion–strengthened composite plane sample deformation. An algorithm for constructing a parametric two–dimensional model of a composite is proposed. The calculation model is created using the ANSYS Mechanical computer-aided design and analysis program using the APDL scripting model builder. The parameters of the stress-strain state of the material microstructure are processed using a convolutional neural network. A neural network based on the U–Net architecture of the encoder-decoder type has been created to predict the distribution of equivalent stresses in the material according to the sample geometry and load values. A direct sequence of layers is taken from the specified architecture. To increase the speed and stability of training, the type of part of the convolutional layers has been changed. The architecture of the network consists of serially connected blocks, each of which combines layers such as convolution, normalization, activation, subsampling, and a latent space that connects the encoder and decoder and adds load data. To combine the load vector, such a neural network architecture as a concatenator is created, which additionally includes the Dense, Reshape and Concatenate layers. The model loss function is defined as the root mean square error over all points of the source matrix, which calculates the difference between the actual value of the target variable and the value generated by the surrogate model. Optimization of the loss function is performed using the first–order gradient local optimization method ADAM. The study of the model learning process is illustrated by plots of loss functions and additional metrics. There is a tendency for the indicators to coincide between the training and validation sets, which indicates the generalizing capability of the model. Analyzing the output of the model and the value of the metrics, a conclusion is made about the sufficient quality of the model. However, the values of the network weights after training are still not optimal in terms of minimizing the loss function. And also, to accurately reproduce the solution of the finite element method (FEM), the proposed model is quite simple and requires clarification. The speed comparison of obtaining results by the FEM and using the architecture of the neural network is proposed. The surrogate model is significantly ahead of the FEM and is used to speed up calculations and determine the overall quality of the approximation of problems of mechanics of this type.Документ Розробка програмного рішення прикладної задачі механіки на основі чисельних методів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Васильченко, Нікіта Андрійович; Шаповалова, Марія Ігорівна; Федоров, Віктор Олександрович; Овчаренко, Віталій ВолодимировичУ роботі розглядається питання важливості вибору матеріалів для виробництва інструментів у фрезерній справі та визначення їхньої придатності шляхом детального аналіз міцності та поведінки під час обробки матеріалів. Для покращення довговічності та оптимізації виробництва, пропонується використовувати математичні моделі та чисельні методи, зокрема метод найменших квадратів та метод вирішення систем лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАУ) за допомогою методу Гауса з вибором головного елементу. Ці методи застосовуються для апроксимації експериментальних даних та аналізу характеристик матеріалу, забезпечуючи точність в оцінці його властивостей. Досліджено ситуації встановлення функції, коли лише деякі значення відомі, а також спрощення обчислень відомих функцій. Робота включає програмне забезпечення для чисельного розрахунку та візуалізації різних типів задач, які успішно вирішуються за допомогою розглянутих методів. Програмний алгоритм для апроксимації даних передбачає збереження інформації у текстовому файлі, введення користувачем кількості змінних та обрання кількості та типу базисних функцій. Після введення користувачем параметрів програма формує систему рівнянь на основі обраних функцій, визначає коефіцієнти апроксимації та будує графік для об'єктивної оцінки результатів. Завдяки зручному інтерфейсу користувач може легко взаємодіяти з програмою, шляхом введення значень. Аналіз результатів здійснюється за допомогою графічного відображення, що спрощує робочий процес та полегшує сприйняття отриманих даних. Апроксимація функцій за допомогою чисельних методів може бути ефективно використана в різних сферах для вирішення прикладних задач механіки.Публікація Розробка програмного забезпечення для моделювання та візуалізації мікроструктури матеріалу методом клітинних автоматів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Водка, Олексій Олександрович; Шаповалова, Марія Ігорівна; Розова, Людмила Вікторівна; Гріцкова, Валерія Іванівна; Корж, Анастасія Сергіївна; Мітясов, Нікіта Олександрович; Семененко, Олег Сергійович; Скринник, Катерина Юріївна; Чепела, Юлія ВолодимирівнаМікроструктури, як організація та розташування матеріалів на мікроскопічному рівні, мають суттєвий вплив на властивості та поведінку матеріалів, тому відіграють важливу роль для багатьох наукових і технічних галузях. Важливість синтезу внутрішньої структури полягає в можливості аналізу та вивчення взаємодії між елементами матеріалу, а також визначення оптимальних параметрів для досягнення бажаних властивостей. Дослідження та відтворення мікроструктур сприяють розробці нових матеріалів з унікальними властивостями в різних галузях, включаючи електроніку, авіацію, медицину та енергетику. Одним із ключових напрямків розвитку технології є візуалізація мікроструктур, яка дозволяє перетворити складні дані про внутрішню будову на зрозумілі візуальні моделі, спрощуючи аналіз та інтерпретацію. У роботі описано інформаційну систему "MaterialViz", яка дозволяє детально вивчати структуру матеріалу. Вона включає зручний інструментарій для аналізу та дослідження структурних характеристик матеріалів, а також можливість тривимірної візуалізації даних, що покращує розуміння структури та взаємодії його елементів. Користувачам надається можливість збереження та завантаження результатів досліджень, що сприяє зручності роботи та співпраці з іншими дослідниками. Використання додатку можливе в різних галузях, включаючи матеріалознавство, металургію, енергетику, електроніку та біомедицину, допомагаючи дослідникам оптимізувати та розробляти нові матеріали з покращеними характеристиками. Загалом, комп'ютерний застосунок "MaterialViz", є потужним інструментом для аналізу та вивчення структури матеріалів, що допомагає здійснювати глибокий аналіз та отримувати цінні візуальні висновки. Розроблена інформаційна система, призначена для комп'ютерного моделювання мікроструктур матеріалу за допомогою ряду методів імовірнісних клітинних автоматів. Реалізовані чотири типи алгоритми росту кристалів, що вирішує поставлені завдання та відповідає всім вимогам.Публікація Використання методів машинного навчання у задачах прогнозування механічної поведінки матеріалів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Бабуджан, Руслан Андрійович; Водка, Олексій Олександрович; Шаповалова, Марія ІгорівнаПублікація Визначення поверхні пластичності гетерогенного матеріалу на основі аналізу статистично еквівалентної мікроструктури(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Шаповалова, Марія Ігорівна; Водка, Олексій ОлександровичДокумент Визначення складу сталі, виходячи із даних мікроструктурного аналізу(Інститут прикладних проблем механіки і математики імені Я. С. Підстригача НАН України, 2018) Шаповалова, Марія ІгорівнаIn the course of the work, a neural network was created yields a conclusion about the chemical state of steel from the image of its microstructure.Документ Компьютерные методы моделирования синтетической структуры высокопрочного чугуна для статистической оценки его механических свойств и прочностных характеристик(2020) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичДокумент Один из методов извлечения графических изображений расположенных на одном листе(2018) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичДокумент Разработка алгоритмов сегментации изображений, полученных в результате оцифровки фотокаталогов(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017) Шаповалова, Мария Игоревна; Водка, Алексей АлександровичПублікація Дворівневі математичні моделі визначення напруженого стану та ресурсу пластини з отвором(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Шаповалова, Марія Ігорівна; Водка, Олексій ОлександровичСучасні тенденції розвитку машинобудування та інших галузей, пов’язаних з виробництвом матеріалів та конструкцій із заданим комплексом фізико-механічних та технологічних властивостей – спрямовані на зниження матеріалоємності, енерговитрат, підвищенню точності, надійності та конкурентоспроможності виготовленого продукту. Тому створення математичних методів оцінки напруженого стану елементів конструкції на основі аналізу пружних характеристик матеріалу з урахуванням особливостей його внутрішньої мікроструктури є актуальною задачею. Алгоритм, що розглядається, включає наступні етапи: ідентифікація параметрів міцності з використанням даних, отриманих із зображень мікроструктури матеріалу; вивчення напружено деформованого стану моделі на основі варіаційно-різницевого методу скінченних елементів; формування система лінійних алгебраїчних рівнянь для вирішення задачі аналізу пружних властивостей матеріалу використовуючи плоску задачу теорії пружності; побудова поверхні текучості матеріалу для серії випробувань спираючись на критерії міцності композиційних матеріалів, які враховують різний супротив матеріалу при розтягуючих та стискаючих навантаженнях. На основі розробленої математичної моделі проводиться оцінка НДС та поверхні текучості пластинки з отвором. Аналіз конструкції проводиться на макро та мікро рівні. Виникнення пластичних деформацій на мікрорівні може призвести до розвитку тріщин та структурних руйнувань на макрорівні. У результаті дослідження визначена ймовірність виникнення пластичної деформації у пластині, та встановлені критичні зони моделі, які потребують ретельного контролю. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні підходу для оцінки механічних властивостей матеріалу, таких як модуль пружності, зсуву, коефіцієнта Пуассона, та їх ймовірнісних характеристик відповідно до внутрішньої структури; а також у аналізі коефіцієнтів взаємного впливу другого роду – такий підхід сприяє розширенню знання про матеріал та дозволяє збільшити кількість корисної інформації отриманої шляхом його моделювання. Для оцінки ймовірності виникнення пластичних деформацій запропонований метод, що працює не у детермінованій постановці, а використовує весь набір ймовірнісних характеристик поверхні текучості.