High performance modeling of the stress-strain state of thin-walled shell structures with the use of deep learning

Authors: Iu. N. Zgoda

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 2, Pp 430-435 (2024)

Subject Terms: тонкостенные оболочечные конструкции, напряженно-деформированное состояние, глубокое обучение, нейронные сети, компьютерное моделирование, язык программирования julia, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/389; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/525ab82194474c4a978e4c15b07356ea

Расчет оболочек вращения на прочность при сложном нагружении

Authors: Погорелов, Сергей Юрьевич, Хавин, Валерий Львович, Шергин, Сергей Юрьевич, Кравцова, Наталия Викторовна

Subject Terms: сопротивление материалов, тонкостенные оболочечные конструкции, оболочечные конструкции, напряженно-деформированное состояние, гипотезы прочности

File Description: application/pdf

Relation: Расчет оболочек вращения на прочность при сложном нагружении : учеб.-метод. пособие по курсу "Сопротивление материалов" : для студ. машиностроительных спец. / С. Ю. Погорелов [и др.]; Нац. техн. ун-т "Харьков. политехн. ин-т". – Харьков : НТУ "ХПИ", 2017. – 64 с.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/37903

Availability: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/37903