Викладено основні принципи створення інтелектуальної системи. Схематично розглянуто всі основні етапи процесу проектування, від постановки цілей до програмування. Наведено приклади процедур, що дозволяють створювати бази знань, правил, систему виведення експертизи. Запропоновано лістинги програм.

Досліджено можливість моделювання поведінки циліндричного твердого тіла з конструктивними особливостями, що рухається в рідкому середовищі, за допомогою спрощеної дискретної моделі. На підставі результатів експериментально-теоретичного дослідження оцінено вплив жорсткості днищ і кількості підкріпних шпангоутів на параметри коливання циліндра.

Розглянуто ситуаційне керування навчанням у межах нечіткої (фуцци) логіки. Показано перехід вхідних фізичних величин у нечіткі поняття. Запропоновано алгоритм керування навчанням.

Ключ. слова: цилиндрическая панель, трещина, нелинейный изгиб, J-интеграл
Індекс рубрикатора НБУВ: В251.649.1

Рубрики:

Елементи. Конструкції. Форми. Різні < Оболонки >

Шифр НБУВ: Ж61773 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Викладено формулювання нелінійної крайової задачі теорії оболонок, що дозволяє проаналізувати поведінку закритичних розв'язків у скінченновимірному просторі, вимірність якого не залежить від способу дискретизації. Виявлено картину розгалуження розв'язків нелінійної крайової задачі у випадку рівномірного зовнішнього тиску, виділено чотири характерних типи розв'язку для випадку зовнішнього тиску довільного вигляду. Визначено критичні навантаження, що їм відповідають. Виявлено, що для якісного аналізу поведінки циліндричної оболонки можна обмежитись лише п'ятьма істотними параметрами.

Рассмотрена задача управления в реальном режиме времени системой с неизвестным начальным состоянием. В процессе функционирования поступает частичная информация о параметрах, которую предложено учитывать с помощью нечетких множеств. Построена динамическая модель системы, основанная на знаниях. База знаний представлена в виде правил замыкания и правил перехода, разработан алгоритм. Решена технологическая задача управления нагревом стержня в процессе прокатки.

Розглянуто питання вибору формальної моделі з множини параметризованих моделей для реальної деформівної тонкостінної системи з використанням метрики. Для визначення вектора параметрів оберненої задачі деформування розроблено декомпозиційний підхід. Запропонована процедура вибору моделі та параметрів, що характеризують її, дозволяє оцінити адекватність моделі реальній системі та не вимагає додаткових обчислень у порівнянні з відомими процедурами.

Рассмотрена задача восстановления по результатам наблюдений за напряженно-деформированным состоянием с помощью нейронных сетей нагрузок, действующих на тонкостенные системы. Показано, что задача может быть поставлена как обратная, и при специальном выборе обучающей выборки задача регуляризуется в смысле обобщенного решения (на компакте). Приведены примеры решений обратной задачи для нелинейных краевых задач.

Рассмотрена задача выбора метрического пространства при решении обратных задач теории оболочек для их регуляризации. Выбор пространства осуществлен в результате анализа свойств нелинейных решений прямой задачи. Приведены результаты решения граничной задачи восстановления нагрузки в зависимости от выбранной метрики.

Рассмотрена задача идентификации механических свойств материала по результатам измерений параметров остаточного деформирования. Предложено определять неизвестные характеристики материала из решения обратной коэффициентной задачей теории оболочек в условиях динамического упруго-пластического деформирования. Процедура декомпозиции вектора параметров осуществляет регуляризацию задачи и позволяет выделить доминирующие компоненты вектора параметров при его идентификации.

Разработан декомпозиционный подход для решения обратной задачи деформирования тонкостенной системы. Разложение вектора параметров приводит к необходимости решения параллельных задач существенно меньшей размерности. В результате декомпозиции происходит регуляризация задачи, улучшается обусловленность матриц, подлежащих обращению.

Рассмотрена задача определения неизвестных параметров границы тонкостенной системы по результатам косвенных наблюдений. Анализ корректности и поиск решения обратной задачи проведены на основании интегральных оценок решения прямой задачи нелинейной теории оболочек. Приведены результаты решения задачи восстановления жесткости граничного контура и границы области повреждения оболочки.

Розглянуто обернену задачу теорії оболонок у варіаційній постановці, функціонал оберненої задачі подається у дискретній формі. Пошук розв'язку оберненої задачі здійснюється у два етапи: формується початкове наближення, яке потім уточнюється з використанням градієнтного методу. Розв'язання прямих задач теорії оболонок здійснюється з використанням методу продовження за параметрами.

Розглянуто задачу ідентифікації функції зовнішнього навантаження, рівень значень якої наближається до критичного. Обернена задача формулюється у варіаційному формулюванні, пропонується спосіб формування функціонала-нев'язки, який забезпечує можливість використання методів локальної оптимізації. Підхід дозволяє відновити функцію навантаження у всьому діапазоні її зміни.

Рассмотрена структура ветвления решений нелинейной краевой задачи теории тонкостенных оболочек для случая цилиндрической оболочки с областью расслоения. Установлено существование ветвей решения, отвечающих совместной и отдельной деформации слоев в области расслоения.

Исследованы критические нагрузки и закритическая деформация двухслойной цилиндрической оболочки при условии наличия области "неприклея". Установлено, что процесс потери устойчивости происходит в два этапа: локальная потеря устойчивости в области "неприклея" и общая потеря устойчивости - потеря несущей способности.

Рассмотрена проблема выбора и идентификации модели реальной системы по результатам наблюдений. Процедура идентификации выполнена с использованием настроенной нейронной сети. Выбор модели осуществлен с использованием меры эквивалентности предлагаемой модели моделям, соответствующим обучающим выборкам. При выборе меры эквивалентности использована теорема взаимности. Сформулированы условия разрешимости задачи идентификации параметров.

The problem of selection and identification of the model of a real system based on the results of observations is considered. The identification procedure using configured neural network is performed. Selection of the model using the measure of equivalence of proposed model to the models with corresponding training samples is presented. The reciprocity theorem while selecting measures of equivalence was used. Conditions of solvability of parameter identification problem were formulated.

Розглянуто структуру галуження розв'язку нелінійної крайової задачі теорії оболонок для випадку циліндричної оболонки з областю розшарування під дією зовнішнього тиску. Для відшукання розв'язку використано узагальнений метод Канторовича, застосований до аналізу відповідної крайової задачі. Наведено повну структуру галуження розв'язків задачі: встановлено існування гілок розв'язку як з формами деформації зі спільною деформацією шарів, так і з формами деформації з окремою деформацією шарів в області розшарування.

Рассмотрена обратная задача теории оболочек в вариационной постановке. Функционал обратной задачи представляется в дискретной форме, проводится исследование характера его поведения в зависимости от параметров задачи, что позволяет предложить стратегию минимизации, обеспечивающую определение глобального минимума. Для обратных задач теории оболочек приводятся результаты, иллюстрирующие особенности сформированных функционалов, и результаты восстановления неизвестных функций с учетом этих особенностей.

Рассмотрена граничная обратная задача для цилиндрической оболочки при действии неравномерного внешнего давления. Для определения напряжённо-деформированного состояния оболочки по наблюдениям перемещений и деформаций на части её границы (данная задача является некорректной) предложено свести указанную задачу к определению такой прямой задачи (корректной при выполнении приведенных в работе условий), что норма невязки между наблюдаемыми значениями и решениями этой прямой задачи является минимальной. Приведен вычислительный алгоритм и результаты расчётов.