Difference between revisions of "File:ВКР Никишин Андрей Павлович.pdf"

Latest revision as of 14:05, 23 June 2024

В бакалаврской работе рассматривается задача нахождения эффективных свойств однонаправленных волокнистых композитных материалов с применением нейросетевых технологий. В первой главе представляются общие сведения о полимерных композитных материалах, включая информацию о химическом составе, структуре материалов, их механических свойствах, а также о технологическом процессе изготовления и областях применения. Во второй главе описываются основные аналитические методы, используемые для определения эффективных свойств материалов. Эти методы позволяют предсказывать и оценивать характеристики композитных материалов на основе их состава и структуры, а также исследуются влияния отдельных свойств материала на точность рассматриваемых подходов. Третья глава посвящена методу конечно-элементной гомогенизации, включая анализ влияния геометрии на эффективные свойства с применением конечно-элементных пакетов Ansys Material Designer и APDL. Рассматривается влияние выбора граничных условий и структуры композита на гомогенизированные свойства материала. Четвертая глава описывает процесс построения нейронной сети для прогнозирования эффективных свойств композиционных материалов, используя данные о составе и структуре материалов, а также результаты аналитических методов и метода конечно-элементной гомогенизации из предыдущих глав. Разработка архитектуры нейронной сети выполняется с помощью библиотеки PyTorch. Кроме того, рассматриваются возможности улучшения прогнозирования свойств композитных материалов, учитывая информацию о их микроструктуре. Результатом работы является механически мотивированная нейронная сеть, которая позволяет моделировать поведение волокнистых композитных материалов со скоростью сильно превышающей конечно-элементные подходы и с сохранением необходимой точности.