Многослойный метод идентификации характеристик ползучести в интервале напряжений для задачи разрушения металлов в условиях ползучести

  • Александр Николаевич Васильев Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург http://orcid.org/0000-0003-0227-0162
  • Евгений Борисович Кузнецов ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)»
  • Сергей Сергеевич Леонов ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)» http://orcid.org/0000-0001-6077-0435
  • Дмитрий Альбертович Тархов Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого http://orcid.org/0000-0002-9431-8241

Аннотация

В статье рассматривается коэффициентная обратная задача идентификации характеристик ползучести металлических конструкций, деформируемых в условиях высокотемпературной ползучести. Деформирование в условиях ползучести широко применяется в различных задачах машиностроения, в том числе формообразовании элементов конструкций и расчета длительной прочности. Явление ползучести проявляют большинство известных материалов, в том числе металлы, бетон и композиты. При этом не существует единой теории ползучести, что объясняется сложностью описываемого процесса. Определяющие уравнения ползучести, как правило, содержат набор настраиваемых параметров (материальных констант) необходимых к идентификации. Существует ряд методов определения материальных констант, но большинство из них подходят только для узких классов моделей ползучести. В предыдущих работах авторы предложили метод многослойных функциональных систем, который в сочетании с нейросетевой технологией приводил к оригинальному подходу в приложении глубоких нейронных сетей к построению приближенных решений дифференциальных уравнений.  Он сочетает гибкость глубоких полуэмпирических нейронных сетей и быстродействие традиционных численных методов решения задачи Коши и обратных задач. Применительно к задаче идентификации моделей ползучести многослойный метод позволяет естественным образом получать глубокие сети, дающие приближенное решение рассматриваемой задачи с явным вхождением материальных констант. С использованием построенного многослойного решения идентификация материальных констант сводится к приближению экспериментальных данных, например, по методу наименьших квадратов. Преимущества многослойного метода показаны при решении задачи идентификации для интервала напряжений материальных констант модели ползучести, описывающей растяжение образцов из стали 45 при постоянных напряжении и температуре  Проводится анализ результатов и сопоставление полученных расчетных данных с экспериментальными данными и результатами других авторов.

Сведения об авторах

Александр Николаевич Васильев, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Высшая математика» института прикладной математики и механики

Евгений Борисович Кузнецов, ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)»

доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры «Моделирование динамических систем»

Сергей Сергеевич Леонов, ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)»

кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Моделирование динамических систем»

Дмитрий Альбертович Тархов, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Высшая математика» института прикладной математики и механики

Опубликована
2019-12-23
Как цитировать
ВАСИЛЬЕВ, Александр Николаевич et al. Многослойный метод идентификации характеристик ползучести в интервале напряжений для задачи разрушения металлов в условиях ползучести. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 15, n. 4, p. 828-836, dec. 2019. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/586>. Дата доступа: 27 feb. 2020 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.15.201904.828-836.
Раздел
Научное программное обеспечение в образовании и науке

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)