Neural-net modeling for direct and inverse problems of shell theory
Скачать файл:
URI (для ссылок/цитирований):
http://dx.doi.org/10.1088/1757-899X/155/1/012031https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/70275
Автор:
Maximova, O. A.
Коллективный автор:
Институт фундаментальной биологии и биотехнологии
Кафедра водных и наземных экосистем
Дата:
2016-11Журнал:
IOP Conf. Series: Materials Science and EngineeringКвартиль журнала в Scopus:
без квартиляКвартиль журнала в Web of Science:
без квартиляБиблиографическое описание:
Maximova, O. A. Neural-net modeling for direct and inverse problems of shell theory [Текст] / O. A. Maximova, O. A. Maximova // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. — 2016. — Т. 155 (№ 1). — С. 012031Аннотация:
Effectiveness of the use of neural-net technology for the solving of shell theory problems is shown. Some results of neural-net interpolation and extrapolation for direct and inverse problems are discussed. Exact accuracy of neural-net solving opens wide latitude for shell constructions engineering design and optimization.