Нейросетевое управление напряженно-деформированным состоянием конструкций Смолянинова, Любовь Геннадьевна

Краткое описание

Смолянинова,ЛюбовьГеннадьевна.Нейросетевоеуправлениенапряженно-деформированнымсостояниемконструкций: диссертация ... кандидата технических наук : 01.02.06. - Красноярск, 1999. - 160 с. : ил.больше
Цитаты из текста:

стр. 1
На правах рукописиСМОЛЯНИНОВАЛюбовьГеннадьевнаНЕЙРОСЕТЕВОЕУПРАВЛЕНИЕНАПРЯЖЕННОДЕФОРМИРОВАННЫМСОСТОЯНИЕМКОНСТРУКЦИЙ01.02.06 - динамика, прочность

стр. 4
нейроконтроллера и провести его испытание на физической моделиконструкции. 3. С целью наиболее полного з^ета свойствконструкцийпринейросетевомуправленииихнапряженно-деформированнымсостоянием, рассмотреть вопрос соответствия архитектуры зшравляющей нейронной сети структуре управляемойконструкции. Разработать

стр. 10
1.1. УправляемыеконструкцииУправляемыеконструкциипредставляют собой систему автоматическогоуправлениянапряженно-деформированнымсостояниемконструкций(САУ НДС). В систему входят помимо собственноконструкцииуправляющий модуль, средства прямой и обратной связи.УправлениеНДС открывает новые качественные

Оглавление диссертациикандидат технических наук Смолянинова, Любовь Геннадьевна
Введение.
1. Современное состояние проблемы.
Предисловие.
1.1. Управляемые конструкции.
1.2. Искусственные нейронные сети.
1.3. Методика управления НДС. Переход к нейросетевому управлению.
1.4. О физической теории управления.
Выводы к п.1.
2. Использование нейроимитаторов применительно к САУ
НДС. Нейроконтроллеры.
Предисловие. Возможные реализации нейросетей.
2.1.Использование программ-имитаторов нейросетей для линейных и нелинейных задач управления конструкциями.
2.2. Управление конструкциями с использованием нейроконтроллеров.
Выводы к п.2.
3. Учет структуры управляемого объекта при конструировании управляющей нейросети.
Предисловие.
3.1. Пример построения управляющей нейросети для одномерной конструкции.
3.2. Алгоритм и прогаммное обеспечение для построения и обучения рациональных нейросетей.
Выводы к п.З.
4. Задача синтеза нейросети и управляемой конструкции.
Предисловие.
4.1. Вариационная постановка задачи.
4.2. Пример обучающейся конструкции. Компьютерная имитация.
Выводы к п.4.