АНАЛИЗ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ С ПОЛНОСВЯЗНОЙ АРХИТЕКТУРОЙ, ИСПОЛЬЗОВАННЫХ В РАСЧЁТАХ СОПРОТИВЛЕНИЯ ПРОДАВЛИВАНИЮ В ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТАХ - Молош, Виктор Викторович; Желткович, Андрей Евгеньевич; Пархоц, Константин Геннадьевич; Томашев, Игорь Геннадьевич (Вестник Брестского государственного технического университета, 2026)
В железобетонных плитах при продавливании на небольшой площади, окружающей колонну, возникает сложное напряжённо-деформированное состояние, включающее деформации изгиба, сдвига и кручения, которое приводит к хрупкому разрушению в предельном состоянии. Проведённые к настоящему времени многочисленные экспериментальные и теоретические исследования, позволили разработать ряд расчётных аналитических моделей сопротивления продавливанию, наиболее точные из которых введены в действующие нормативно-технические документы. Однако они обладают недостаточной точностью и требуют усовершенствования. Интенсивное развитие в последние годы нейросетевых технологий позволило использовать машинное обучение во многих инженерных расчётах, в том числе и в предсказании величины сопротивления продавливанию. В данной работе выдвинута гипотеза цифрового моделирования сопротивления продавливанию с применением нейросетевых технологий, которое позволит сократить количество экспериментальных испытаний реальных образцов плит. Разработаны нейросетевые модели с полносвязной архитектурой, для которых проведено исследование влияния на точность модели количества скрытых слоёв и количества нейронов в скрытом слое. Выполнена проверка влияния количества образцов в тренировочной выборке на точность нейросетевой модели. В качестве оценки точности нейросетевых моделей были использованы общепринятые и достаточно широко использующиеся в современной практике математические статистики: коэффициент корреляции Пирсона (r), коэффициент детерминации (R2), нормализованное по среднему значение среднеквадратичной ошибки CV(RMSE), нормализованное по среднему значение средней абсолютной ошибки CV(MAE), а также средняя ошибка модели (d), полученная по вектору ошибок (δ), и коэффициент вариации (Vd) вектора ошибок δ [41]. В результате проведённых исследований, несмотря на достаточно высокую точность разработанных нейросетевых моделей гипотеза цифрового моделирования была отклонена. Тем не менее, авторы считают, что существует возможность создания нейросетевой модели, обладающей достаточной точностью для использования её в цифровом моделировании.