ПРИМЕНЕНИЕ 3D-СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОСЕТИ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ УСАДОЧНЫХ НАПРЯЖЕНИЙ И ПЕРЕМЕЩЕНИЙ В МОНОЛИТНЫХ БЕТОННЫХ ПЛИТАХ НА ОСНОВАНИИ

Аннотация

Целью настоящего исследования является демонстрация возможностей искусственных сверточных нейросетей (CNN) в задачах, связанных с механикой, в частности при проектировании монолитных плит на основании. В работе впервые предложен подход, базирующийся на использовании воксельного описания исследуемого объекта. В ряде случаев еще на этапе проектирования предусматривается наличие технологических отверстий различной формы, поверхность плиты может иметь сложную геометрическую форму. Определение напряженно-деформированного состояния (НДС) в замкнутом виде в таких случаях весьма трудоемко либо вовсе недостижимо. В данной работе представлен альтернативный подход, основанный на применении 3D-CNN с архитектурой U-Net, который позволяет получить достаточно точные прогнозы усадочных напряжений и перемещений в плитах более простым способом по сравнению с методами конечных элементов. В работе отмечен перспективный потенциал нейросетей U-Net архитектуры.