Pregledni rad
https://doi.org/10.21857/ygjwrce11y
O primjeni umjetnih neuronskih mreža u mehanici čvrstog tijela kao alternativi konvencionalnom modeliranju konačnim elementima
Jurica Sorić
orcid.org/0009-0005-5960-4831
; University of Zagreb, Faculty of Mechanical Engineering and Naval Architecture
Sažetak
Zbog složenosti inženjerskih problema i povećanih mogućnosti računala, nova računalna strategija koja koristi umjetne neuronske mreže nedavno se pojavila kao alternativa numeričkom modeliranju konvencionalnom primjenom konačnih elemenata. Neuronske mreže temeljna su tehnologija u okviru strojnog učenja, koje je potpodručje umjetne inteligencije, a primjenjuju se za rješavanje problema računalne mehanike, posebno u području mehanike čvrstog tijela. U ovom radu dan je kratak pregled neuronskih mreža, a detaljnije su prikazane i razmatrane unaprijedna neuronska mreža i fizikalno informirana neuronska mreža. U okviru formulacija neuronskih mreža temeljenih na fizici, u funkcijama gubitka koriste se osnovne parcijalne diferencijalne jednadžbe i energijski funkcional. Postupak unaprijednih neuronskih mreža testiran je linearnom elastičnom analizom, dok je učinkovitost fizikalno informirane neuronske mreže prikazana modeliranjem elastoplastičnih konstrukcijskih odziva i dvodimenzijskog širenja pukotine primjenom teorije faznog polja. Svi rezultati uspoređeni su s rješenjima konačnih elemenata. Pokazano je da algoritmi neuronskih mreža ispravno reproduciraju rezultate konačnih elemenata i imaju veću računalnu učinkovitost
Ključne riječi
umjetne neuronske mreže; unaprijedna neuronska mreža; fizikalno informirana neuronska mreža; linearno elastična analiza; elastoplastična analiza; širenje pukotine
Hrčak ID:
343850
URI
Datum izdavanja:
27.1.2026.
Posjeta: 367 *