Заседание Научно-технического совета ВШ КТиИС 27.03.2025

27 марта в 16 часов в аудитории 506 3-го учебного корпуса состоится заседание Научно-технического совета ВШ КТиИС.

Повестка заседания:

1. О результатах диссертационного исследования.

Докладчик - Згода Юрий Николаевич, соискатель учёной степени кандидата технических наук по специальности 2.3.7. Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет
Научный руководитель - Семенов Алексей Александрович, доктор технических наук, доцент, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет

• Тема исследования и аннотация доклада

  Тема исследования (название доклада):  Исследование и разработка высокопроизводительных алгоритмов расчета тонкостенных оболочечных конструкций

  Аннотация: В рамках исследования:

  Целью данной работы является разработка высокопроизводительных методов расчета тонкостенных оболочечных конструкций.

  Объектом исследования являются методы моделирования тонкостенных оболочечных конструкций. Предметом является высокопроизводительное компьютерное моделирование тонкостенных оболочечных конструкций, в том числе моделирование с использованием графических параллельных вычислений и нейронных сетей.

  Научная новизна результатов исследования:

  1. Разработаны модификации методов высокопроизводительного компьютерного моделирования напряженно-деформированного состояния (НДС) оболочек: метод интегрирования аппроксимированного по методу Ритца функционала с использованием графического ускорителя; предложена модификация для численного решения вариационной задачи, основанная на вычислениях с использованием многомерных полиномов.
  2. Предложены алгоритмы высокопроизводительного компьютерного моделирования НДС оболочек, реализующие различные подходы к минимизации кэш-промахов в ходе вычислительного процесса, кэширование промежуточных вычислений, использование многоядерных процессов в ходе выполнения расчетов. Разработана модификация алгоритма моделирования НДС оболочек с использованием метода продолжения решения по наилучшему параметру.
  3. Выполнена классификация и выделены свойства нейросетевых моделей деформирования оболочек по выходным данным, источнику обучающих данных, размерности обучающих данных и определяемым нейронной сетью характеристикам НДС конструкции.
  4. Разработана методология обучения нейросетевой модели деформирования оболочек, включающая в себя процесс формирования 6 обучающего набора конфигураций оболочек, их компьютерное моделирование, обработку результатов вычислительного эксперимента и обучение нейронной сети.

  Теоретическая значимость работы:

  1. Разработан подход к формированию нейросетевых моделей деформирования оболочек на основе глубокого обучения. Данный подход позволяет интерполировать и экстраполировать результаты вычислительных экспериментов на другие, не входящие в вычислительный эксперимент конфигурации оболочек, а также значительно сократить длительность расчетов.
  2. Разработана нейросетевая модель, описывающая НДС цилиндрических оболочек и представляющая собой вычисляемую за константное время функцию. Она позволяет оперативно изучить особенности поведения нагруженных оболочек в зависимости от их геометрических параметров и параметров материала.
  3. Предложена классификация нейросетевых моделей деформирования оболочек. Классификация включает в себя сведения о преимуществах и недостатках различных нейросетевых архитектур моделирования НДС оболочек и позволяет выбрать соответствующую рассматриваемой задаче модель.
  4. Выполнена оценка влияния ряда алгоритмов и модификаций численных методов на длительность компьютерного моделирования деформирования оболочек. Эти сведения могут быть использованы для обоснования выбора алгоритмов моделирования.

  Практическая значимость работы:

  1. Предложены высокопроизводительные модификации численных методов и алгоритмы моделирования НДС оболочек, существенно сокращающие длительность расчетов без потерь в точности. Эти методы могут быть реализованы с использованием практически любого языка программирования или математического пакета.
  2. Разработано высокопроизводительного программное моделирования обеспечение для НДС оболочек для компьютеров под управлением ОС Windows и семейства ОС Linux (включая отечественные дистрибутивы).
  3. Разработано ПО визуализации НДС оболочек в виртуальной и дополненной реальности. Оно используется совместно с ранее указанным ПО и позволяет выполнять визуализацию НДС конструкций в полностью виртуальной среде, отображаемой посредством очков виртуальной реальности, либо поверх реального мира с использованием оборудования дополненной реальности.
  4. Разработано веб-приложение моделирования НДС оболочек, позволяющее выполнять расчеты без использования вычислительных мощностей клиентских компьютеров.
  5. Разработано веб-приложение нейросетевого моделирования цилиндрических оболочек, позволяющее практически в реальном времени рассчитывать напряженно-деформированное состояние оболочки и визуализировать результаты в виде 2D- и 3D-графиков.
  6. Разработана программная библиотека параметрической генерации оболочек в ПО информационного моделирования Autodesk Revit, предоставляющая возможность построить геометрию оболочки в автоматическом режиме.

2. Разное.