Выбор метода топологической оптимизации для стыковки конструкции с помощью искусственного интеллекта Научная публикация
| Журнал |
Ученые записки Казанского университета. Серия Физико-математические науки / Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki
ISSN: 2541-7746 |
||||
|---|---|---|---|---|---|
| Вых. Данные | Год: 2026, Том: 168, Номер: 1, Страницы: 20-37 Страниц : 18 DOI: 10.26907/2541-7746.2026.1.20-37 | ||||
| Ключевые слова | топологическая оптимизация, многослойные конструкции, искусственный интеллект, композитные материалы, SIMP, RAMP | ||||
| Авторы |
|
||||
| Организации |
|
Реферат:
В работе исследуется эффективность методов топологической оптимизации для проектирования адгезивных соединений многослойных конструкций. Рассмотрены пять типов соединений: вертикальное соединение балок, соединение балок переменного сечения, наклонное соединение, горизонтальное соединение и соединение с локальными граничными условиями. Предложена модификация RAMP-метода в сочетании с методом конечных элементов, адаптированная для задач оптимизации зон адгезии. Проведено сравнительное исследование с методом SIMP, выбранным на основе анализа научной литературы с применением искусственного интеллекта.
Библиографическая ссылка:
Dunchenkin P.V.
, Krysko V.A.
Выбор метода топологической оптимизации для стыковки конструкции с помощью искусственного интеллекта
Ученые записки Казанского университета. Серия Физико-математические науки / Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki. 2026. Т.168. №1. С.20-37. DOI: 10.26907/2541-7746.2026.1.20-37 Scopus OpenAlex
Выбор метода топологической оптимизации для стыковки конструкции с помощью искусственного интеллекта
Ученые записки Казанского университета. Серия Физико-математические науки / Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki. 2026. Т.168. №1. С.20-37. DOI: 10.26907/2541-7746.2026.1.20-37 Scopus OpenAlex
Даты:
| Поступила в редакцию: | 27 авг. 2025 г. |
| Принята к публикации: | 4 дек. 2025 г. |
Идентификаторы БД:
| ≡ Scopus: | 2-s2.0-105036673629 |
| ≡ OpenAlex: | W7154590149 |