ОГЛАВЛЕНИЕ
Глава 1. Введение в прочностные испытания при действии заданных нагрузок. Общая постановка задачи.
1.1. Измерительная система.
1.2. Обработка и анализ результатов.
1.3. Алгоритмы сокращения избыточности и повышения достоверности
измерительной информации.
1.4. Управление нагружением при проведении испытаний
1.5. Усталостные испытания прочности конструкций
1.6. Испытания на действие импульсных нагрузок
1.7. Статические прочностные испытания
1.8. Актуальность, научная новизна и практическая ценность работы
1.9. Общая постановка задача .
Глава 2. Сведения о нагрузках, действующих на летательный аппарат в полете.
2.1. Коэффициент перегрузки.
2.2. Зависимость маневренной перегрузки самолета от параметров его
движения.
2.3. Перегрузки при полете в неспокойном воздухе
2.4. Исходные условия для расчета на прочность
2.5. Коэффициент безопасности.
2.6. Определение нагрузок, действующих на крыло.
2.7. Распределение нагрузки по крылу .
2.8. Построение эпюр поперечных сил, изгибающих и крутящих моментов
2.9. Выводы по главе 2
Глава 3. Разработка процедуры приоритетного отображения информации на экране в ходе прочностных испытаний.
3.1. Выбор модели нарастания отказов конструкции при увеличении нагружения.
3.2. Постановка задача оптимального отображения информации при нагружении конструкции.
3.3. Применение динамического программирования для приближенного решения задачи оптимизации.
3.4. Вывод формулы назначения динамических приоритетов для предъявления страниц на экран.
3.5. Составление необходимого числа линейных алгебраических уравнений
в окрестности минимального риска.
3.6. Нахождение коэффициентов аппроксимации и составление формулы назначения динамических приоритетов в квадратурах
3.7. Выводы по главе 3.
Глава 4. Нейросетсвая реализация процедуры приоритетного отображения те изо метр и чес ко и информации на экране.
4.1. Нейронные сети
4.1.1. Элементы нейронных сетей
4.1.2. Архитектура нейронных сетей.
4.1.3. Решение задач нейронными сетями.
4.1.4. Обучение нейронных сетей
4.1.5. Базовый процессорный элемент БПЭ
4.1.6. НС прямого распространения и алгоритм обучения обратного распространения ошибки.
4.1.7. Подход к нейронному управлению
4.2. Примеры обучения нейронной сети, предназначенной для назначения динамических приоритетов.
4.3. Результаты обучения и найденная структура двухуровневой нейронной сети для приоритетного наблюдения на экране
4.4. Выводы по главе 4 .
Глава 5. Нейросетевая система группового анализа напряженного состояния конструкций при статических прочностных испытаниях
5.1. Анализ локальной области испытуемой конструкции с помощью искусственной нейронной сети
5.2. Групповой нейросетсвой анализ однотипных элементов конструкции при установке тензодатчиков в определенном сечении или площади
5.3. Нейросетевой анализ поведения сложных конструкций при нагружении
5.4. Выводы по главе 5
Заключение
Список литературы
- Київ+380960830922