|
|
Detalji o izabranom predavanju:
| Seminar: | Seminar za numeričku matematiku i znan. računanje |
| Naziv predavanja: | Konveksne neuronske mreže u modeliranju mehaničkog ponašanja nanorešetkastih struktura |
| Predavač: | Marko Čanađija, Sveučilište u Rijeci |
| Vrijeme: |
06.03.2025 12:30 |
| Predavaonica: | 201 |
| Tip: |
Gost seminara |
| Opis: | Predavanjem se predstavlja numerički alat temeljen na neuronskim mrežama, čija je osnovna namjena modeliranje nanorešekastih struktura. Zbog svojih izvanrednih mehaničkih značajki, kao osnovni element ovakvih struktura odabiru se jednostruke ugljikove nanocijevi. Skup podataka na kojem se trenira neuronska mreža dobiva se simulacijama aksijalnih vlačnih i tlačnih testova nanocijevi, provedenim pomoću molekularne dinamike na 818 različitih geometrijskih konfiguracija. Kako bi se eliminirao utjecaj stohastičkih oscilacija atoma na dobivene krivulje naprezanje-deformacija, koristi se integrabilna djelomično konveksna neuronska mreža. Ova mreža osigurava konveksnost energije deformiranja kao izlaza iz neuronske mreže u odnosu na deformaciju, a ujedno omogućava i njezinu integrabilnost. Uz deformaciju, kao ulazni podaci koriste se i parametri kiralnosti, no bez uvjetovanja konveksnosti. Nakon treniranja, neuronska mreža služi kao konstitutivni model za aksijalno opterećene nanocijevi proizvoljne kiralnosti. Neuronska mreža se povezuje sa softwareom Abaqus. Time se dobiva mogućnost analize metodom konačnih elemenata, tj. konstitutivno ponašanje štapnih konačnih elemenata temelji se na neuronskoj mreži. Rezultat je vjerna replikacija mehaničkog ponašanja nanocijevi dobivenog molekularnom dinamikom, ali sa značajno manjim računalnim zahtjevima. Efikasnost metode provjerava se nizom numeričkih eksperimenata na nanorešekastim strukturama uzimajući u obzir materijalnu i geometrijsku nelinearnost. Naposljetku, razvijeni model povezuje se s optimizacijskim algoritmima radi generiranja nanostruktura i metamaterijala ciljanih značajki. |
|
|
