Максимова, О. М.

Siberian Federal University Digital Repository

УДК 69:001.89 К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ УЧЕБНОГО КУРСА ПОДГОТОВКИ  МАГИСТРОВ «НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕШЕНИЯ  ЗАДАЧ РАСЧЕТА СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ» Максимова О.М.   Сибирский федеральный университет  Цель преподавания дисциплины ‒ системное овладение нейроинформатикой как одним из новых прогрессивных, передовых методов исследования и проектирования для управления, создания и оптимизации эффективных конструкций, и современными нейрокомплексами как средствами реализации инженерных решений. Современные эффективные инструменты интегральных компьютерных техноло-гий, основанные на нейросетевом подходе, позволяют при решении расчетно-проектировочных задач значительно ускорить время счета, выполнять интерполяцион-ное уточнение численных решений, решать задачи прогнозирования (предсказание, экстраполяция, эволюция) технических систем, процессов и явлений, а также опти-мального проектирования и управления конструкциями и системами. Изучение про-граммных нейрокомплексов – большая учебная работа, входящая в задачи курса. Содержание разделов и тем лекционного курса Модуль 1 Основы нейронных сетей, нейросетевых технологий и нейроимитаторов Тема 1. Нейротехнологии и перспективы их использования в механике (0,056/2 часа). Содержание лекции:  цели и задачи курса. знакомство с литературой по нейроинформатике и примерами еѐ применения в строительной механике и строительных конструкциях для задач управления, прогнози-рования, оптимизации; нейротехнологии и перспективы их использования в механике; обсуждение формы проведения занятий. Тема 2 Искусственная нейронная сеть, ее основные характеристики (0,056/2 ча-са). Содержание лекции:  нейронные сети; основные понятия, элементы и структуры; классификация нейронных сетей; функционирование и обучение нейронных се-тей. Тема 3. Возможности и области применения персептронов (0,056/2 часа). Содержание лекции:  методы обучения нейросети; нейропакеты и их разновидности; классы задач, решаемые нейронными сетями. Тема 4. Способы обучения нейронных сетей «с учителем и без учителя» (0,056/2 часа). Содержание лекции: подготовка входных и выходных параметров: - подбор обучающих примеров; - предобработка обучающих примеров и интерпретация ответов; виды активационных функций (пороговые, линейные, сигмоидные, радиально-базисные); виды нейронных сетей: - рекуррентные сети (рекуррентные сети на базе персептрона,  сеть Хопфил-да); -самообучающиеся и гибридные сети. Тема 5. Распознавания образов (0,056/2 часа). Содержание лекции: проблема распознавания образов; распознавание символов (методы распознавания: шаблонный метод, структур-ный метод, признаковый метод); современные системы распознавания текстов (FineReader, CuneiForm). Модуль 2 Основные направления и предпосылки развития нейросетевых подходов к за-дачам строительной механики и управлению конструкциями Тема 6. Системный взгляд на развитие нейроуправления конструкциями и сис-темами (0,056/2 часа). Содержание лекции: понятие управляемых конструкций; общие сведения о САУ НДС; состояние развития нейросетей применительно к проблеме управления конструкциями; сопоставление возможностей управления конструкциями традиционными мето-дами и с помощью нейросетей; системный подход к нейросетевому управлению конструкциями; использование программ-иммитаторов нейросетей для линейных и нелинейных задач управления конструкциями. Тема 7. Основные направления и предпосылки развития нейросетевых подходов к задачам строительной механики, управлению конструкциями и другими сетевыми системами (0,056/2 часа). Содержание лекции: основные предпосылки эффективности применения нейросетевых подходов к задачам механики; о достигнутых этапах реализации нейросетевых предпосылок; некоторые перспективные вопросы развития. Модуль3 Постановки и алгоритмы решения задач оптимизации, прогнозирования и управления для строительной механики и строительных конструкций Тема 8. Примеры применения нейросетевых подходов к различным задачам строительной механики (0,056/2 часа). Содержание лекции: использование нейросетей для ускоренного расчета пластин и балок на произ-вольную нагрузку; уточнение решений для линейных и физически нелинейных оболочек и пластин: а) расчет физически нелинейной, ребристой оболочки на распределенную на-грузку; б)  построение зон пластичности на поверхности; повышение точности решений с помощью экстраполяции Ричардсона, сравнение с нейросетевой технологией; прямые и обратные задачи. Тема 9. Нейросетевой метод практического прогнозирования и его приложения. Постановки и алгоритмы решения оптимизационных задач строительной механики с использованием нейросетевых моделей (0,056/2 часа). Содержание лекции: обоснование целесообразности нейросетевого прогнозирования; эволюционная модель прогнозирования на основе текущей информации; шаговый алгоритм нейросетевого прогнозирования; прогнозирование в многомерных задачах; описание нейросетевого варианта решения задач оптимизации; пример использования нейроиммитатора для решения оптимизационной задачи; применение гибридных нейросетевых программ в задачах оптимизации. Тема 10. Применение нейросетевой технологии для прогноза напряженно-деформированного состояния строительных конструкций (0,028/1 час).  Содержание лекции: использование нейропрогноза при натурных испытаниях строительных конструкций: а) испытание кратковременной нагрузкой; б) испытания длительно действующей статической нагрузкой. Лабораторный курс направлен на овладение практическими навыками исполь-зования нейронных сетей, нейросетевых технологий и нейроимитаторов (Statistica и др.), на изучение постановок и алгоритмов решения задач оптимизации, прогнозирова-ния и управления для строительной механики и строительных конструкций. Курсовая работа   Цель курсовой работы магистров: овладеть нейросетевыми технологиями с це-лью анализа, прогнозирования напряженно-деформированного состояния (НДС) строи-тельных конструкций из разных материалов при различных условиях их нагружения и функционирования, для оптимизации их структуры, а также для управления конструк-циями; пользоваться современными нейрокомплексами;   уметь формировать репрезен-тативный обучающий паттерн для обучения нейронной сети, доучивать нейросеть на базе новой поступающей информации, анализировать и оценивать результаты работы нейроимитаторов; уметь выполнять исследовательскую работу в области строительной механики и управления конструкциями с использованием новых нейросетевых инфор-мационных технологий; уметь активно управлять сооружением (активно воздейство-вать на сооружение); уметь анализировать и аргументировать актуальность, правиль-ность выполнения работ. Контрольно-измерительные материалы Контрольно-измерительные материалы по дисциплине «Нейросетевые техноло-гии решения задач расчета строительных конструкций» включают экзаменационные вопросы и электронный банк тестовых заданий в адаптированном к системе тестирова-ния UniTest 3.3.0 виде. По дисциплине предусматривается входной, промежуточный и итоговый контроль. Входной контроль предшествует началу изучения теоретического материала, при этом вопросы входного контроля направлены на определение уровня знаний и компетенций, полученных магистрантами на предыдущих курса обучения. На базе банка тестовых заданий организуется промежуточный контроль знаний. Промежуточный контроль степени усвоения теоретического материала по дис-циплине «Нейросетевые технологии решения задач расчета строительных конструк-ций» осуществляется после изложения теоретического материала каждого модуля. Банк тестовых заданий в адаптированном к системе тестирования UniTest 3.3.0 [www.unitest.lab.sfu-kras.ru] виде доступен для студентов в трех вариантах.     

К ВОПРОСУ О РАЗРАБОТКЕ УЧЕБНОГО КУРСА ПОДГОТОВКИ МАГИСТРОВ «НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ РАСЧЕТА СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ»

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Siberian Federal University Digital Repository