МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ВОПРОСЫ ПРОЧНОСТИ
DOI:
https://doi.org/10.65164/ks06te35Ключевые слова:
машинное обучение, прочность, разрушение, прогнозирование, нейронные сети, регрессия, надежность, инженерные системы.Аннотация
В статье рассматриваются возможности применения методов машинного обучения для
решения задач прочности материалов и конструкций. Анализируются современные подходы
к прогнозированию разрушений, оценке остаточного ресурса и оптимизации конструкций.
Показано, что интеграция алгоритмов машинного обучения с классическими методами
механики сплошных сред позволяет существенно повысить точность и скорость инженерных
расчётов.
Библиографические ссылки
[1]. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning
[2]. Goodfellow I. Deep Learning
[3]. Zienkiewicz O. The Finite Element Method
[4]. Liu Y. Machine Learning in Structural Engineering
[5]. Hastie T. The Elements of Statistical Learning
