Прогнозом деформации полимерных материалов займется нейросеть

Нейросеть, разработанная учеными Донского государственного технического университета, способна спрогнозировать деформационные свойства новых полимерных материалов.

О результатах исследования написали в журнале Polymers. Как отметил автор проекта профессор кафедры сопротивления материалов ДГТУ Антон Чепурненко, обучение нейросети прогнозу поможет «узнать особенности изменения деформаций материала во времени при воздействии – растяжении, сжатии, изгибе, кручении. Искусственный интеллект обрабатывает эти данные в тысячи раз быстрее других алгоритмов».

Исследование — свидетельство возможности использовать методы машинного обучения для определения реологических параметров полимеров по кривым релаксации напряжений. Ученые построили модель нейросети, определяющую реологические параметры вторичного ПВХ при различных температурах. Также определили оптимальное количество нейронов в скрытом слое сети.

Эксперименты показали, искусственные нейросети в этом анализе по эффективности сравнимы с традиционными проверочными алгоритмами, но при этом не требуют сглаживания экспериментальных кривых.

В статье отмечено, последующие эксперименты направят «на проверку ползучести образцов полимеров при изгибе и построение нейронных сетей для обработки этих экспериментов. Исследования также могут быть посвящены выбору оптимальной архитектуры нейронной сети и наиболее эффективных алгоритмов обучения».