ЧЕЛЯБИНСКИЙ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ
Архив статей журнала
На основе континуальной модели высокоскоростного соударения пластин построен набор обучающих данных, по которым искусственная нейронная сеть обучена определять профиль скорости тыльной поверхности пластины-мишени исходя из параметров удара и параметров модели материала. Обученная нейронная сеть была использована в качестве быстрого эмулятора процесса высокоскоростного соударения пластин. Применение байесовского подхода калибровки модели позволило решить обратную задачу определения параметров модели материала по профилю скорости тыльной поверхности.
На основе базы данных, полученной с помощью модели высокоскоростного соударения пластин, связывающей параметры удара и параметры модели материала с профилем скорости тыльной поверхности, проведено сравнение процесса обучения и точности искусственной нейронной сети прямого распространения и рекурсивной нейронной сети. Рекурсивная нейронная сеть обеспечивает б´ольшую точность и требует меньшего времени для обучения. Использование рекурсивной нейронной сети в качестве быстрого эмулятора модели и байесовская калибровка могут позволить решить обратную задачу определения параметров модели вещества по профилю скорости тыльной поверхности с большей точностью.