dc.contributor.author | Желткович, А. Е. | ru |
dc.contributor.author | Молош, В. В. | ru |
dc.contributor.author | Пархоц, K. Г. | ru |
dc.coverage.spatial | Минск | ru |
dc.date.accessioned | 2023-03-22T10:47:03Z | |
dc.date.available | 2023-03-22T10:47:03Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | Желткович, А. Е. Применение генетического алгоритма при проектировании самонапряженных плит на основании = Application of genetic algorithm in designing of self-stressed slabs on ground / А. Е. Желткович, В. В. Молош, K. Г. Пархоц // XI Форум вузов инженерно-технологического профиля Союзного государства : сборник материалов, г. Минск, 12-16 декабря 2022 г. / Белорусский национальный технический университет. – Минск : БНТУ, 2023. – С. 111-113. | ru |
dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/126648 | |
dc.description.abstract | В статье проиллюстрирована возможность применения в задачах связанных с проектированием, так называемых мягких вычислений (soft-computing). Рассмотрена возможность оптимизировать геометрические параметры плиты при заданных или изменяемых входных параметрах (прочность, самонапряжение и др.) путем включения/отключения искусственных генетических признаков. Показано, что для описания состояния конструкции, где кинетика формирования бетонной структуры подчиняется нелинейным зависимостям, применение нейротехнологий и генетических алгоритмов наиболее оправдано. В статье описан процесс разработки генетического алгоритма, обсуждается вопрос качества полученных решений. | ru |
dc.language.iso | ru | ru |
dc.publisher | БНТУ | ru |
dc.title | Применение генетического алгоритма при проектировании самонапряженных плит на основании | ru |
dc.title.alternative | Application of genetic algorithm in designing of self-stressed slabs on ground | ru |
dc.type | Working Paper | ru |
local.description.annotation | The article illustrates the possibility of using the so-called soft-computing in design-related problems. The possibility of optimizing the geometric parameters of the slabs on ground at the given or variable input parameters (strength, self-stress, etc.) by turning on/off artificial genetic features is considered. It has been shown that to describe the state of the structure, where the kinetics of the formation of the concrete structure obeys nonlinear relationships, the use of neurotechnologies and genetic algorithms is most justified. The article describes the process of developing a genetic algorithm, discusses the quality of the solutions obtained., | ru |