SCI Библиотека

Изложены вопросы применения каменных и армокаменных конструкций в строительстве. Приведены основные сведения о материалах для каменной кладки и указания по определению ее прочностных и деформативных характеристик. Даны методические указания, основные формулы и порядок расчета сечений элементов конструкций при различных видах силового воздействия. Рассмотрены также вопросы проектирования стен зданий с жесткой и упругой конструктивной схемами, их элементов (перемычек, карнизов и пр.). В каждом разделе пособия приведены числовые примеры расчета, охватывающие основные возможные случаи, встречающиеся при проектировании каменных и армокаменных конструкций зданий.

Для студентов строительных вузов и факультетов.

В работе выполнен анализ классического метода градиентного спуска и предложен способ динамического изменения шага обучения на основе вычисляемых параметров τ и p. Основной акцент сделан на алгоритме, который позволяет вычислять оптимальные значения параметров τ и p для минимизации времени обучения. Эксперименты демонстрируют, как изменения этих параметров влияют на скорость обучения для различных топологий нейронных сетей и функций активации. Результаты моделирования показывают, что правильный выбор τ и p может значительно сократить временные затраты при обучении нейронных сетей с фиксированной структурой. Использование этих параметров позволяет улучшить процесс обучения, предотвращая застревание в локальных минимумах и обеспечивая баланс между скоростью обучения и точностью результата. Исследования продемонстрировали эффективность адаптивного подхода при различных топологиях нейронных сетей и функциях активации. Представленные графики и численные расчёты показывают зависимость средней скорости обучения от выбранных параметров.

В настоящей статье исследуются существующие научные труды, связанные с графовыми нейронными сетями, такими как Graph Convolution Network (GCN, сверточная графовая нейронная сеть), Graph Attention Network (GAT, графовая нейронная сеть с механизмом самовнимания), Graph Sage, Physics-Informed Neural Networks (PINN, физически информированная нейронная сеть), и методы численной оптимизации, основанные на вычислениях производных: градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, метод Ньютона, Adam, AdamW, AdaGrad, метод роя частиц, квазиньютоновский метод численной оптимизации L-BFG S. Рассматриваются различные архитектурные подходы при моделировании таких нейронных сетей, как полносвязные нейронные сети (FCNN), сверточные нейронные сети (CNN), нейронные сети, основанные на архитектуре глубокого нейронного оператора (DeepONet), их плюсы и минусы, сферы жизнедеятельности, в которых они применимы, например, рекомендательные системы и задачи комбинаторной оптимизации. Также определяются основные положения, связанные с методами численной оптимизации, которые используются для обучения созданных моделей, выделяются их сильные и слабые стороны и вариации, направленные на улучшение качеств того или иного метода. Цель работы – уточнение, систематизация и анализ объема существующей научной литературы в выбранных областях для определения возможности переосмысления и развития существующих методов численной оптимизации с использованием моделей на основе графовых нейронных сетей.

Радиотелескопы большого диаметра (32…70 м) являются стандартным инструментом для исследования космоса радиотехническими методами. В настоящее время ведутся исследования по замене таких антенн антенным полем, состоящим из элементов меньшего диаметра, с целью уменьшения стоимости системы и упрощения ее обслуживания. Однако при построении таких полей из соотношения длины волны (частоты) и физических размеров элементов получается, что межэлементное расстояние больше половины длины волны, то есть антенное поле является протяженным. В протяженных полях наблюдаются сторонние максимумы, отличные от главного луча, – боковые лепестки. Важной задачей является уменьшение уровня боковых лепестков. Снижение уровня боковых лепестков возможно за счет амплитудно-фазового распределения или (и) за счет изменения геометрической структуры антенного поля. В данной статье рассматривается второй вариант, поскольку все элементы подразумеваются идентичными. Разработан генетический алгоритм, который позволяет находить расположение антенных элементов относительно друг друга для минимизации уровня боковых лепестков. Благодаря генетическому алгоритму возможно улучшить показатель уровня боковых лепестков на 15 % по сравнению с полностью случайной решеткой. Эффект генетического алгоритма равноценен добавлению в решетку 20…30 элементов, то есть благодаря ему можно уменьшить стоимость системы и использовать ее эффективней для радиолокации.

В книге освещены вопросы проектирования каменных и армокаменных конструкций. Даны необходимые сведения о материалах и их выборе, изложены основные положения по расчету каменных и армокаменых конструкций на различные виды деформаций, приведены наиболее важные справочные данные. Расчеты проиллюстрированы примерами на основе действующих норм проектирования каменных и армокаменных конструкций.

Книга предназначена для инженерно-технических работников проектных и строительных организаций, также может быть использована студентами вузов и учащимися техникумов.

Аннотация. В работе представлен обзор метода геометрического моделирования в разработке цифровых двойников, дан анализ теоретических основ, его роли в создании цифровых двойников, методологии разработки цифрового двойника с его использованием, проблем и вызовов при использовании метода, а также рассмотрены перспективы развития данной технологии.

В книге рассмотрены механические свойства материалов, применяемых для крупных панелей и кладки; изложены основные положения расчета и конструирования каменных, армокаменных и крупнопанельных бетонных и железобетонных конструкций. Указания по расчету конструкций зданий выполнены на основе действующих общесоюзных норм проектирования и иллюстрированы примерами.

Предназначается для студентов инженерно-строительных вузов и факультетов и может быть использована инженерами проектных организаций.

В книге приведены данные по вопросам работы всех видов кладки из искусственных и естественных камней в конструкциях сооружений. На основе опытов научно-исследовательских институтов СССР, США и Германии изучены механические свойства камней и растворов, от которых зависят прочность и упругие свойства кладки, и установлены закономерности в области прочности и устойчивости элементов каменных конструкций, которые легли в основу ГУ и Н для расчета каменных конструкций.

Книга предназначается для инженеров-конструкторов, научно-исследовательских работников, преподавателей втузов и студентов, углубленно работающих в области каменных конструкций.

Таблицы составлены с учетом требований СНиП 11-В.2-71 и предназначены для определения несущей способности центрально-сжатых кирпичных стен и столбов различных сечений в зависимости от марок кирпича и раствора, а также от армирования.

С помощью этих таблиц можно определять несущую способность стен и столбов толщиной от 25 до 77 см и шириной от 25 до 311 см при марках кирпича 50-150, раствора 10—75 и высоте этажа 2,8; 3,0; 3,3; 3,6; 4,2 м.

Таблицы рассчитаны на инженерно-технических работников проектных и строительных организаций.

В книге приведены данные по вопросам работы всех видов кладки из искусственных и естественных камней в конструкциях сооружений. На основе опытов научно-исследовательских институтов СССР, США и Германии изучены механические свойства камней и растворов, от которых зависят прочность и упругие свойства кладки, и установлены закономерности в области прочности и устойчивости элементов каменных конструкций, которые легли в основу ГУ и Н для расчета каменных конструкций.

Книга предназначается для инженеров-конструкторов, научно-исследовательских работников, преподавателей втузов и студентов, углубленно работающих в области каменных конструкций.