Ясно. Спасибо за разъяснения по поводу использования здесь нейронки. Надо будет внимательней перечитать оригинал :)
По поводу V0 — обычно в SIMP-методах задается Design Space (это вся доступная область модели, из которой потом убираются элементы), объем модели, который должен остаться (обычно в процентах от Design Space, я так понял это и есть V0) и допустимый предел деформаций конструкции, чаще всего в виде максимального перемещения какого-то одного элемента модели. Собственно, Design Space и предельные деформации задаются изначально, а величиной V0 играют, чтобы получить приемлемое соотношение веса (объема) и предельных напряжений.
Интересная статья!
Несколько комментариев по ходу.
Матрица жесткости — это понятие из метода конечных элементов (МКЭ), нахождение которой там является целевой функцией и которая позволяет по заданным граничным условиям (загрузкам, закреплениям) и свойствам материала найти перемещения конечных элементов и деформацию всей конструкции. (Крылов О.В. «Метод конечных элементов»)
Обычно при решении задач оптимизации топологии используется SIMP-метод (Solid Isotropic Material with Penalization), суть которого — для решенной МКЭ-задачи, на основе матрицы напряжений создается матрица условных «плотностей» (матрица вещественных коэффициентов от 0 до 1), которая множится на матрицу жесткости модели. Те элементы, напряжения в которых были близки к 0, получают, соответственно, плотность (для расчета веса) и жесткость (для расчета деформаций) близкую к 0 и из последующего расчета выпадают. После этого МКЭ-задача заново запускается на расчет и т.д. до достижения заданных ограничений.
Собственно алгоритм построения матрицы «плотностей» и был (как я понял) сутью работы из статьи. Обычно используются различные статичные методы преобразования матриц, но здесь авторы решили каждому элементу МКЭ-модели присвоить отдельный нейрон сети и в качестве матрицы «плотностей» использовать весовые коэффициенты самой нейронки. Довольно оригинально, хотя и лежит на поверхности.
По поводу V0 — обычно в SIMP-методах задается Design Space (это вся доступная область модели, из которой потом убираются элементы), объем модели, который должен остаться (обычно в процентах от Design Space, я так понял это и есть V0) и допустимый предел деформаций конструкции, чаще всего в виде максимального перемещения какого-то одного элемента модели. Собственно, Design Space и предельные деформации задаются изначально, а величиной V0 играют, чтобы получить приемлемое соотношение веса (объема) и предельных напряжений.
Несколько комментариев по ходу.
Матрица жесткости — это понятие из метода конечных элементов (МКЭ), нахождение которой там является целевой функцией и которая позволяет по заданным граничным условиям (загрузкам, закреплениям) и свойствам материала найти перемещения конечных элементов и деформацию всей конструкции. (Крылов О.В. «Метод конечных элементов»)
Обычно при решении задач оптимизации топологии используется SIMP-метод (Solid Isotropic Material with Penalization), суть которого — для решенной МКЭ-задачи, на основе матрицы напряжений создается матрица условных «плотностей» (матрица вещественных коэффициентов от 0 до 1), которая множится на матрицу жесткости модели. Те элементы, напряжения в которых были близки к 0, получают, соответственно, плотность (для расчета веса) и жесткость (для расчета деформаций) близкую к 0 и из последующего расчета выпадают. После этого МКЭ-задача заново запускается на расчет и т.д. до достижения заданных ограничений.
Собственно алгоритм построения матрицы «плотностей» и был (как я понял) сутью работы из статьи. Обычно используются различные статичные методы преобразования матриц, но здесь авторы решили каждому элементу МКЭ-модели присвоить отдельный нейрон сети и в качестве матрицы «плотностей» использовать весовые коэффициенты самой нейронки. Довольно оригинально, хотя и лежит на поверхности.