Інтелектуалізація обчислень для задач розрахунку міцності конструкцій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХіміч, Олександр Миколайович
dc.contributor.authorМарочканич, Олександр Романович
dc.date.accessioned2020-02-07T09:30:23Z
dc.date.available2020-02-07T09:30:23Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenMaster's Thesis: 103 pp., 18 figs., 24 tables, 1 appendix, 37 sources. Actuality of theme. Now one of the main stages in the study of objects, phenomena and processes of different nature is mathematical modeling and the related computer experiment. Numerical experiments provide an opportunity both to plan a full-scale experiment and to gain new knowledge about those processes and phenomena that make it difficult or impossible to do a full-scale experiment. A large number of mathematical models after the corresponding transformations can be described by systems of linear algebraic equations (SLAE) with sparse matrices. The main problems of developing effective parallel algorithms are: analysis of the structure of the matrix, or bringing it to the corresponding form, using appropriate conversion algorithms; choice of effective data decomposition; determining the effective number of processor cores and graphic accelerators used for calculations; definition of the interprocess communication topology, which reduces the number of communications and synchronizations. It is precisely for analyzing the structure of a sparse matrix that a neural network is used which allows the selection of groups of non-zero elements that can be processed independently. According to the results of the analysis, the algorithm will be selected, the data decomposition will be built and the number of computational nuclei will be selected, which will provide the shortest calculation time for a specific matrix structure. The purpose and objectives of the study. The purpose of this work is to automate the design of building structures using a neural network, the study of parallel methods and computer algorithms for the study and solution of SLAR with sparse matrices of irregular structure, and the testing of algorithms in mathematical modeling in applied problems. The goal is based on the development of original mathematical methods and parallel algorithms and their implementation in a special system that is designed to determine and analyze the strength of building structures. Research objectives include:  development of a neural network to determine the type of sparse matrix of irregular structure and to choose the optimal algorithm for solving SLAR;  investigation of direct parallel algorithms for SLAR with sparse irregular structure matrices with approximate data;  development of algorithms and programs for investigating the validity of the solutions obtained by direct and iterative methods;  approbation of algorithms for mathematical modeling in applied problems. The object of study is mathematical models that describe SLAEs with sparse matrices of irregular structure. The subject of the study are parallel methods and computer algorithms for finding the SLAE solution with sparse matrices of irregular structure. Research methods. The methods of matrix theory, linear algebra, graph theory, functional analysis, error theory, neural network theory are applied. Scientific novelty: The scientific novelty of the results obtained is to improve the approach of solving the problem of determining the strength of structures by automating the process of selecting an efficient algorithm using a neural network, which significantly reduced the time to calculate the strength of the structure and optimization of computer resources. Publications: Based on the dissertation materials, 3 scientific papers were published: 1 article and 2 abstracts at conferences.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 103 с., 18 рис., 24 табл., 1 додаток, 37 джерел. Актуальність теми. Зараз одним з основних етапів при дослідженні об’єктів, явищ і процесів різної природи є математичне моделювання і пов’язаний ним комп’ютерний експеримент. Чисельні експерименти дають можливість, як планувати натурний експеримент, так і отримувати нові знання про ті процеси і явища для яких утруднений, або взагалі неможливий натурний експеримент. Велика кількість математичних моделей після виконання відповідних перетворень можуть бути описанні системами лінійних алгебраїчних рівнянь (СЛАР) з розрідженими матрицями. Основними проблемами розробки ефективних паралельних алгоритмів є: аналіз структури матриці, або приведення її до відповідного вигляду, застосовуючи відповідні алгоритми перетворення; вибір ефективної декомпозиції даних; визначення ефективної кількості процесорних ядер і графічних прискорювачів, що використовуються для обчислень; визначення топології міжпроцесних зв’язків, яка зменшує кількість комунікацій і синхронізацій. Саме для аналізу структури розрідженої матриці використовується нейрона мережа, яка дозволить виділити групи ненульових елементів, які можуть оброблятись незалежно. За результатами аналізу буде обиратись алгоритм, будуватись декомпозиція даних та обиратись кількість обчислювальних ядер, що забезпечить найкоротший час розрахунків для конкретної структури матриці. Мета та завдання дослідження. Метою даної роботи є автоматизація проектування будівельних конструкцій, використовуючи нейронну мережу, дослідження паралельних методів та комп’ютерних алгоритмів для дослідження та розв’язування СЛАР з розрідженими матрицями нерегулярної структури та апробація алгоритмів при математичному моделюванні у прикладних задачах. Досягнення мети базується на розробці оригінальних математичних методів та паралельних алгоритмів та їх реалізації у спеціальній системі, яка призначена для визначення та аналізу міцності будівельних конструкцій. До завдань дослідження належать:  розробка нейронної мережі для визначення типу розрідженої матриці нерегулярної структури та вибору оптимального алгоритму розвязку СЛАР;  дослідження прямих паралельних алгоритмів для СЛАР з розрідженими матрицями нерегулярної структури з наближеними даними;  апробація алгоритмів для математичного моделювання в прикладних задачах. Об’єкт дослідження – математичні моделі, що описуються СЛАР з розрідженими матрицями нерегулярної структури. Предмет дослідження – паралельні методи та комп’ютерні алгоритми знаходження розв’язку СЛАР з розрідженими матрицями нерегулярної структури. Методи дослідження. У роботі застосовуються методи теорії матриць, лінійної алгебри, теорії графів, функціонального аналізу, теорії похибок, теорія нейронних мереж. Наукова новизна: Наукова новизна отриманих результатів полягає у покращенні підходу вирішення задачі визначення міцності будівельних конструкцій шляхом автоматизації процесу вибору ефективного алгоритму за допомогою нейронної мережі, застосування якої дозволило значно зменшити час прорахунку міцності будівельної конструкції та оптимізації комп’ютерних ресурсів. Публікації: За матеріалами дисертації було опубліковано 3 наукові роботи: 1 стаття та 2 тез доповідей на конференціях.uk
dc.format.page102 с.uk
dc.identifier.citationМарочканич, О. Р. Інтелектуалізація обчислень для задач розрахунку міцності конструкцій : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Марочканич Олександр Романович. - Київ, 2019. - 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31431
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського.uk
dc.publisher.placeКиїв.uk
dc.subjectСЛАРuk
dc.subjectрозпізнавання зображеньuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectкласифікації данихuk
dc.subjectненульові елементиuk
dc.subjectSLAEuk
dc.subjectparallel calculationuk
dc.subjectimage recognitionuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectdata classificationuk
dc.subjectnon-zero elementsuk
dc.subject.udc519.8uk
dc.titleІнтелектуалізація обчислень для задач розрахунку міцності конструкційuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Marochkanych_magistr.pdf
Розмір:
2.23 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (АСОІУ)
Магістерські роботи