Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
NOVÁK, D. LEHKÝ, D.
Originální název
Inverse FEM Analysis I: Stochastic Training of Neural Network
Anglický název
Typ
článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus
Jazyk
čeština
Originální abstrakt
The paper suggests a new approach of inverse analysis to obtain parameters of FEM computational model in order to obtain best agreement witch experimental data. The proposed inverse analysis approach is based on coupling of FEM computational model and the stochastic training of artificial neural network. Identification parameters play the role of basic random variables witch a scatter reflecting the physical range of possible values. Novelty of the approach is the utilization of efficient small-sample simulation method Latin Hypercube Sampling (LHS) used for training of neural network.
Anglický abstrakt
Klíčová slova v angličtině
inverse analysis, parameters, Small.sample simulation, Latin Hypercube Sampling, neural network
Autoři
NOVÁK, D.; LEHKÝ, D.
Rok RIV
2005
Vydáno
9. 5. 2005
Místo
Svratka, Czech Republic
ISBN
80-85918-93-5
Kniha
Inženýrská mechanika 2005
Strany od
233
Strany do
244
Strany počet
12
BibTex
@inproceedings{BUT21423, author="Drahomír {Novák} and David {Lehký}", title="Inverse FEM Analysis I: Stochastic Training of Neural Network", booktitle="Inženýrská mechanika 2005", year="2005", pages="12", address="Svratka, Czech Republic", isbn="80-85918-93-5" }