Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

On the static nature of minimal kinematic boundary conditions for computational homogenisation

Wojciechowski M., Lefik M.

Engineering Transactions

|

2016

|

Vol. 64, iss. 4

581--587

EN

In the paper, the concept of minimal kinematic boundary conditions (MKBC) for computational homogenisation is considered. In the presented approach, the strain averaging equation is applied to the microscopic representative volume element (RVE) via Lagrange multipliers, which are, in turn, interpreted as macroscopic stresses. It is shown that this formulation fulfil automatically Hill-Mandel macrohomogeneity condition. Also, it is demonstrated, that MKBCs are in fact static, Neumann kind boundary conditions. As a consequence the effective parameters computed with this approach are lower bounds of the true effective values. Numerical analysis illustrating these results is also provided.

2

Synteza nanorurek węglowych do zastosowań medycznych

Szymański Ł., Kołaciński Z., Wiak S., Raniszewski G., Lefik M., Gryska E.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka

|

2015

|

z. 126

219--226

PL

W artykule opisano termiczne metody otrzymywania nanorurek węglowych z gazu i w obecności katalizatora zawierającego cząsteczki żelaza. Umożliwi to ich zastosowanie w leczeniu chorób, w tym również raka. Cząsteczki takie wprowadzone do organizmu i odpowiednio zaadresowane, mogą być rozgrzane za pomocą pola o częstotliwości radiowej, a ich połączenie z chorymi komórkami umożliwi ich niszczenie. W badaniach użyto pola elektromagnetycznego o częstotliwości 13.56 MHz, które to jest często wykorzystywane w medycynie.

EN

The article describe thermal methods of carbon nanotubes synthesis from gases containing carbon compounds and catalysts containing iron particles. This allows their application in the treatment of diseases including cancer. Those CNTs are introduced into the human body and functionalized to cancer cells recognition. Then they can be heated by radio frequency field. Their connection to the degenerated cells allows cells destruction. In the study the most common frequency for medical applications was used. RF field influence at 13.56 MHz was examined and described.

3

Two scales, hybrid model for soils, involving artificial neural network and finite element procedure

Krasiński M., Lefik M.

Studia Geotechnica et Mechanica

|

2014

|

Vol. 36, nr 2

29--36

EN

A hybrid ANN-FE solution is presented as a result of two level analysis of soils: a level of a laboratory sample and a level of engineering geotechnical problem. Engineering properties of soils (sands) are represented directly in the form of ANN (this is in contrast with our former paper where ANN approximated constitutive relationships). Initially the ANN is trained with Duncan formula (Duncan and Chang [2]), then it is re-trained (calibrated) with some available experimental data, specific for the soil considered. The obtained approximation of the constitutive parameters is used directly in finite element method at the level of a single element at the scale of the laboratory sample to check the correct representation of the laboratory test. Then, the finite element that was successfully tested at the level of laboratory sample is used at the macro level to solve engineering problems involving the soil for which it was calibrated

4

Modal-frequency spectrum of magnetic flux density in air gap of permanent magnet motor

Witczak P., Kubiak W., Lefik M., Szulakowski J.

Archives of Electrical Engineering

|

2014

|

Vol. 63, nr 1

29-46

EN

The classic relationships concerning the harmonic content in the air gap field of three-phase machines are presented in form of series of rotating waves. The same approach is applied to modeling of permanent magnet motors with fractional phase windings. All main reasons of non-sinusoidal shape of flux density distribution, namely, magnets’ shape and their placement, slotting, magnetic saturation and eccentricity are also related to their counterparts in modal-frequency spectrum. The Fourier 2D spectrum of time-stepping finite element solution is confronted with results of measurements, with special attention paid to accuracy of both methods.

5

Main properties of sands hydrophobized by alkoxysilane emulsions

Wojciechowski M., Baryła P., Lefik M.

Acta Geophysica

|

2014

|

Vol. 62, no. 5

1192--1201

EN

The results of laboratory tests and geotechnical view on sands hydrophobized by alkoxysilane emulsions are presented. For the soils subjected to this process, very low permeability and no capillary elevation was observed. Laboratory tests also indicate that other physical and mechanical properties of hydrophobized sands remain nearly untouched, i.e., the considered hydrophobisation process does not reduce the strength of soils. Properly composed alkoxysilane emulsions can also solidify in pores to produce a stabilizing silicate binder. The filtration bar-riers in ground and soil stabilization are thus considered as possible applications of the hydrophobized soils. The process of treatment of granular soils with alkoxysilanes is neutral for the environment and the cost of implementation of the method is relatively low.

6

Zastosowanie obliczeniowej mechaniki płynów do wyznaczania współczynnika przejmowania ciepła na drodze konwekcji dla obudowy silnika indukcyjnego

Lefik M., Komęza K.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 2b

323--326

PL

W artykule opisano metodę wyznaczania współczynnika przejmowania ciepła przez konwekcję dla użebrowanej obudowy silnika indukcyjnego. Przedstawiono sposób tworzenia modelu obliczeniowego oraz wyniki obliczeń tego współczynnika. Ponadto przedstawiono wyniki obliczeń cieplnych weryfikujących poprawność wyznaczenia współczynnika przejmowania.

EN

The paper describes a method of calculations the convective heat transfer coefficient for finned induction motor housing. A computational model and the results of calculations of this coefficient are presented. Moreover, the results of thermal calculations that verify the convective heat transfer coefficient calculations are shown.

7

Some aspects of application of artificial neural network for numerical modeling in civil engineering

Lefik M.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2013

|

Vol. 61, nr 1

39-50

EN

In order to obtain reliable results of computations in civil engineering, the numerical procedures that are used at the stage of design should be calibrated by comparison of the theoretical results with an observed behavior of previously modeled and then executed structures. The hybrid Finite Element code with an Artificial Neural Network inserted as a representation of a constitutive law, offers a possibility to adjust not only parameters of the constitutive relationships but also its qualitative form. Because of this, the representation of constitutive law by the ANN is presented in this paper. The constitutive data should be calibrated to fit well the observable values, measured in experiments. If the constitutive law is expressed by ANN, the inverse problem can be reduce to a training of the ANN inserted into the Finite Element code. An example of a solution of the inverse problem in calibration of constitutive law is presented. An identification of parameters of flow of pollutant in soils is described as another example of application of ANN in engineering.

8

Właściwości piasków hydrofobizowanych emulsjami alkoksysilanowymi ustalone w badaniach wstępnych

Baryła P., Wojciechowski M., Lefik M.

Budownictwo i Inżynieria Środowiska

|

2013

|

Vol. 4, no. 2

91--97

PL

Celem badań jest wstępne ustalenie parametrów wodoprzepuszczalności oraz wytrzymałościowch nowego materiału budowlanego, jakim jest grunt hydrofobizowany. Badania przeprowadzono dla dwóch naturalnych piasków średnich oraz dla czterech mieszanin grunt-emulsja hydrofobizująca. Stałą filtracji k wyznaczono z użyciem aparatu ZWK2 dla próbek przed dodaniem emulsji hydrofobizującej oraz w aparacie trójosiowym dla gruntów po hydrofobizacji. Kąt tarcia wewnętrznego [fi]s oznaczono w aparacie bezpośredniego ścinania. Gęstość właściwą [ρ]s wyznaczono z użyciem kolby Le Chateliera, a maksymalną gęstość objętościową [ρd] max – w cylindrze normowym. Badania wykazały, że dodatek środka hydrofobizującego obniżył współczynnik filtracji, przy jednoczesnym utrzymaniu parametrów wytrzymałościowych na poziomie parametrów piasków przed hydrofobizacją.

EN

The aim of the research is to determine the permeability and strength properties for the innovative building material – hydrofobized soil. Tests were performed for two sands with different particle size distribution (MSa1, MSa2), mixed with several types of hydrophobizing emulsions (E1-E4). Basic properties of these mixtures, their maximum dry density, strength properties, capillary rise and filtration properties were examined and, afterwards, compared with analogous results obtained for the sands before hydrophobization. Strength and filtration properties for hydrophobized sands were examined in triaxial compression apparatus. The angle of internal friction for natural sands was tested in direct shearing test apparatus and their filtration properties – in "ZWK2" apparatus. All tested samples showed lower permeability after hydrophobization. Strength properties remain almost the same after hydrophobization process.

9

Zastosowanie obliczeniowej mechaniki płynów do wyznaczania współczynnika przejmowania ciepła na drodze konwekcji dla obudowy silnika indukcyjnego

Lefik M., Komęza K.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka

|

2012

|

z. 124

167-175

PL

W artykule opisano metodę wyznaczania współczynnika przejmowania ciepła dla użebrowanej obudowy silnika indukcyjnego. Przedstawiono sposób tworzenia modelu obliczeniowego oraz wyniki obliczeń tego współczynnika. Ponadto przedstawiono wyniki obliczeń cieplnych weryfikujących poprawność wyznaczenia współczynnika przejmowania.

EN

Thermal calculations are an important element of the design and optimization of induction motors due to their use in different operating conditions. These calculations are more frequently done using field methods, based on numerical solution of differential equations of the Fourier-Kirchhoff [1], [2], [3]. In this method, the main problem is to determine a boundary conditions. The most widely used in the Newton boundary condition requires knowledge of the heat transfer coefficient. The paper describes a method of calculations the convective heat transfer coefficient for finned induction motor housing. This method is based on computational fluid dynamics (CFD). A computational model and the results of calculations of this coefficient are presented. Moreover, the results of thermal calculations that verify the convective heat transfer coefficient calculations are shown.

10

Historia i perspektywy rozwoju Katedry Geotechniki i Budowli Inżynierskich Politechniki Łódzkiej

Lefik M., Sztromajer Z.

Zeszyty Naukowe. Budownictwo / Politechnika Łódzka

|

2011

|

Z. 63

67-78

PL

W artykule przedstawiono krótko ponad pięćdziesięcioletnią historię Katedry Geotechniki i Budowli Inżynierskich Politechniki Łódzkiej. Omówiono podstawowe tematy działalności naukowej, scharakteryzowano zespoły i osoby, które te badania prowadzą. Opisano prace habilitacyjne zakończone i przygotowywane w Katedrze. Artykuł kończą prognozy i wnioski dotyczące rozwoju Katedry.

EN

In the paper a short review of the over fifty years history of the Department of Geotechnics and Engineering Structures of Technical University of Łódź is given. Main subjects of the scientific activity of the Department are discussed, the scientific staff of the department is presented. Details concerning the accomplished and being currently under preparation, doctoral and habilitation thesis, are outlined. The paper ends with conclusions characterizing main directions of the future developments of the Department.

11

Mathematical and numerical multi-scale modelling of multiphysics problems

Schrefler B. A., Boso D. P., Pesavento F., Gawin D., Lefik M.

Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences

|

2011

|

Vol. 18, no. 1-2

91-113

EN

In this paper we discuss two multi-scale procedures, both of mathematical nature as opposed to purelynumerical ones. Examples are shown for the two cases. Attention is also devoted to thermodynamical aspects such as thermodynamic consistency and non-equilibrium thermodynamics. Advances for the firstaspect are obtained by adopting the thermodynamically constrained averaging theory TCAT as shown in the case of a stress tensor for multi-component media. The second aspect has allowed to solve numerically,with relative ease, the case of non-isothermal leaching. The absence of proofs of thermodynamic consistencyin case of asymptotic theory of homogenization with ?nite size of the unit cell is also pointed out.

12

Recent developments in numerical homogenization

Boso D. P., Lefik M., Schrefler B. A.

Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences

|

2009

|

Vol. 16, No. 3/4

161-183

EN

This paper deals with homogenization of non linear fibre-reinforced composites in the coupled thermo-mechanical field. For this kind of structures, i.e. inclusions randomly dispersed in a matrix, the self consistent methods are particularly suitable to describe the problem. Usually, in the framework of the self consistent scheme the homogenized material behaviour is obtained with a symbolic approach. For the non linear case, that method may become tedious. This paper presents a different, fully numerical procedure. The effective properties are determined by minimizing a functional expressing the difference (in some chosen norm) between the solution of the heterogeneous problem and the equivalent homogenous one. The heterogeneous problem is solved with the Finite Element method, while the second one has its analytical solution. The two solutions are written as a function of the (unknown) effective parameters, so that the final global solution is found by iterating between the two single solutions. Further, it is shown that the considered homogenization scheme can be seen as an inverse problem and Artificial Neural Networks are used to solve it.

13

Zastosowania sztucznych sieci neuronowych w mechanice i inżynierii

Lefik M.

Zeszyty Naukowe. Rozprawy Naukowe / Politechnika Łódzka

|

2005

|

Z. 341

3-258

PL

W prezentowanej pracy można wyróżnić dwa podstawowe obszary tematyczne. Pierwszy z nich to użycie sieci neuronowych warstwowych do modelowania konstytutywnego oraz do identyfikacji parametrycznej, drugi to konstruowanie programów eksperckich przy użyciu sieci typu IAC i baz danych. Pierwsze trzy rozdziały pracy mają charakter rozdziałów wstępnych. Zdefiniowano w nich terminologię oraz opisano narzędzia numeryczne, użyte w dalszej części rozprawy. Kolejne pięć rozdziałów zawiera przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych w mechanice i w inżynierii. W rozdziale pierwszym przedstawiono krótko genezę i zarys rozwoju historycznego sztucznych sieci neuronowych, opisano elementy budowy operatora neuropodobnego oraz proces transmisji sygnału wejściowego przez sztuczną sieć neuronową. Jak wiadomo, sztuczne sieci neuronowe mogą być analizowane przy użyciu wielu różnych formalizmów matematycznych. W dalszej części rozdziału pierwszego przedstawiono sieć neuronową warstwową jako interpretację graficzną i algorytmiczną wzorów aproksymacyjnych dla funkcji, funkcjonału i operatora. W rozdziale drugim przedstawiono praktyczne metody doboru parametrów sieci neuronowej. Rozpatrzono zagadnienie uczenia nadzorowanego. Przedstawiono metodę największego spadku oraz wynikający z niej algorytm wstecznej propagacji błędu dla doboru wag synaptycznych i biasów w SSN. W dalszej części rozdziału przedstawiono sposób obliczania pochodnej sygnału wyjściowego sieci względem składowych sygnału wejściowego. Przedstawiono zarys analizy jakości wytrenowania SSN. W końcowej części rozdziału autor formułuje "algorytm wielokrotnych startów" służący do oceny prawidłowości działania sieci bez użycia zbioru testującego. Rozdział trzeci poświęcony jest w całości sieciom rekurencyjnym. Przedstawione są sieci typu Hopfielda-Tanka i sieci typu IAC (wzajemna interakcja i konkurencja). W rozdziale czwartym przedstawiono przykład zastosowania sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji parametrycznej teoretycznego modelu zachowania mechanicznego kompozytu włóknistego, pod działaniem obciążenia cyklicznego. Sieć neuronową wytrenowano tak, że fragmenty wykresu uzyskanego przy zastosowaniu modelu matematycznego - zostały stowarzyszone z wartościami parametrów, dla których zostały wykreślone. Dzięki temu, prezentacja wykresu eksperymentalnego na wejściu sieci pozwala otrzymać wartości parametrów, dla których, w ramach przyjętego modelu, można otrzymać realistyczny opis zjawiska. W rozdziale piątym przedstawiono metodę bezpośrednią opisu związku konstytutywnego przy pomocy sieci neuronowej. Skupiono uwagę na reprezentacji przyrostowej związku konstytutywnego. Metodę aproksymacji opracowano tak, aby możliwe było przybliżanie funkcji wielowartościowych przy jej pomocy. Uznano, że miarodajnym kryterium poprawności reprezentacji jest zdolność sieci do samodzielnego symulowania zachowania mechanicznego ośrodka dla zadanego programu obciążenia. Rozdział szósty poświęcony jest w całości rozwinięciu zasadniczych tez zarysowanych w rozdziale piątym. Przedstawiono sposób wpisania reprezentacji neuronowej związku konstytutywnego do programu metody elementów skończonych. Zamieszczono dwa przykłady. Pierwszy przedstawia aproksymację danych doświadczalnych opisujących histerezę sorpcji w materiale porowatym przy pomocy SSN, a następnie zastosowanie tego opisu w modelu numerycznym suszenia i zwilżania przegrody budowlanej, rozwiązanym programem MES. Drugi przykład to rozszerzenie modelu cewki nadprzewodzącej, przedstawionego w rozdziale poprzednim, na zadanie dwuwymiarowe. W rozdziale siódmym skupiono uwagę na zastosowaniach SSN do modelowania efektywnych własności kompozytów. Efektywny związek konstytutywny aproksymowany przez sztuczną sieć neuronową jest tu zdefiniowany numerycznie na podstawie skończonej liczby przykładów, bez konieczności przyjmowania założeń "a priori" dotyczących jego postaci. Przedstawiono różne metody gromadzenia danych konstytutywnych koniecznych do treningu sieci: metoda bezpośrednia, metoda samouczącego się programu MES oraz koncepcja zastosowania sieci Hopfielda-Tanka do generacji uśrednionych stanów naprężeń. Przedstawiona w tym rozdziale metoda identyfikacji bezpośredniej parametrów efektywnych związków konstytutywnych pozwala na aproksymację zależności funkcyjnej charakterystyk efektywnych od opisu mikrostruktury. Zależność taka jest trudna do uzyskania w ramach klasycznej teorii homogenizacji. Rozdział ósmy pracy poświęcony jest budowie programów eksperckich opartych nie na regułach wnioskowania, ale na opisach sytuacyjnych zgromadzonych jako przykłady w bazie danych. Do tego celu służy sieć IAC, która użyta jest jako "inteligentna powłoka" nad bazą danych. Przedstawiono dwa przykłady takich zastosowań. Porównano sprawność "inteligentnej bazy danych" z rozwiązaniem tych samych zadań przy użyciu sieci warstwowej.

EN

Applications of artificial neural networks in mechanics and in engineering Two kinds of artificial neural networks are mainly addressed in this book. These are: ANNs with hidden layers trained using error back propagation method and an Interactive Activation and Competition ANN. Three initial chapters are introductive while in the five other chapters different applications of the ANN in Mechanics and in Engineering are presented and illustrated with examples. In the first chapter a short historical review of the development of ANN is presented. Author introduces then a formal definition of a neural-like operator and describes its structural elements. The formalism of transmission of an input signal through the neural network is also presented. The aim of this chapter is an interpretation of a classical neural network with hidden layers as a universal approximator of a function, of a functional or of an operator. In the second chapter author reviews some fundamental algorithms that allow finding proper parameters of the ANN with hidden layers. Problem of correct design of the ANN is discussed and some methods of construction of a rational ANN are suggested. Third chapter is devoted to a theory and analysis of recurrent neural networks. The attention is focused on Hopfield-Tank ANN, IAC ANN and on cellular neural net. The fourth chapter presents an example of the use of the ANN with hidden layers for parameter identification of a theoretical model of mechanical behaviour of a fibrous composite under transversal cyclic loading. A set of parameters of a generalised elasto-plastic model is identified to ensure the best accordance between two families of graphs of stress: that predicted by the theory and the experimental one. The adaptation of the theoretical model to obtain a better description of the experimental data is described and the application of the ANN technique for parameter identification is presented. An interpretation of the nature of mechanical processes that govern the considered experiment is proposed and confirmed by the analysis of identified parameters. In the fifth chapter the artificial neural network with two hidden layers is trained to approximate directly a mechanical constitutive relationships for a superconducting cable under transverse cyclic loading. The training is performed using the same, as in the previous chapter, set of experimental data. The behaviour of the cable is strongly non-linear. Irreversible phenomena result with complicated loops of hysteresis. The performance of the ANN, which is applied as a tool for storage interpolation and interpretation of experimental data, is investigated, both from numerical, and from physical viewpoints. The representation of the complex experimental data via ANN is very convenient as a definition of constitutive material relationships for finite element method. The incremental representation of constitutive law is chosen as a suitable form that can be approximated with ANN and used in FE code. Exemplification of the use of the ANN as a constitutive procedure in a FE code is presented in the sixth chapter. First example is the use of ANN inside the hydro-thermo-mechanical FE program HAMTRA to handle a constitutive dependence of sorption on relative humidity in the pores of the porous medium. The second example consists of a 2D continuation of the analysis of the superconducting strand. In the seventh chapter the ANN is used for approximation of the effective constitutive law for composite materials. First, neural network is used as an approximator of the functional dependence of values of components of the effective constitutive matrix on mechanical properties of the components of the cell of periodicity. This dependence is known from examples furnished by direct application of the homogenisation procedure for the exemplary cells. Next, the attention is focused on application of a so-called "self-learning" finite element procedure to modelling an effective behaviour of composites. Third method bases on the simultaneous use of Hopfield-Tank neural network to generate statically admissible stress fields and the ANN with hidden layers to associate them with a corresponding, known state of deformation. It should be highlighted that the above methods can be used in numerical modelling of nonlinear material behaviour with hysteresis. Concept of an application of a neural network of the Interactive Activation and Competition (IAC) type as a basic structure of an expert program that operates not on the rules but on the data collected in a data base - is presented in the eights chapter. Two examples are analysed: an intelligent database containing technical description of building objects and the second - IAC network as a tool for energy auditor. These expert programs joint two functions: collect technical data describing some building objects and allows us to obtain some "opinions" concerning their technical and thermal state. The only source of knowledge, the expert program needs, is a sufficiently rich set of examples. The similar functionality can be obtained with a use of ANN with hidden layer. It is concluded, however, that the IAC network is more advantageous in the role of an "intelligent shell" over a database.

14

Dependence of dynamic moduli on the mean stress and void ratio in the light of experimental data

Jeske T., Lefik M.

Studia Geotechnica et Mechanica

|

2005

|

Vol. 27, nr 1-2

91-100

EN

The dependence of dynamic shear and bulk moduli on void ratio and mean effective stress is analysed. After a short discussion, a form of functional dependence proposed by Stoll has been chosen as the most promising. Using experimental data for three kinds of the Monterey sand and the Warsaw Pliocene clay (taken from literature) the regression and multiregression analyses have been carried out in order to identify the value of material constants appearing in the expressions discussed. The analysis has firmly confirmed (high correlations and very good values of other statistics) that the general relationship proposed by Stoll has a character of a physical law. The exponent n in this general model is relatively nonsensitive to a kind of soil, but the parameter related to the void ratio is strongly dependent on it. Both these parameters are different for bulk and shear moduli. Some other conclusions concerning the nature of this dependence have been also formulated.

15

Artificial Neural Network as a numerical form of effective constitutive law for composites with parametrized and hierarchical microstructure

Lefik M., Wojciechowski M.

Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences

|

2005

|

Vol. 12, No. 2-3

183-194

EN

In the paper, Artificial Neural Network with hidden layers is used to approximate the functional dependence of the effective properties of a composite on the physical properties of its micro-components. Two numerical examples have been examined in order to demostrate this approach. The first one introduces geometrical parameters of the cell of periodicity into ANN training process. It proves the ability of ANN to catch the behaviour of the composite material based on the properties of the components and their spatial arrangement at micro level. The second example deals with a special case of the self-repetitive composite structure. It has been shown that, in the limit, the geometry and behaviour of such a composite is consistent with the fractal form known in the literature as the Sierpinski's carpet.

16

Hybrid, finite element-artificial neural network model for composite materials

Lefik M.

Journal of Theoretical and Applied Mechanics

|

2004

|

Vol. 42 nr 3

539-563

EN

An application of Artificial Neural Networks for a definition of the effective constitutive law for a composite is described in the paper. First, a classical homogenisation procedure is directly interpreted with a use of this numerical tool. Next, a self-learning Finite Element code (FE with ANN inside) is used in the case when the effective constitutive law is deduced from a numerical experiment (substituting here a purely phenomenological approach). The new contribution to the classical self-learning procedure consists of its adaptation to a case of a non-monotonic loading (non-to-one load-deformation curve). This new ability of the method is principally due to the incremental form of the constitutive equation and the respective scheme of the neural network structure. Also an organisation of a constitutive data-base containing learning patterns is suitably modified. It is shown by examples that the training process is very quick. The error of this method is smaller, comparing to other schemes of data acquisition.

PL

W artykule opisano zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do określenia efektywnego związku konstytutywnego dla kompozytów. To narzędzie numeryczne użyte zostało dwojako: do bezpośredniego zapisu wyników otrzymanych w ramach klasycznej metody homogenizacji oraz do wnioskowania o własnościach efektywnych na podstawie eksperymentu numerycznego (zastępującego eksperyment rzeczywisty) wykonanego na małej, lecz reprezentatywnej próbce kompozytu. W tym drugim przypadku zastosowano schemat "samouczącego się" programu metody elementów skończonych, w którym związek konstytutywny opisany jest siecią neuronową. Schemat ten zaadaptowano tak, że może być użyty w przypadku obciążeń niemonotonicznych oraz wtedy, gdy zależność: miara odkształcenia-miara naprężenia nie jest wzajemnie jednoznaczna. Te nowe możliwości uzyskane zostały dzięki przedstawieniu związku konstytutywnego w formie przyrostowej oraz opracowania odpowiedniej do tego budowy sieci neuronowej. Schemat "samouczącego się" programu MES charakteryzuje się tym, że proces formułowania nieznanego związku konstytutywnego jest szybki, a zgodność modelu numerycznego z eksperymentem większa niż dla innych metod.

17

Prognozowanie właściwości mechanicznych odlewów ze stopów Al-Si za pomocą sieci neuronowych

Hajkowski M., Ignaszak Z., Lefik M., Łodygowski T.

Archiwum Odlewnictwa

|

2002

|

R. 2, nr 4

353--361

PL

Przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania: 1. parametrów geometrycznych struktury krystalicznej odlewów ze stopów podeutektycznych Al-Si na podstawie gradientu temperatury i jego ukierunkowania w odniesieniu do osi odlewu walcowego, 2. właściwości mechanicznych na podstawie wyznaczonych parametrów tej struktury.

EN

Application of an neural network is presented for forecasting: 1. of geometric parameters of crystalline structure of the castings, made of hypoeutectic Al-Si alloys, on the ground of temperature gradient and its orientation with regard to the axis of the cylindrical casting; 2. mechanical properties determined on the ground of the parameters of the structure.

18

Modelling of nonstationary heat conduction problems in micro-periodic composites using homogenisation theory with corrective terms

Lefik M., Schrefler B.

Archives of Mechanics

|

2000

|

Vol. 52, nr 2

203-223

EN

Homogenisation based on the asymptotic series expansion is used to model a nonstationary behaviour of a rigid heat conductor with micro-periodic structure. A usual first-order approximation (which cannot be assumed as a satisfactory solution for time-dependent problems) is treated as a suitable starting point for further corrections that make it admissible. An initial correction takes into account some fast processes acting on the level of the microstructure and guarantees that the initial condition is satisfied. Some higher-order correctors are intended to improve the first-order approximation far from the onset of the process, for composites with strongly different properties of components or for the case of a rough microstructure. A numerical example shows that the role of the initial corrector is prevailing in the model.

19

Some applications of neural networks in building physics

Gawin D., Lefik M.

Archives of Civil Engineering

|

2000

|

Vol. 46, nr 2

255-271

EN

There examples of application of neural networks using "back-propagation" and "interactive activation" algorithm in practical problems of Building Physics are shown in the paper. Theoretical fundamentals, topologies and principles of operations for neural networks of two different types are briefly discussed. A review of applications of neural networks in modelling of physical phenomena, system identification and creating of expert systems in various fields of Building Physics is presented.

PL

Przedstawiono trzy przykłady zastosowania Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN) typu "back-propagation" oraz "interactive activation and competition" w praktycznych problemach z dziedziny szeroko rozumianej Fizyki Budowli. Krótko opisano budowę i zasadę działania użytych sieci. Przedstawiono szczegółowy opis zastosowania SSN do zbudowania inteligentnej bazy danych audytora energetycznego, modelowania odpowiedzi dynamicznej ściany trójwarstwowej na dane obciążenie termiczne oraz do modelowania histerezy sorpcji. W tym ostatnim przykładzie, wytrenowana SSN przeznaczona jest do włączenia do programu Metody Elementów Skończonych. Celem pracy jest potwierdzenie przydatności SSN jako narzędzia obliczeniowego w praktyce inżynierskiej.