19.12.2025; Івано-Франківськ, Україна: VI Міжнародна наукова конференція «Теорія модернізації в контексті сучасної світової науки»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ГІБРИДНЕ FEM–PINN МОДЕЛЮВАННЯ ПРУЖНОПЛАСТИЧНОЇ ДЕФОРМАЦІЇ ТА ПРУЖНОГО ПОВЕРНЕННЯ В ЗАДАЧАХ ЛИСТОВОГО ШТАМПУВАННЯ

  • Богдан Петровський
DOI: https://doi.org/10.62731/mcnd-19.12.2025.005
PDF

Опубліковано 20.12.2025

Як цитувати

Петровський, Б. (2025). ГІБРИДНЕ FEM–PINN МОДЕЛЮВАННЯ ПРУЖНОПЛАСТИЧНОЇ ДЕФОРМАЦІЇ ТА ПРУЖНОГО ПОВЕРНЕННЯ В ЗАДАЧАХ ЛИСТОВОГО ШТАМПУВАННЯ. Матеріали конференцій МЦНД, (19.12.2025; Івано-Франківськ, Україна), 265–266. https://doi.org/10.62731/mcnd-19.12.2025.005

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Процеси листового штампування є однією з ключових технологій виготовлення деталей у автомобільній, авіаційній та машинобудівній промисловості. Одним із найважливіших ефектів, який виникає під час формозміни металу, є пружне повернення, що визначає точність кінцевої геометрії деталі.

PDF

Посилання

  1. 1. M.~M.~Bronstein, J.~Bruna, T.~Cohen, P.~Veličković, “Geometric deep learning: Grids, groups, graphs, geodesics, and gauges,” Nature, vol. 610, pp. 744–755, 2022.
  2. 2. G. E. Karniadakis, I. Kevrekidis, L. Lu, P. Perdikaris, S. Wang, and L. Yang, “Physics-informed machine learning,” Nature Reviews Physics, vol. 3, pp. 422–440, 2021.