| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Матвеева, А. И. | - |
| dc.contributor.author | Новокшенов, А. Д. | - |
| dc.contributor.author | Карчевская, А. С. | - |
| dc.contributor.author | Боровков, А. И. | - |
| dc.contributor.author | Щербаков, С. С. | - |
| dc.contributor.author | Подгайская, Д. А. | - |
| dc.contributor.author | Мендель, А. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-11-04T11:24:42Z | - |
| dc.date.available | 2026-11-04T11:24:42Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Двухэтапное прогнозирование топологии упругой пластины с помощью CNN и GAN = Two stage topology prediction of an elastic plate using CNN and GAN / А. И. Матвеева, А. Д. Новокшенов, А. С. Карчевская, А. И. Боровков, С. С. Щербаков [и др.] // Компьютерное проектирование в электронике = Electronic Design Automation : сборник научных трудов Международной научно-практической конференции, Минск, 23 октября 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. Р. Стемпицкий [и др.]. – Минск, 2026. – С. 220–222. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/66073 | - |
| dc.description.abstract | представлена двухэтапная схема прогнозирования топологии упругой пластины при
ограничении объемной доли материала. Сверточная нейронная сеть (CNN) строит поле плотности
материала с конечно-элементным разбиением 32 × 32 по условиям закрепления и нагружения,
генеративно-состязательная сеть (GAN) повышает конечно-элементное разбиение до 128 × 128. Для
20 вариантов приложения нагрузки эталонные топологии получены методом SIMP с конечно
элементным анализом; шесть случаев составили тестовую выборку. Предсказания воспроизводят
расположение основных несущих элементов и общую конфигурацию эталонных решений высокого
разрешения. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | упругие пластины | en_US |
| dc.subject | топологическая оптимизация | en_US |
| dc.subject | сверточные нейронные сети | en_US |
| dc.title | Двухэтапное прогнозирование топологии упругой пластины с помощью CNN и GAN | en_US |
| dc.title.alternative | Two stage topology prediction of an elastic plate using CNN and GAN | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | a two-stage approach predicts material distribution in an elastic plate under a volume constraint. A
convolutional neural network generates a 32 × 32 density field from loading and support conditions; a
generative adversarial network refines it to 128 × 128. SIMP reference solutions were obtained for 20 force
application nodes. In six held-out cases, the predicted topologies reproduce the overall arrangement of load
bearing members in the high-resolution reference solutions. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерное проектирование в электронике (2026)
|
