Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Скоро в журнале
Архив
Импакт-фактор
Сотрудники журнала
Правила для авторов
Лицензионный договор
Редакционная политика

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Самарского государственного технического университета. Серия «Физико-математические науки», 2016, том 20, номер 2, страницы 328–341
DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1488
(Mi vsgtu1488)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Численный метод определения параметров модели ползучести разупрочняющегося материала

В. Е. Зотеев, Р. Ю. Макаров

Самарский государственный технический университет, г. Самара, 443100, Россия (публикуется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International)
Список литературы:
Аннотация: Тенденции к уменьшению массы машин при улучшении их качества, а также стремление к наиболее полному использованию механических свойств материалов требуют постоянного совершенствования и развития известных методов расчета и анализа напряженно-деформированного состояния материалов в условиях ползучести. В статье рассматривается новый численный метод оценки параметров математической модели ползучести разупрочняющегося материала на основе экспериментальных диаграмм, построенных по результатам испытаний при различных напряжениях. В основе метода лежит обобщенная регрессионная модель, построенная на основе разностных уравнений, описывающих диаграммы ползучести. Полученные соотношения между коэффициентами разностного уравнения и параметрами деформации ползучести позволяют свести задачу параметрической идентификации к итерационной процедуре среднеквадратичного оценивания коэффициентов, линейной на каждом шаге итерации обобщенной регрессионной модели. Проведена апробация разработанного численного метода на пяти экспериментальных кривых ползучести алюминиевого сплава, подтверждающая достоверность полученных соотношений и эффективность численного метода.
Ключевые слова: ползучесть разупрочняющегося материала, разностные уравнения, обобщенная регрессионная модель, нелинейная регрессия, среднеквадратическое оценивание.
Поступила в редакцию 21/III/2016
в окончательном варианте – 13/V/2016
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.651.3:539.376
MSC: 74S30
Образец цитирования: В. Е. Зотеев, Р. Ю. Макаров, “Численный метод определения параметров модели ползучести разупрочняющегося материала”, Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 20:2 (2016), 328–341
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ZotMak16}
\by В.~Е.~Зотеев, Р.~Ю.~Макаров
\paper Численный метод определения параметров модели ползучести разупрочняющегося материала
\jour Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки
\yr 2016
\vol 20
\issue 2
\pages 328--341
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vsgtu1488}
\crossref{https://doi.org/10.14498/vsgtu1488}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:06964490}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=27126248}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vsgtu1488
  • https://www.mathnet.ru/rus/vsgtu/v220/i2/p328
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Физико-математические науки
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:418
    PDF полного текста:251
    Список литературы:52
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024