Page 133 - Дисертаця Венгринюк

133

Незважаючи на те, що реалізація фізико-інформованої нейронної мережі

є відносно простою з використанням сучасних мов програмування та

програмних фреймворків, вибір коефіцієнтів функції втрат, дискретизація

області задачі та ефективні методи оптимізації залишаються актуальними

напрямами подальших досліджень.

Оскільки оптимізація складової функції втрат, пов’язаної з дотриманням

фізичних законів, радше слугує рекомендацією для моделі, ніж жорсткою

вимогою, вибір коефіцієнтів у загальній функції втрат потребує ітераційного

або експериментального підходу.

Отримана модель має переваги перед добре відомим методом скінченних

елементів [230–232], оскільки вона:

• Вільна від дискретизації області;

• Не потребує повного перерахування розв’язку за незначної зміни

задачі;

• Дозволяє швидше обчислювати складні диференційні рівняння.

Модель дозволяє з високою точністю та у режимі реального часу

прогнозувати просторо-часовий розподіл концентрації водню у металі стінки

труби. Це свідчить про ефективність застосування фізико-інформованих

нейронних мереж для прогнозування дифузії водню в стінці газопроводу.

4.2 Моделювання зміни тріщиностійкості трубної сталі за дії водню

з урахуванням її експлуатаційної деградації

4.2.1 Аналіз впливу експлуатаційних чинників та водню на

тріщиностійкість сталей трубопроводів

Добре відомий факт, що тривала експлуатація магістральних

трубопроводів спричиняє деградацію початкових механічних характеристик