Описание проекта
Программный комплекс для быстрых расчетов свойств композиционных материалов с использованием нейросетевых технологий.
Уникальность решения заключается в разрабатываемом нейросетевом алгоритме, предварительно базирующимся на модели многослойного персептрона, который на основе геометрических параметров структуры композитного материала, аналитических и численных решений, экспериментальных данных будет обучен прогнозировать эффективные (то есть общие, материала в целом) упругие, теплофизические и иные свойства распространённых композиционных материалов – однонаправленных (например, оптоволокна), текстилей (например, углеткани), матриц с различными включениями, что позволит предприятиям машиностроительной отрасли уйти от необходимости производить наукоемкие численные исследования с трудоемким подбором степени дискретизации численных моделей композиционных материалов. Ожидаемый эффект – экономия времени прогнозирования эффективных свойств материалов до 20 раз.
Технологичность проекта будет обеспечена за счет использования структурного подхода к программированию программного комплекса как совокупности программных модулей: модуля для расчетов по математическим моделям, модуля для расчетов с использованием нейросетевого моделирования, внешней оболочки. По мере создания программного продукта будут производиться быстрые код-ревью, за счет которых будут выявляться отклонения от общих правил и принципов объектно-ориентированного программирования – конвенции программирования coding convention.
Программный код будет разделен на смысловые блоки, элементы внутри которых будут замыкаться комментариями. За счет структурного подхода удастся избежать проблемы «наследуемости» программного кода, благодаря чему будет обеспечена простота его поддержки: изменяемости и обновляемости. Также одним из подходов, обеспечивающих технологичность проекта, будет подход «парного» или взаимного программирования, при которым ответственные за программные модули лица будут делиться опытом, а также выявлять соответствие общему виду программного продукта. Ключевым элементом контроля качества программного кода станет глобальное код-ревью с составлением технической документации на каждый модуль.
https://github.com/JohnScience/mat_props https://www.figma.com/file/otXEjw3NXt0HRRjd3DkTIu/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80-%D0%BE%D0%BA%D0%BD%D0%B0-%D1%81-%D0%A1%D0%97---%D0%98%D0%9A%D0%9E%D0%9D%D0%9A%D0%98%3A-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%