Рассматривается задача оценки уязвимости тонкостенных оболочек при импульсном воздействии как обратная задача теории бифуркаций с использованием явления роста и насыщения уровня перемещений в предбифуркационный период. С помощью расчетных временных рядов осуществляется нейросетевое прогнозирование поведения тонкостенной системы за время, которое меньше времени прогрессирующего разрушения.
Розглядається задача оцінки уразливості тонкостінних систем при імпульсному вплив і як зворотна задача теорії біфуркацій з використанням явища росту i насичення рівня переміщень у передбіфуркаційний період. За допомогою розрахункових часових рядів здійснюється нейросітьове прогнозування поведінки тонкостінної системи за час, котрий менший, ніж час прогресуючого руйнування.
The vulnerability assessment of thin-walled systems under pulse actions is treated as an inverse problem of the bifurcation theory using the phenomenon of growth and saturation of the displacement level during the pre-bifurcation period. Using the computational time series the authors perform the neural network prediction of a thin-walled structure behavior within a time shorter than the progressive collapse duration.