Проект посвящен разработке гибридного подхода к задачам механики деформируемых твердых тел, основанного на методе конечных элементов (МКЭ) и искусственных нейронных сетях. В настоящее время решение некоторых задач при помощи МКЭ может требовать значительных вычислительных мощностей и занимать много времени даже при использовании самых современных алгоритмов и программных комплексов. При этом некоторые задачи решить при помощи МКЭ затруднительно в силу особенностей постановки задач, приводящей, например, к чрезмерному искажению элементов. К таким задачам можно отнести задачи на соударение, в которых могут наблюдаться большие значения деформации и высокие скорости деформирования.

Таким образом, предлагается новый способ анализа деформирования и прочности твердых тел, основанный на технологиях машинного обучения. Также в рамках проекта будут предложены способы преодоления возможных трудностей, связанных с применением метода конечных элементов к некоторым классам задач, а также будет изучена эффективностей искусственных нейронных сетей при работе с задачами, параметры которых выходят за рамки параметров задач, на которых данные сет были обучены.