ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ НАПРУЖЕННО-ДЕФОРМОВАНОГО СТАНУ КОНСТРУКЦІЇ ІЗ ЕЛАСТОМЕРІВ НА ОСНОВІ НЙРОМЕРЕЖЕВОЇ МОДЕЛІ - Погребняк, Сергій; Водка, Олексій (Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Динамiка та мiцнiсть машин, 2025)
У роботі представлено інформаційну систему для визначення механічних характеристик еластомерних матеріалів на основі інтеграції штучних нейронних мереж із класичними методами чисельного аналізу. Запропоновано гібридний підхід, у межах якого нейромережевий модуль виконує апроксимацію експериментальної кривої навантаження-розвантаження, включно з ефектом Маллінса. Отриманий прогноз напружено-деформованої відповіді використовується у поєднанні з ітераційним алгоритмом Ньютона-Рафсона для обчислення дотичного модуля пружності за умови відсутності аналітичних похідних. Для забезпечення чисельної стійкості реалізовано механізм контролю ітераційного кроку, обмеження корекції деформації та систему локального відновлення значень у разі розбіжності, що унеможливлює поширення помилок на весь розрахунок. Архітектуру застосунку побудована як кросплатформне настільне середовище на основі PySide6, що поєднує інструмент інтерактивного редагування структури скінченно-елементної моделі, динамічну валідацію даних та підтримку топологічної цілісності завдяки використанню патерну делегування. Передбачені серіалізація й десеріалізація у форматі CSV, включно з перевіркою коректності полів, автоматичним приведенням типів і відновленням порожніх комірок, що забезпечує відтворюваність результатів та обмін моделями між користувачами без втрати інформації. Результат роботи представлені у вигляді графічної візуалізації деформованого стану конструкції та детального аналітичного звіту, який містить переміщення і реакції вузлів, внутрішні зусилля, деформаційні характеристики елементів і отримані ефективні значення модулів пружності. Запропонована система забезпечує високу стабільність і демонструє практичну придатність під час моделювання еластомерів із вираженою нелінійною поведінкою. Отримані результати підтверджують перспективність поєднання машинного навчання та класичних методів механіки для подальшого розвитку сучасних інструментів інженерного аналізу.