Registration Number
0826U002387, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
29-07-2026
popup.evolution
o
Title
Development and verification of physics-informed neural networks in information systems for modeling the mechanical response of hyperelastic structures.
Author
Serhii Pohrebniak,
popup.head Oleksii O. Vodka
popup.opponent Yaroslav I. Sokolovskyy
popup.opponent Oleh Yasniy
popup.review Yurii V. Parzhyn
popup.review Mariia I. Shapovalova
popup.rada
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute"
Description
Дисертацію присвячено розробленню методів і засобів моделювання нелінійної механічної поведінки еластомерних матеріалів із використанням технологій штучного інтелекту та створенню інформаційної системи для їх практичного застосування в задачах інженерного аналізу.
У роботі проведено експериментальні дослідження механічних властивостей EPDM гуми в умовах одноосьового розтягу з подальшим розвантаженням. Сформовано та опрацьовано набір експериментальних даних, виконано їх нормалізацію, дискретизацію та підготовку до використання в алгоритмах машинного навчання. Запропоновано архітектуру штучної нейронної мережі для апроксимації нелінійних залежностей «напруження–деформація» та відтворення петель гістерезису матеріалу.
Розроблено та досліджено підходи до навчання нейронних мереж, зокрема класичну двошарову нейронну мережу прямого поширення та фізично-інформовані нейронні мережі, у функції втрат яких інтегровано фізичні закономірності механіки деформівного твердого тіла. Виконано порівняльний аналіз ефективності моделей за показниками точності апроксимації експериментальних даних.
Створено інформаційну систему у вигляді кросплатформного програмного застосунку, яка поєднує засоби введення та валідації даних, нейромережевий модуль прогнозування механічної поведінки матеріалу та обчислювальне ядро скінченно-елементного аналізу. Реалізовано інтеграцію нейронної мережі з алгоритмом Ньютона–Рафсона для адаптивного визначення матеріальних характеристик під час розрахунку конструкцій.
Отримані результати можуть бути використані для автоматизації процесів визначення механічних властивостей еластомерних матеріалів, підвищення точності інженерних розрахунків та розвитку інтелектуальних систем комп’ютерного моделювання.
Registration Date
2026-06-09
popup.nrat_date
2026-06-09 / 2026-08-17
