Д.Е. Артеменко
UDK 62-752.2:004.8
https://doi.org/10.56408/2412-8627.2026.38.70.003
Артеменко, Д.Е. Обзор физических моделей вязкоупругих демпферов и перспективы применения искусственного интеллекта при их проектировании / Д.Е. Артеменко // Noise Theory and Practice. – 2026. – Т. 12, № 3 (46). – С. 29-46. – DOI: 10.56408/2412-8627.2026.38.70.003
вязкоупругий демпфер, модель Пойнтинга–Томсона, искусственный интеллект, физически-информированные нейронные сети (PINN), идентификация параметров
В статье рассматриваются современные представления о демпфирующих устройствах, основанных на применении вязкоупругих материалов, а также анализ и возможности применения методов искусственного интеллекта для подбора их параметров в процессе их проектирования. Рассмотрены основные типы демпферов по механизмам рассеяния энергии (вязкий, гистерезисный, конструкционный, фрикционный), приведена их классификация по методу управления и ключевым техническим характеристикам. Основное внимание уделено математическим моделям вязкоупругих материалов – от простейших моделей Максвелла, Кельвина-Фойгта, Пойнтинга–Томсона, до обобщённых и моделей с дробными производными. Показаны ограничения традиционных подходов, вызванные вычислительной трудоёмкостью и сложностью идентификации параметров нелинейных моделей. Предложена двухэтапная методика использования искусственного интеллекта, основанная на применении сверточных нейронных сетей для подбора материала и физически-информированных нейронных сетей для идентификации параметров, и синтеза структуры модели демпфера. Обозначены основные проблемы, заключающиеся в недостаточном количестве и качестве датасетов, «разрыве реальности», сложности обучения физически-информированных нейронных сетей и интерпретируемости результатов, а также предложены возможные пути их решения.
Д.Е. Артеменко
Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова, Санкт-Петербург, Россия
ГОСТ Р 55184-2012. Демпферы гидравлические железнодорожного подвижного состава. Общие технические условия / утв. приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 26.11.2012 № 1163-ст. / разработан Открытым акционерным обществом «Научный и конструкторско-технологический институт подвижного состава» (ОАО «ВНИКТИ») – III, 11 c.; 29 см. – Текст: непосредственный.
ГОСТ 17053.1-80. Амортизаторы корабельные АКСС-М. Технические условия [Текст] : государственный стандарт Союза ССР / утверждён Постановлением Госстандарта СССР от 30 мая 1980 г. № 2446. – Москва: Издательство стандартов, 1980. – 18 с.
ОСТ 1 03612-72. Демпферы. Типы и основные параметры, технические требования [Текст]: отраслевой стандарт. – 1972. – 9 с.
Иванов, Николай Игоревич. Инженерная акустика. Теория и практика борьбы с шумом: учебник / Балтийский государственный технический университет "ВОЕНМЕХ" им. Д.Ф. Устинова. - 5. - Москва: Издательская группа "Логос", 2020. - 432 с. - ISBN 978-5-98704-659-3 : Б. ц.
EN 15129:2010. Anti-seismic devices [Text]: European Standard. – Brussels: CEN, 2010. – 171 p.
Садек, Ф. Пассивные устройства рассеивания энергии для сейсмостойких зданий / Ф. Садек, Б. Мохраз, А. У. Тейлор, Р. М. Чунг. – Ноябрь 1996. – 66 с. – (NISTIR‑5923; PB97132054).
VDI 3830 «Damping of materials and members»: в 5 ч. / VDI-Gesellschaft Produkt und Prozessgestaltung. – URL: https://www.vdi.de/en/home/vdi-standards/details/vdi-3830-blatt-1-damping-of-materials-and-members-classification-and-survey. – Текст: электронный.
Baz A. M. Active and passive vibration damping / Amr M. Baz. – Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2019. – xxxii, 719 c. – ISBN 978-1-118-48192-9.
Патент № 32332 Республика Казахстан, МПК B25J 11/00, F16F 13/00, F16F 15/00. Пространственная амортизационная (демпфирующая) система: № 2015/0711.1: заявл. 14.09.2022; опубл. 21.07.2023 / Бисембаев К., Орынбаева Н. С. ; заявитель и патентообладатель Некоммерческое акционерное общество «Университет имени Шакарима города Семей». – 5 с.: ил. – Текст: непосредственный.
Zare Estakhraji S. I. A thorough comparison between measurements and predictions of the amplitude dependent natural frequencies and damping of a bolted structure / S. I. Zare Estakhraji, M. Wall, J. Capito, M. S. Allen // Journal of Sound and Vibration. – 2022. – Vol. 541. – Art. 117397. – DOI: 10.1016/j.jsv.2022.117397.
Shirai Y. Energy response of a passive variable friction damper and numerical simulation on the control effects for high rise buildings / Y. Shirai, K. Nakata, A. Toyooka // Structural Control and Health Monitoring. – 2022. – Vol. 29, iss. 12. – Art. e3124. – DOI: 10.1002/stc.3124.
Li Q.-Q. Characterization of Dynamic Mechanical Properties of Viscoelastic Damper Based on Physics Constrained Data Driven Approach / Q.-Q. Li, Z.-D. Xu, Y.-R. Dong, Z.-H. He // International Journal of Structural Stability and Dynamics. – 2023. – Vol. 24. – Art. 2450071. – DOI: 10.1142/S0219455424500718.
Liu Q. Seismic Optimization of Fluid Viscous Dampers in Cable Stayed Bridges: A Case Study Using Surrogate Models and NSGA II / Q. Liu, Z. Liu, J. Zhao, Y. Lei // Buildings. – 2025. – Vol. 15. – Art. 15(9):1446. – DOI: 10.3390/buildings15091446.
Yucesan Y. A. Adjusting a torsional vibration damper model with physics informed neural networks / Y. A. Yucesan, F. A. C. Viana, L. Manin, J. Mahfoud // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2021. – Vol. 154. – Art. 107552. – DOI: 10.1016/j.ymssp.2020.107552.
Milićević P. Data generation framework for inverse modeling of nonlinear systems in structural dynamics applications / P. Milićević, O. Altay // Acta Mechanica. – 2023. – Vol. 235. – P. 1493–1515. – DOI: 10.1007/s00707-023-03532-3.
Hoffmann J. Machine learning in a data limited regime: Augmenting experiments with synthetic data uncovers order in crumpled sheets / J. Hoffmann, Y. Bar Sinai, L. M. Lee, J. Andrejevic // Science Advances. – 2019. – Vol. 5. – Art. eaau6792. – DOI: 10.1126/sciadv.aau6792.
Bonfanti A. The Challenges of the Nonlinear Regime for Physics Informed Neural Networks / A. Bonfanti, G. Bruno, C. Cipriani // Advances in Neural Information Processing Systems 37. – 2024. – DOI: 10.52202/079017-1324.
Dhurandhar A. Trust Regions for Explanations via Black Box Probabilistic Certification / A. Dhurandhar, S. Haldar, D. Wei, K. Natesan R. // ICML 2024. – 2024. – DOI: 10.48550/arXiv.2402.11168.