Підвищення зносостійкості та надійності ресурсовизначальних деталей транспортної та сільськогосподарської техніки методами інжинірингу із застосуванням нейронних мереж - Чумак, В. М.; Аулін, В. В.; Гриньків, А. В.; Лисенко, С. В.; Кузик, О. В. (Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки, 2025)
Показано, що у сучасних умовах інтенсивного розвитку промисловості 4.0 та цифровізації машинобудівних процесів особливої актуальності набуває проблема забезпечення надійності та довговічності ресурсовизначальних деталей транспортної та сільськогосподарської техніки. Виявлено, що традиційні підходи до прогнозування технічного стану машин, засновані на календарному обслуговуванні, не відповідають сучасним вимогам економічної ефективності та безпеки експлуатації. Запропонована методологія, яка базується на гібридному застосуванні штучних нейронних мереж – багатошарового персептрона (MLP) для ідентифікації домінуючих механізмів зношування деталей машин і їх спряження та рекурентної мережі довгої короткочасної пам'яті (LSTM) для прогнозування динаміки деградації деталей за часовими рядами експлуатаційних параметрів. Визначено, що використання синтетичних даних, генерованих на основі фізичних моделей зношування, дозволяє подолати обмеження, пов'язані з недостатністю реальних експлуатаційних даних вузлів, систем та агрегатів машин. Валідація розробленого алгоритму на репрезентативному наборі даних (50 000 зразків) продемонструвала високі показники точності прогнозування: коефіцієнт детермінації R² = 0,98...0,99, середньоквадратична похибка RMSE = 8,12...15,67 мкм, середня абсолютна процентна похибка MAPE = 2,5...3,9%. Ці результати підтверджують перспективність інтеграції запропонованого підходу у кіберфізичні системи сучасної транспортної та сільськогосподарської техніки для реалізації концепції предиктивного обслуговування.