MASHINASOZLIKNING KUCHLANISH-DEFORMATSIYALANISH OBYEKTLARINING FUNKSIONAL HOLATINI OSHKOR BO‘LMAGAN FUNKSIYALARDAN FOYDALANIB MATEMATIK MODELLASHTIRISH

Ushbu maqolada mashinasozlik obyektlarining kuchlanish-deformatsiyalanish holatini matematik modellashtirish masalalari yoritilgan. An’anaviy hisoblash usullari, xususan, chekli elementlar (ChEU) va chekli farqlar (ChFU) usullari muhandislikda keng qo‘llanilayotgan bo‘lsa-da, ularning aniqligi va samaradorligi murakkab holatlarda cheklangan bo‘lishi mumkin. Shu sababli, sun’iy intellekt (SI) texnologiyalaridan foydalanish dolzarb yo‘nalish sifatida e’tirof etilmoqda. Maqolada neyron tarmoqlar, mashina o‘rganish, genetik algoritmlar va mustahkam o‘rganish kabi ilg‘or yondashuvlarning modellashtirish jarayonidagi o‘rni tahlil qilingan. Jumladan, neyron tarmoqlar materiallarning mustahkamlik va charchoq chegaralarini prognoz qilishda, genetik algoritmlar esa optimal konstruktsiyalarni loyihalashda qo‘llaniladi. Mustahkam o‘rganish esa real vaqt rejimida deformatsiya jarayonlarini boshqarish imkonini beradi. Mazkur yondashuvlarning an’anaviy usullar bilan taqqosiy tahlili, ularning afzallik va cheklovlari, shuningdek mashinasozlikda amaliy qo‘llanilish imkoniyatlari ko‘rib chiqilgan. SI asosidagi modellashtirish texnologiyalari hisoblash jarayonini tezlashtirish, natijalar aniqligini oshirish va tajriba xarajatlarini kamaytirish imkonini beradi. Kelgusida ushbu metodlarni yanada takomillashtirish va murakkab tizimlar uchun aqlli boshqaruv modellarini ishlab chiqish muhim vazifalardan biri hisoblanadi.

В данной статье рассматриваются задачи математического моделирования напряжённо-деформированного состояния объектов машиностроения. Несмотря на широкое применение традиционных численных методов, таких как метод конечных элементов (МКЭ) и метод конечных разностей (МКР), их точность и эффективность в сложных условиях могут быть ограниченными. В связи с этим всё более актуальным становится использование технологий искусственного интеллекта (ИИ). В статье проведён анализ современных подходов, включая нейронные сети, алгоритмы машинного обучения, генетические алгоритмы и алгоритмы устойчивого обучения. В частности, нейронные сети используются для прогнозирования прочностных характеристик и пределов усталости материалов, генетические алгоритмы – для оптимального проектирования конструкций и выбора параметров материалов, а устойчивое обучение – для управления процессами деформации в реальном времени. Проведено сравнительное исследование этих подходов с традиционными методами, рассмотрены их преимущества, ограничения и практическое применение в машиностроении. Использование ИИ позволяет ускорить процессы моделирования, повысить точность анализа и снизить затраты на проведение экспериментов. В перспективе важной задачей остаётся дальнейшее развитие ИИ-методов моделирования и внедрение интеллектуальных систем управления для сложных конструкций в режиме реального времени.

This article addresses the mathematical modeling of the stress-strain state of mechanical engineering objects. Although traditional numerical methods, such as the Finite Element Method (FEM) and Finite Difference Method (FDM), are widely used in engineering practice, their accuracy and efficiency can be limited in complex situations. Therefore, the application of Artificial Intelligence (AI) technologies is becoming an increasingly important direction. The paper analyzes advanced approaches including neural networks, machine learning algorithms, genetic algorithms, and reinforcement learning. Neural networks are used to predict material strength and fatigue limits, while genetic algorithms assist in optimal design and material parameter selection. Reinforcement learning is considered effective for real-time control of deformation processes. A comparative analysis of these AI-based methods with traditional approaches is presented, highlighting their advantages, limitations, and practical applications in the field of mechanical engineering. The integration of AI can accelerate the modeling process, improve the accuracy of analysis, and reduce the cost of physical experimentation. Future work should focus on further development of AI-driven modeling techniques and the implementation of intelligent control systems for complex structures in real-time environments.