Прогнозування технічного стану автомобільних трансмісій на основі інтегрованого аналізу вібраційних і акустичних характеристик із застосуванням передових методів штучного інтелекту та моделювання перехідних процесів (Науковий журнал «Технічний сервіс агропромислового, лісового та транспортного комплексів», 2025)
У статті представлено інноваційну методологію прогнозування технічного стану автомобільних трансмісій, яка базується на інтегрованому аналізі вібраційних і акустичних характеристик із використанням передових методів штучного інтелекту та чисельного моделювання перехідних процесів. Розроблений підхід дозволяє ідентифікувати дефекти на ранніх стадіях та враховує динамічну природу реальних умов експлуатації. Застосовано метод кінцевих елементів (FEM) для створення цифрових моделей динаміки систем, а також алгоритми глибокого навчання (CNN, LSTM) для аналізу даних і прогнозування залишкового ресурсу компонентів трансмісій. Результати дослідження демонструють зниження витрат на технічне обслуговування та підвищення надійності транспортних засобів. Запропонована методика може бути впроваджена в автомобільну промисловість, сервісні компанії та науково-дослідні установи.
Keywords: автомобільні трансмісії; штучний інтелект; чисельне моделювання; метод кінцевих елементів; глибоке навчання; вібраційний аналіз; акустичні характеристики