基于物理信息神经网络的多点摩擦诱发粘-滑振动问题算法

来源：计算力学学报杂志2025年第5期北京时间：

作者：张非凡,李姿琳,白金帅,王伟,卫洪涛,卫荣汉

单位：郑州大学 网络空间安全学院, 郑州 450002,郑州大学 力学与安全工程学院, 郑州 450001,清华大学 航天航空学院, 北京 100084,郑州大学 力学与安全工程学院, 郑州 450001,郑州大学 力学与安全工程学院, 郑州 450001,郑州大学 网络空间安全学院, 郑州 450002,郑州大学 力学与安全工程学院, 郑州 450001

摘要：针对非光滑动力学中不稳定粘-滑振动问题难以准确求解的挑战,本文提出了一种基于物理信息神经网络PINN (Physics-informed Neural Networks)的求解算法。首先,基于单边约束的线性互补理论对经典滑块-传送带模型进行动力学建模,随后将线性互补关系设计为指导神经网络训练的损失函数,构建了基于PINN的多点摩擦诱发粘-滑振动问题求解算法,进行了摩擦系统中多个滑块粘-滑振动复杂响应的准确模拟。通过与存在事件检测的Switching Model方法和传统无事件检测的Time-Stepping方法的数值计算结果对比,完成了PINN算法准确性的验证。本文提出的PINN算法将传统优化问题计算转化为机器学习算法的网络训练,适用于具有多个接触点的粘-滑振动分析,可实现准确的非光滑状态转换,为多自由度摩擦系统中复杂非线性振动响应的准确模拟提供了一种便捷易用的新方法。

关键词：物理信息神经网络,摩擦自激振动,非光滑动力学,粘-滑振动,线性互补问题,

基金资助：国家自然科学基金青年基金(12402242);河南省高等学校重点科研项目(24A130002)资助.