ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ

  • механика природных и техногенных процессов и явлений в Земле;
  • математические модели и компьютерные технологии в механике деформируемых твердых сред, горных пород, грунтов, сооружений и конструкции, глубоких и сверхглубоких скважин при динамических, транспортных, сейсмических и других воздействиях;
  • механика машин и механизмов, методы исследования динамики, прочности, надежности и устойчивости промышленных машин и роботов с учетом нелинейных свойств элементов и узлов, нелинейных, стохастических и случайных возмущений;
  • методы разработки роторных и вибрационных машин, аппаратов управления для реализации передовых технологий в интересах машиностроения и энергетики, в том числе добывающих и перерабатывающих отраслей промышленности;
  • механика роботов, развитие методов исследования и разработки высокоинтеллектуальных роботов на базе рычажных и параллельных манипуляторов (механизмов), в том числе шагающих и тросовых роботов, адаптивных схватов и приводов;
  • методы разработки роботов, интеллектуальных систем и измерительных технических устройств (в т.ч. программно-аппаратной системы) для решения медицинских проблем, в том числе создание новых методов вибрационной биомеханики, сервисных и хирургических роботов, технологии диагностики, профилактики и лечения;
  • разработка глубоких методов машинного обучения (Machine Learning) и искусственного интеллекта для решения нелинейных задач механики и робототехники:
  • развитие методов машинного обучения для решения проблем добычи минералов: интерпретаций скважинных данных, моделирования неравновесной фильтрации, разработки высокопроизводительных вычислительных моделей и виртуального прототипа скважины для анализа и прогнозирования характеристик разработки месторождений минералов;
  • развитие методов машинного обучения для решения стохастических задач гидромеханики (проблемы моделирования турбулентных течений и течений в пористых средах) и механики твердых материалов (развитие методов интеллектуального анализа НДС и спектрального анализа сплошных материалов);
  • развитие методов машинного обучения для проектирования сложных рычажных манипуляторов и современных мобильных роботов (оптимизация задачи проектирования механизмов и манипуляторов, интеллектуальные модели и программы технической диагностики, системы управления и автоматизация мобильных роботов).