A machine learning technique is proposed to derive the damping rate functions in the co-called single-dominant
modal system describing the resonant liquid sloshing in a rectangular tank performing harmonic longitudinal motions.
Its implementation is demonstrated for the steady-state (periodic) resonance waves when the modal system admits an
analytical asymptotic solution depending on the introduced damping rate functions. Recent experiments by Bäuerlein
& Avila (2021) are employed to show that the viscous damping of the higher natural sloshing modes matters, and the
damping functions depend on the wave amplitude.
Запропоновано техніку машинного навчання для отримання функції демпфування у так званій однодомінантній модальній системі, яка описує резонансне хлюпання рідини в прямокутному резервуарі, що перебуває у стані гармонічного поздовжнього збурення. Її реалізація продемонстрована для усталених (періодичних) хвиль, коли модальна система допускає аналітичний асимптотичний розв’язок, який залежить від введених функцій демпфування. Нещодавні експерименти Bäuerlein & Avila (2021) використовуються для
того, аби показати, що демпфування вищих власних форм коливання рідини має значення і в’язке демпфування є функцією амплітуди хвилі.