Юбилейная XLV Международная выставка-презентация
научной, учебно-методической и художественной литературы

Нейронные сети в моделировании турбулентности воздушной среды. Поправочные модели


ГруппаНаучная литература
Область науки
Технические науки
Название на русском языкеНейронные сети в моделировании турбулентности воздушной среды. Поправочные модели
Авторы на русском языкеПекунов В.В.
Название на английском языкеArtificial Neural Networks: Using in Air Turbulence Simulation. Correcting Models
Авторы на английском языкеPekunov V.V.

Резюме

Монография имеет целью развитие элементов теории и некоторых практических аспектов численного моделирования турбулентных воздушных потоков, в том числе, с применением искусственных нейронных сетей (ИНС) прямого распространения. Предложены новые локальные и интегральные (корректирующие) нейросетевые модели турбулентной вязкости, показавшие промежуточные по точности результаты между классическими одно- и двухпараметрическими моделями при высокой скорости сходимости к решению. Предложен новый алгоритм контроля погрешности численного расчета в некоторых типовых задачах аэродинамики. Показана его эффективность на ряде модельных задач. Алгоритм основан на аналогии вычислительных и некоторых физических процессов, в частности для выявления критических зон применяются частицы-индикаторы в неоднородном по погрешности вычислительном пространстве (используется метод частиц в ячейках). Предложены принципы сжатия данных, представляющих варьирующиеся в зависимости от некоего параметра физические величины, путем построения кластерно-нейросетевых описаний. Показана высокая степень сжатия указанных данных (в 43÷71 раз).

Монография содержит введение, четыре главы и заключение. В первой главе проводится обзор современных подходов к моделированию турбулентности, формулируются типовые модельные задачи. Во второй главе предлагаются новые нейросетевые модели турбулентной вязкости, приводятся данные численных экспериментов, подтверждающих качество моделей. В третьей главе предлагается подход к контролю погрешности численного решения поставленных аэродинамических задач. В четвертой главе описан подход к сжатию данных (результатов группы схожих экспериментов, основанных на реальных данных) с применением нейросетевых технологий.

Комментарии

Издание "Нейронные сети в моделировании турбулентности воздушной среды. Поправочные модели" (Пекунов В.В.) отмечено юбилейной наградой (25 лет Российской Академии Естествознания)
ОРДЕНОМ "PRIMUS INTER PARES - ПЕРВЫЙ СРЕДИ РАВНЫХ"