ISSN 1998-8605 · EISSN 2311-2085
Языки: ru · en

Статья: ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ СИСТЕМЫ УРАВНЕНИЙ НАВЬЕ-СТОКСА В СЛУЧАЕ СЖИМАЕМОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ (2024)

Читать онлайн

Рассматриваются вопросы использования метода Physics Informed Neural Networks (PINN) для численного решения нестационарной нелинейной системы дифференциальных уравнений в частных производных, описывающей процесс движения одномерного теплопроводного газа. Используемый подход основан на том, что нейронная сеть приближает решение системы дифференциальных уравнений, при этом учитывая физику моделируемого процесса. Обучение нейронной сети происходит на основе минимизации квадратичного функционала, построенного на невязке дифференциальных уравнений, граничных и начальных условий. Обсуждаются различные виды приближения исходных уравнений в случае, когда оператор по времени непрерывен или дискретен. Выполнен анализ результатов моделирования. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Ключевые фразы: УРАВНЕНИЯ НАВЬЕ-СТОКСА, нейронные сети, МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ГАЗОВОЙ ДИНАМИКИ
Автор (ы): Кузнецов Кирилл Сергеевич
Соавтор (ы): Амосова Елена Владимировна
Журнал: ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА

Идентификаторы и классификаторы

УДК
517.95. Дифференциальные уравнения с частными производными
Префикс DOI
10.17223/19988605/67/4
eLIBRARY ID
67885861
Для цитирования:
КУЗНЕЦОВ К. С., АМОСОВА Е. В. ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ СИСТЕМЫ УРАВНЕНИЙ НАВЬЕ-СТОКСА В СЛУЧАЕ СЖИМАЕМОЙ СРЕДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ // ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА. 2024. № 67
Текстовый фрагмент статьи