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

ВЕСТНИК ТОМСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА

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

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.

Тип: Статья
Автор (ы): Кузнецов Кирилл Сергеевич
Соавтор (ы): Амосова Елена Владимировна
Ключевые фразы: УРАВНЕНИЯ НАВЬЕ-СТОКСА, МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ГАЗОВОЙ ДИНАМИКИ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
517.95. Дифференциальные уравнения с частными производными
Префикс DOI
10.17223/19988605/67/4
eLIBRARY ID
67885861
Текстовый фрагмент статьи