Работы автора

На сегодняшний день одной из важных и актуальных задач науки аэродинамики является исследование и оптимизация аэродинамических характеристик форм тел в потоке газа. Данная проблема возникает при проектировании летательных аппаратов и различных судов и связана с рациональным выбором формы профиля по большому количеству различных характеристик и, в частности, по величине аэродинамического сопротивления.

В данной работе описываются методы оптимизации осесимметричного аэродинамического профиля в стационарном ламинарном невязком потоке газа под различны-ми углами атаки. Предлагаемый метод решения подобной проблемы оптимизации и численного исследования аэродинамических характеристик описанного тела в потоке является актуальным ввиду сложности ее решения, например, традиционными методами на основе системы дифференциальных уравнений Навье-Стокса. Экспериментальные методы имеют своей основой дорогостоящие и затратные по времени инструменты, не гарантирующие нахождение оптимума. Такой вычислительный инструмент, например, как Ansys Fluent хорошо приспособлен для решения подобных задач гидроаэродинамики и позволяет не только ускорить и удешевить процесс проведения вычислительного эксперимента, но и повысить эффективность его проведения.

В статье описывается процесс поиска оптимума, сводящийся к минимизации лобового сопротивления ранее описанного нами осесимметричного профиля. Также приводится описание параметризации геометрии профиля крыла и его анализ посредством предлагаемого программного комплекса.

Результатом проведенного численного исследования является полученное описание аэродинамических характеристик оптимизированной формы профиля для различных скоростей потока газа.

Проведено моделирование формирования оптоакустического сигнала при распространении в образце жидкости содержащей неоднородные слои. Слоистая структура представлена в виде n слоев в которых происходит формирование акустического сигнала в результате оптоакустического эффекта. Полученные значения акустических давлений в слоях на основе разработанной нейронной сети с глубоким обучением позволяют восстановить изображения ткани, в которой происходило оптоакустическое взаимодействие. Используемая нейронная сеть с глубоким обучением обладает уникальными преимуществами, которые могут облегчить клиническое применение оптоакустического метода, снизить время вычислений и адаптировать к любой конкретной задаче.