|
Predicting subdifferential switching surface in a steady-state complex heat transfer problem using deep learning
[Прогнозирование поверхности переключения в субдифференциальной краевой задаче сложного теплообмена при помощи глубокого обучения]
K. S. Kuznetsova, E. V. Amosovaab a Far Eastern Federal University, Vladivostok
b Institute for Applied Mathematics, Far Eastern Branch, Russian Academy of Sciences, Vladivostok
Аннотация:
В работе рассмотрены задачи сложного теплообмена. Предлагается метод для нахождения поверхности переключения, основанный на глубоком обучении. В методе используется обученная на базе данных численных решений прямой задачи нестационарного сложного теплообмена нейронная сеть. Полученные результаты были верифицированы путем сравнения с результатами численных экспериментов.
Ключевые слова:
субдифференциальная краевая задача, глубокое обучение, нейронные сети, сложный теплообмен.
Поступила в редакцию: 15.06.2022
Образец цитирования:
K. S. Kuznetsov, E. V. Amosova, “Predicting subdifferential switching surface in a steady-state complex heat transfer problem using deep learning”, Дальневост. матем. журн., 22:2 (2022), 190–194
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/dvmg487 https://www.mathnet.ru/rus/dvmg/v22/i2/p190
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 83 | PDF полного текста: | 30 | Список литературы: | 24 |
|