|
Уточнение поля течения с помощью сверточных нейронных сетей в задачах внешней аэродинамики
С. В. Зимина, М. Н. Петров Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), г. Долгопрудный, Российская Федерация
Аннотация:
Численное моделирование турбулентных течений около тел различной конфигурации является вычислительно затратным, особенно при проведении серийных расчетов, и требует нахождения баланса между скоростью и точностью вычислений. Целью работы является построение оператора, уточняющего результаты расчета, полученные менее точной вычислительно эффективной моделью, на основании расчетов схожих течений, полученных с помощью более точной базовой модели, с помощью методов машинного обучения. В качестве уточняемой модели был использован метод приближенной пристенной декомпозиции (ANDD) для модели Спаларта–Аллмараса, в качестве базовой модели — модель Спаларта–Аллмараса. В данной работе задача решена в нелокальной постановке, то есть учитывается влияние всего поля течения на ошибку в конкретной его точке. Оператор перехода от уточняемой модели к базовой строится с помощью сверточных нейронных сетей (CNN) архитектуры энкодер-декодер. Эффективность и точность построенной суррогатной модели демонстрируется на примере двумерной задачи сверхзвукового турбулентного обтекания угла сжатия при различных величинах угла сжатия и числах Рейнольдса (рассмотрены задачи интерполяции и экстраполяции по $Re$, а также интерполяции и экстраполяции по величине угла сжатия $\alpha $).
Ключевые слова:
сверточные нейронные сети, пристенная декомпозиция, турбулентные течения.
Образец цитирования:
С. В. Зимина, М. Н. Петров, “Уточнение поля течения с помощью сверточных нейронных сетей в задачах внешней аэродинамики”, Успехи кибернетики, 3:1 (2022), 44–48
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/uk102 https://www.mathnet.ru/rus/uk/v3/i1/p44
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 32 | PDF полного текста: | 6 |
|