Neuronale Netze bei der Modellierung von Luftturbulenzen

Es werden lokale und integrale (korrigierende, korrigierende Abramovich-Sekundov- und Spalart-Allmaras-Modelle) neuronale Netzmodelle der turbulenten Viskosität vorgeschlagen, die eine mittlere Genauigkeit zwischen Ein-Parameter- und Zwei-Parameter-Modellen aufweisen. Es wurde ein neuer Algorithmus zur Kontrolle des numerischen Berechnungsfehlers bei einigen typischen Problemen der Aerodynamik vorgeschlagen. Seine Wirksamkeit bei einer Reihe von Problemen wird aufgezeigt. Der Algorithmus basiert auf der Anwendung von Partikelindikatoren und verwendet die Partikel-in-Zelle-Methode. Es werden die Grundsätze der Datenkompression vorgeschlagen, die physikalische Größen, die sich in Abhängigkeit von bestimmten Parametern ändern, durch die Konstruktion von Cluster-Neuralnetz-Beschreibungen darstellen.

Autorentext

Vladimir Viktorovich Pekunov nasceu a 21 de Janeiro de 1977 em Zapolyarny. Licenciado pela Universidade Estatal de Energia de Ivanovo. D. em Ciências Técnicas, autor de mais de 85 trabalhos de investigação. Os seus principais interesses de investigação são programação teórica, modelação de turbulência, geração de programas, redes neurais.