ИСТИНА

Изучение схода снежных лавин является актуальной задачей с точки зрения безопасности жизни людей в горных районах РФ. Как правило, изучение процесса схода лавины проводится в рамках лабораторного эксперимента и математического моделирования с использованием специальных расчетных кодов. Для моделирования схода снежной лавины рассматривается математическая модель многофазного односкоростного подхода. Одна из фаз – воздух, другая фаза – материал потока (снег или грязекаменная смесь). Для замыкания уравнений Рейнольдса используется k−ε модель турбулентности. Для моделирования многофазной среды используется метод объёма жидкости (VOF) для отслеживания границы свободной поверхности, предложенный Хиртом и Николсом [1]. Две несжимаемые и несмешиваемые фазы представлены в вычислительной области некоторой смесью с физическими характеристиками, посчитанными по принципу весового среднего. Используемая двухпараметрическая модель турбулентности k−ε, основана на модели линейной вихревой вязкости для замыкания напряжений Рейнольдса. Однако эта модель не обеспечивает удовлетворительной точности во многих типах течений, включая простые сдвиговые потоки, к которым можно отнести потоки на склонах [2]. В работе проводится калибровка k−ε модели турбулентности с использованием методов машинного обучения с целью увеличения точности расчёта эффективности защитных сооружений в горах, в зонах лавинной и селевой опасности. Гибридная нейронная сеть, на базе свёрточных и полносвязных, с использованием тензорного базиса, используется для разработки замыканий напряжений Рейнольдса. Входные данные нейронной сети основаны на следующих безразмерных величинах: осреднённом по Рейнольдсу тензоре скоростей деформаций, осреднённом по Рейнольдсу тензоре скоростей вращения, плотности турбулентной кинетической энергии и скорости диссипации турбулентной кинетической энергии, как было предложено С. Поупом [3]. На выходе из нейронной сети получается тензор коррекции нормированного тензора напряжений Рейнольдса. С помощью полученной модели, реализованной в решателе avalancheFoam произведён расчёт 22-ого лавинного очага на горе Юкспор, Хибины. Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (номер соглашения № 075-15-2020-808) СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Hirt C.W., Nichols B.D. Volume of fluid (vof) method for the dynamics of free boundaries.Journal of Computational Physics, 39(1):201–225, 1981. 2. Tracey B., Duraisamy K., Alonso J. Application of supervised learning toquantify uncertainties in turbulence and combustion modeling. 01 2013. 3. Pope S. B. A more general effective-viscosity hypothesis.Journal of Fluid Mechanics,72(2):331–340, 1975.