|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИПМех РАН |
||
Применение алгоритмов машинного обучения для предсказания турбулентной вязкостистатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАКДата последнего поиска статьи во внешних источниках: 10 июля 2024 г.
- Авторы: Романова Дарья Игоревна, Епихин Андрей Сергеевич, Ильина Дарья Юрьевна
- Журнал: Труды Института системного программирования РАН (электронный журнал)
- Том: 35
- Номер: 6
- Год издания: 2023
- Первая страница: 199
- Последняя страница: 212
- DOI: 10.15514/ISPRAS-2023-35(6)-13
- Аннотация: В работе проведено исследование алгоритмов машинного обучения для предсказания турбулентной вязкости на примере течения за обратным уступом. Данные для обучения получены с помощью расчёта с применением программного комплекса OpenFOAM и модели турбулентности . Для предсказания турбулентной вязкости выполнен анализ значимости параметров течения, включающих пульсации скоростей, градиенты давления и скорости, инварианты тензора скоростей деформаций и их комбинации. Произведено сравнение различных алгоритмов машинного обучения и проанализирована значимость входных признаков. Получено, что наиболее оптимальный алгоритм для предсказания турбулентной вязкости в данной задаче является Decision Tree Regressor. C помощью выбранной модели выполнено предсказание распределения турбулентной вязкости в расчётной области для различных чисел Рейнольдса.
- Добавил в систему: Романова Дарья Игоревна