📖 Нейронные сети в моделировании турбулентности воздушной среды. Поправочные модели.

Предложены локальные и интегральные (корректирующие, вносящие поправки в модели Абрамовича-Секундова и Спаларта-Аллмараса) нейросетевые модели турбулентной вязкости, показавшие промежуточные по точности результаты между одно- и двухпараметрическими моделями. Предложен новый алгоритм контроля погрешности численного расчета в некоторых типовых задачах аэродинамики. Показана его эффективность на ряде задач. Алгоритм основан на применении частиц-индикаторов и использует метод частиц в ячейках. Предложены принципы сжатия данных, представляющих варьирующиеся в зависимости от некоего параметра физические величины, путем построения кластерно-нейросетевых описаний.