TY - JOUR AU - С. В. Зимина AU - М. Н. Петров PY - 2022/03/25 Y2 - 2024/03/28 TI - Уточнение поля течения с помощью сверточных нейронных сетей в задачах внешней аэродинамики JF - Успехи кибернетики JA - УК VL - 3 IS - 1 SE - Статьи DO - 10.51790/2712-9942-2022-3-1-6 UR - https://ru.jcyb.ru/nisii_tech/article/view/113 AB - 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 α). ER -