Search academic texts

Information × Registration Number 2123U011489, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title THE METHOD OF HYDRODYNAMIC MODELING USING A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK popup.author Новотарський М. А.Кузьмич В. А.Novotarskyi M. A.Kuzmych V. A. popup.publication 24-12-2023 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/294368 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Розв’язування гідродинамічних задач пов’язане з високою обчислювальною складністю і тому вимагає значних обчислювальних ресурсів і часу. Запропонований підхід дозволяє суттєво скоротити час розв’язування таких задач шляхом застосування комбінації двох вдосконалених методів моделювання. Мета. Метою є створення комплексного методу гідродинамічного моделювання, який вимагає значно менше часу для визначення динаміки поля швидкостей за рахунок використання модифікованого решітчастого методу Больцмана і розподілу тиску за рахунок використання згорткової нейронної мережі. Метод. Запропоновано метод гідродинамічного моделювання, який реалізує синергетичний ефект, що виникає при поєднанні вдосконаленого решітчастого методу Больцмана та згорткової нейронної мережі з спеціально адаптованою структурою. Суть методу полягає у реалізації послідовності ітерацій, на кожній з яких відбувається моделювання процесу зміни параметрів при переході на наступний часовий шар. Кожна ітерація включає крок предиктора та крок коректора. На кроці предиктора працює решітчастий метод Больцмана, який дозволяє отримати поле швидкостей рідини в робочій зоні на наступному часовому шарі за допомогою поля швидкостей на попередньому шарі. На кроці коректора ми застосовуємо вдосконалену згорткову нейронну мережу, навчену на раніше створеному наборі даних. Використання нейронної мережі дозволяє визначити розподіл тиску на новому часовому шарі із заданою точністю. Після додавання поправки на стисливість рідини на новому часовому шарі ми отримуємо уточнені значення поля швидкостей, які можна використовувати як початкові дані для застосування решітчастого методу Больцмана на наступній ітерації. Обчислення припиняються при досягненні заданої кількості ітерацій. Результати. Роботу запропонованого методу досліджено на прикладі моделювання руху рідини у фрагменті шлунковокишкового тракту людини. Результати моделювання показали, що час, витрачений на реалізацію процесу моделювання, скоротився у 6–7 разів при збереженні прийнятної для практичних завдань точності. Висновки. Запропонований метод гідродинамічного моделювання зі згортковою нейронною мережею та решітчастим методом Больцмана суттєво скорочує час та обчислювальні ресурси, необхідні для реалізації процесу моделювання в областях зі складною геометрією. Подальший розвиток цього методу дозволить реалізувати гідродинамічне моделювання в реальному часі в тривимірних областях. popup.nrat_date 2026-02-27 Close