Детальная информация

Название: Опыт применения нейросетевых технологий в гидродинамике: ламинарное обтекание кругового цилиндра: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 03.03.01 «Прикладные математика и физика» ; образовательная программа 03.03.01_01 «Математические модели и вычислительные технологии в гидроаэродинамике и теплофизике»
Авторы: Угрюмов Александр Евгеньевич
Научный руководитель: Абрамов Алексей Геннадьевич
Другие авторы: Засимова Марина Александровна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: искусственный интеллект; машинное обучение; сверточная нейронная сеть; relu; cnn; openlb; keras; tensorflow; ламинарное обтекание; круговой цилиндр; artificial intelligence; machine learning; artificial; neural network; convolutional neural network; laminar flow; circular cylinder
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 03.03.01
Группа специальностей ФГОС: 030000 - Физика и астрономия
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-5143
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема выпускнойквалификационной работы: «Опыт применения нейросетевых технологий в гидродинамике: ламинарное обтекание кругового цилиндра». Работа посвящена изучению возможностей применения нейросетевых технологий для получения достоверных гидродинамических характеристик на примере задачи ламинарного обтекания кругового цилиндра. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1.Подготовка обзора литературы по тематике применения нейронных сетей в фундаментальных и прикладных областях с акцентом на область гидродинамики. 2.Подготовка материалов с описанием общих принципов использования нейронных сетей на практике, введением необходимых терминов, обоснованием основных преимуществ и недостатков. 3.Подготовка материалов с описанием прикладного программного обеспечения, специализированных библиотек, интенсивно применяемых в работах по рассматриваемой тематике и использованных в настоящей работе. 4. Разработка программы, базирующейся на нейросетевых технологиях и использующей возможности готовых библиотек (на языке программирования Python) применительно к задаче ламинарного обтекания кругового цилиндра. 5. Подготовка описания разработанной программы, положенных в ее основу моделей и методик, руководства по ее использованию. 6. Проведение на основе разработанной программы серии вычислительных экспериментов для разных геометрий расчетной области. Решение поставленной задачи базировалось на сверточной нейросети, основной областью применения которой является распознавание образов. Такой выбор обусловлен имеющимися литературными данными по проблеме. Проектирование и разработкаосуществлялась с помощью свободно распространяемых библиотек и языка программирования Python. В результате выполнения работы был приобретен содержательный опыт применения нейросетевых технологий в области гидродинамики, освоены актуальные инструменты проектирования и разработки, а также получены результаты, которые соответствуют современному уровню применения технологии в вычислительной гидродинамике.

The subject of the graduate qualification work is “Experience in the application of neural network technologies in hydrodynamics: laminar flow around a circular cylinder”. The given work is devoted to studying the possibility of using neural network technology to obtain hydrodynamic characteristics. As an example, the problem of laminar flow around a circular cylinder was used. The research set the following goals: 1. The researcher prepared a review of the literature on the application of neural networks in fundamental and applied fields with an emphasis on the field of hydrodynamics. 2. Materials were prepared to describe the general principles of the use of neural networks in practice, the necessary terms were introduced, the substantiation of the main advantages and disadvantages were carried out. 3. Materials were prepared describing the applied software, as well as specialized libraries, which are intensively used in the works on the subject under discussion and are used in this work. 4. The program was developed based on neural network technologies and using the capabilities of ready-made libraries. It performs the prediction of velocity and pressure fields, as well as resistance coefficient for the selected problem. 5. The researcher prepared a description of the developed program, the models and methods laid down in it, as well as a guide to its use. 6. Based on the developed program, computational experiments were carried out for different geometries of the computational domain. The problem was solved using a convolutional neural network. This choice is due to available literature data on the issue. Development and design was carried out using Open Source libraries and the Python programming language. The results of the application of neural network technologies in the field of hydrodynamics were obtained, the basic design and development tools were mastered, the results correspond to the current level of application of neural network technologies in computational hydrodynamics.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 13
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика