Текущий выпуск Номер 5, 2024 Том 16

Все выпуски

[ Switch to English ]

Суррогатная нейросетевая модель для восстановления поля течения в серийных расчетах стационарных турбулентных течений с разрешением пристенной области

Петров М.Н., Зимина С.В.
 pdf (11319K)

При моделировании турбулентных течений в практических приложениях часто приходится проводить серии расчетов для тел близкой топологии. Например, тел, отличающихся формой обтекателя. Применение сверточных нейронных сетей позволяет сократить количество расчетов серии, восстановив часть из них по уже проведенным расчетам. В работе предлагается метод, позволяющий применить сверточную нейронную сеть независимо от способа построения вычислительной сетки. Для этого проводится переинтерполяция поля течения на равномерную сетку вместе с самим телом. Геометрия тела задается с помощью функции расстояния со знаком и маскирования. Восстановление поля течения на основании части расчетов для схожих геометрий проводится с помощью нейронной сети типа UNet с пространственным механизмом внимания. Разрешение пристенной области, являющееся критически важным условием при турбулентном моделировании, производится на основании уравнений, полученных в методе пристенной декомпозиции.

Демонстрация метода приводится для случая обтекания скругленной пластины турбулентным потоком воздуха с различным скруглением при фиксированных параметрах набегающего потока с числом Рейнольдса $Re = 10^5$ и числом Маха $M = 0,15$. Поскольку течения с такими параметрами набегающего потока можно считать несжимаемыми, исследуются непосредственно только компоненты скорости. Проводится сравнение полей течения, профилей скорости и трения на стенке, полученных суррогатной моделью и численно. Анализ проводится как на пластине, так и на скруглении. Результаты моделирования подтверждают перспективность предлагаемого подхода. В частности, было показано, что даже в случае использования модели на максимально допустимых границах ее применимости трение может быть получено с точностью до 90%. Также в работе проводится анализ построенной архитектуры нейронной сети. Полученная суррогатная модель сравнивается с альтернативными моделями, построенными на основании вариационного автоэнкодера или метода главных компонент с использованием радиальных базисных функций. На основании этого сравнения демонстрируются преимущества предложенного метода.

Ключевые слова: аэродинамика, турбулентность, пристенная декомпозиция, сверточная нейронная сеть, UNet, механизм внимания, функция расстояния со знаком
Цитата: Петров М.Н., Зимина С.В. Суррогатная нейросетевая модель для восстановления поля течения в серийных расчетах стационарных турбулентных течений с разрешением пристенной области // Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 5, с. 1195-1216
Citation in English: Petrov M.N., Zimina S.V. A surrogate neural network model for resolving the flow field in serial calculations of steady turbulent flows with a resolution of the nearwall region // Computer Research and Modeling, 2024, vol. 16, no. 5, pp. 1195-1216
DOI: 10.20537/2076-7633-2024-16-5-1195-1216
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3525/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований