Все выпуски
- 2025 Том 17
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Континуальные трансформирующиеся оболочки из тонких пластин
Компьютерные исследования и моделирование, 2011, т. 3, № 1, с. 3-29Цитирований: 3 (РИНЦ).Изучаются трансформирующиеся системы, собранные из трапециевидных пластин. При развертывании пакета пластинок образуется сетчатая оболочка с шестигранными ячейками. Доказывается, что при определенных соотношениях размеров граней в шестизвенниках появляются дополнительные внутренние степени свободы. Если же используются тонкие пластинки, то континуальная аппроксимация развернутой сети может интерпретироваться как оболочка с широким набором локальных кривизн. Строится кинематика континуальной модели методом подвижного репера Картана. Изучается механическое поведение континуальных сетей, если цилиндрические шарниры между пластинами выполнены из пластических материалов, обладающих памятью формы. Исследуются переходы оболочек из одной равновесной формы в другую. Показаны возможные практические применения континуальных сетей.
- Просмотров за год: 6.
- Просмотров за год: 4.
-
Суррогатный нейросетевой метод восстановления поля течения из однородного поля итерациями в расчетах стационарных турбулентных течений
Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 2, с. 179-197Последние годы получило широкое распространение применение нейросетевых моделей для решения задач аэродинамики. В основном такие модели, обученные по некоторому набору ранее полученных решений, позволяют предсказывать решения новых задач и являются в некотором смысле алгоритмами интерполяции. Альтернативным подходом может служить построение нейросетевого оператора, представляющего собой нейросетевую модель, которая воспроизводит поведение численного метода решения задачи. Такая модель позволяет находить решение задачи итерациями. В работе рассматривается вариант построения такого оператора с применением нейронной сети типа UNet с пространственным механизмом внимания для решения задач обтекания на прямоугольной равномерной сетке, общей для обтекаемого тела и поля течения. Для уточнения полученного решения предлагается и исследуется механизм коррекции решения. Анализируется вопрос устойчивости такого алгоритма решения стационарной задачи, проводится сравнение с некоторыми другими вариантами его построения: прием с продвижением вперед (pushforward trick), позиционное встраивание. Рассматривается вопрос выбора набора итераций для формирования обучающей выборки. Оценивается поведение решения при многократном применении нейросетевого оператора.
Демонстрация метода приводится для случая обтекания скругленной пластины турбулентным потоком воздуха с различными вариантами скругления при фиксированных параметрах набегающего потока с числом Рейнольдса $\text{Re} = 10^5$ и числом Маха $M = 0,15$. Поскольку течения с такими параметрами набегающего потока можно считать несжимаемыми, исследуются непосредственно только компоненты скорости. При этом нейросетевая модель, используемая для построения оператора, имеет общий декодер для обеих компонент скорости. Проводится сравнение полей течения и профилей скорости по нормали и по обводу тела, полученных нейросетевым оператором и численно. Анализ проводится как на пластине, так и на скруглении. Результаты моделирования подтверждают, что нейросетевой оператор позволяет находить решение с высокой точностью устойчивым образом.
Ключевые слова: аэродинамика, турбулентность, нейросетевой оператор, сверточная нейронная сеть, UNet, механизм внимания. -
Сплошные среды из тонких пластин
Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 5, с. 655-670Представлена фрактальная система из тонких шарнирно соединенных пластинок, которая может быть изучена методами механики сплошной среды с внутренними степенями свободы. Конструкция является трансформирующейся: в начальном положении это практически одномерное многообразие малого диаметра, после развертки система занимает значительный объем. Геометрия сплошной среды исследуется методом подвижного репера. На основе уравнений структуры Картана выводятся соотношения, позволяющие определить геометрию введенных многообразий. В доказательствах существенно используется тот факт, что составляющие фрактал пластинки являются тонкими, а их длина мала по сравнению с габаритами системы. Изучается механика введенных сплошных сред, если шарниры между пластинками являются идеальными жесткопластическими и выполнены из материалов с памятью формы. Опираясь на теоремы о предельных нагрузках, вычисляются внутреннее давление, необходимое для развертывания пакета в объемную конструкцию, а также затраты тепла для возврата системы в первоначальное состояние.
Ключевые слова: фрактальная система, тонкие пластинки, сплошная среда, репер Картана, предельная нагрузка, жесткопластическое тело, память формы.Просмотров за год: 2. -
Сетчатые развертывающиеся оболочки из полос, образованных трапециевидными пластинами
Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 1, с. 63-73Изучаются развертывающиеся системы, составленные из набора трапециевидных пластин. Средние линии пластин в первоначальном положении пакета представляют собой плоскую кривую. Доказывается, что при разворачивании пакета из тонких пластинок, образуется поверхность, аппроксимирующая оболочку практически любой кривизны. Строится кинематика континуальной модели методом подвижного репера Картана, обобщающая ранее опубликованные результаты авторов. Показаны приложения к оболочкам вращения. Представлены экспериментальные модели развертывающихся систем.
Ключевые слова: континуальные развертывающиеся системы, репер Картана, оболочки вращения, экспериментальные модели.Просмотров за год: 1. Цитирований: 3 (РИНЦ).
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"