Speaker
Description
Процесс решения задач гидро- и аэродинамики с помощью CFD требует больших временных затрат и вычислительных мощностей.
В процессе проектирования различных инженерных решений (к примеру, транспортные средства), это критически важный фактор,
так как бывает необходимо рассмотреть множество различных вариантов, многие из которых в дальнейшем не будут использованы.
Для оптимизации процесса проектирования, требуется найти способ быстрой предварительной проверки гидро- и аэродинамических свойств разрабатываемых деталей,
что позволит на ранних этапах выявлять наиболее перспективные.
В данной работе мы рассматриваем способ решения этой проблемы при помощи нейронных сетей, обучая их находить поля давлений и скорости для потока жидкости,
обтекающего препятствие.
