Redes neurais na modelação da turbulência do ar
Modelos de correcção
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São propostos modelos de rede neural de viscosidade turbulenta, locais e integrais (correctivos, corrigindo os modelos Abramovich-Sekundov e Spalart-Allmaras), mostrando resultados de precisão intermédios entre modelos de um e dois parâmetros. Foi proposto um novo algoritmo para controlar o erro de cálculo numérico em alguns problemas típicos da aerodinâmica. A sua eficácia numa série de problemas é demonstrada. O algoritmo é baseado na aplicação de indicadores de partículas e utiliza o método partícula em célula. São propostos os princípios de compressão de dados, represe...
São propostos modelos de rede neural de viscosidade turbulenta, locais e integrais (correctivos, corrigindo os modelos Abramovich-Sekundov e Spalart-Allmaras), mostrando resultados de precisão intermédios entre modelos de um e dois parâmetros. Foi proposto um novo algoritmo para controlar o erro de cálculo numérico em alguns problemas típicos da aerodinâmica. A sua eficácia numa série de problemas é demonstrada. O algoritmo é baseado na aplicação de indicadores de partículas e utiliza o método partícula em célula. São propostos os princípios de compressão de dados, representando quantidades físicas que variam dependendo de algum parâmetro, através da construção de descrições de redes neuronais de clusters.
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