Логотип репозитория
Коллекции
Публикации
Проекты и финансирование
Исследователи
Подразделения
Журналы
Аналитика
Ещё
Новый пользователь? Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться.Забыли пароль?
  1. Главная
  2. Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті / Казахский национальный женский педагогический университет
  3. Жарияланымдар / Публикации
  4. Журнал мақалалары / Статьи в журналах
  5. СҰЙЫҚТЫҚ АҒЫНЫН ЕСЕПТЕУДЕ САНДЫҚ ӘДІСТЕР МЕН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ҚОЛДАНУ
Загрузка...
Изображение-миниатюра

СҰЙЫҚТЫҚ АҒЫНЫН ЕСЕПТЕУДЕ САНДЫҚ ӘДІСТЕР МЕН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ҚОЛДАНУ

Автор(ы)
L. Tukenova
Omirlan Auelbekov
B. K. Abduraimova
Saya Sapakova
А.А. Саметова
Дата публикации
1 декабря 2024 г.
Тип
journal article
Журнал
Habaršy. Fizika-matematikalyķ ġylymdary seriâsy
Том
88
Выпуск
4
DOI
10.51889/2959-5894.2024.88.4.005
ISSN
1728-7901
Аннотация
Бұл зерттеу бастапқы және шеткі шарттары көрсетілген тікбұрышты аймақтағы сығылмайтын сұйықтық ағынын модельдеу міндеттеріндегі соңғыайырмашылықтардың сандық әдісін жақсарту үшінжасанды интеллектті қолдануға арналған. Сандық әдістер гидродинамика мәселелерін шешу үшін кеңінен қолданылады, бірақ мұндай әдістердің дәлдігі мен тиімділігін машиналық оқыту және нейрондық желілер сияқты жасанды интеллект әдістерін қолдану арқылы жақсартуға болады. Бұл зерттеу тікбұрышты аймақтағы сұйықтық ағынын дәлірек және тиімді модельдеу үшін жасанды интеллект әдістерімен соңғыайырмашылықтардың комбинациясын ұсынады. Нәтижелер жасанды интеллект арқылы жетілдірілген сандық әдістер сұйықтық ағынының әрекетін жылдамырақ және дәлірек модельдеуді қамтамасыз ете отырып, күрделі гидродинамикалық есептерді шешудің тиімділігі мен сенімділігін арттыратынын көрсетеді. Зерттеу жасанды интеллекттің классикалық сандық әдістердіжетілдірудегі әлеуетін көрсетеді, бұл тіпті есептеу ресурстары шектеулі болса да, сұйықтық ағынының дәлірек үлгілерін жасауға мүмкіндік береді. Бұл жұмыстың жаңалығы машиналық оқытудың дәстүрліәдістерден асып түсетін адаптивті тәсіл болып табылатын соңғыайырмашылық әдісіменнақты интеграциясында жатыр. Бұл интеграция күрделі гидродинамикалық сценарийлермен жұмыс істеудің жаңа мүмкіндіктерін ашады. Зерттеу нәтижелері әртүрлі инженерлік қосымшалардағы сұйықтық ағындарын модельдеудің дәлірек және тиімді әдістерін жасау үшін пайдалы.
Темы

incompressible flow

numerical methods

artificial intelligen...

machine learning

artificial neural net...

deep learning

flow simulation

convergence accelerat...

computational efficie...

hydrodynamic problems...

uncertainty quantific...

error propagation

uncertainty reduction...

uncertainty predictio...

uncertainty estimatio...

Области науки (FoS)

Physics and Astronomy...

Statistical and Nonli...

Показатели
Get Involved!
  • Source Code
  • Documentation
  • Slack Channel
Make it your own

DSpace-CRIS can be extensively configured to meet your needs. Decide which information need to be collected and available with fine-grained security. Start updating the theme to match your Institution's web identity.

Need professional help?

The original creators of DSpace-CRIS at 4Science can take your project to the next level, get in touch!

Создано на основе Программное обеспечение DSpace-CRIS - расширение поддерживает и развивает 4Science

  • Настройки специальных возможностей
  • Политика конфиденциальности
  • Пользовательское соглашение
  • Отправить отзыв