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Neural networks in air turbulence modelling: Correction models - Tapa blanda

 
9786205434710: Neural networks in air turbulence modelling: Correction models

Sinopsis

Local and integral (corrective, correcting Abramovich-Sekundov and Spalart-Allmaras models) neural network models of turbulent viscosity are proposed, showing intermediate accuracy results between one-parameter and two-parameter models. A new algorithm for controlling the numerical calculation error in some typical problems of aerodynamics has been proposed. Its effectiveness on a number of problems is shown. The algorithm is based on the application of particle indicators and uses the particle-in-cell method. The principles of data compression, representing physical quantities varying depending on some parameter, by constructing cluster-neural network descriptions, are proposed.

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Vladimir Pekunov
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Local and integral (corrective, correcting Abramovich-Sekundov and Spalart-Allmaras models) neural network models of turbulent viscosity are proposed, showing intermediate accuracy results between one-parameter and two-parameter models. A new algorithm for controlling the numerical calculation error in some typical problems of aerodynamics has been proposed. Its effectiveness on a number of problems is shown. The algorithm is based on the application of particle indicators and uses the particle-in-cell method. The principles of data compression, representing physical quantities varying depending on some parameter, by constructing cluster-neural network descriptions, are proposed. Nº de ref. del artículo: 9786205434710

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Pekunov VladimirVladimir Viktorovich Pekunov was born on 21 January 1977 in Zapolyarny. Graduated from Ivanovo State Power Engineering University. Doctor of Technical Sciences, author of more than 85 scientific works. Main research i. Nº de ref. del artículo: 774154273

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