Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Вахтерова, Я.А. - Моделирование теплопроводности в стержне на основе уравнения Максвелла-Каттанео с помощью глубоко...
Вахтерова, Я.А. - Моделирование теплопроводности в стержне на основе уравнения Максвелла-Каттанео с помощью глубоко...
Нет экз.
Статья
Автор: Вахтерова, Я.А.
СТИН (СТанки ИНструмент): Моделирование теплопроводности в стержне на основе уравнения Максвелла-Каттанео с помощью глубоко...
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Вахтерова, Я.А.
СТИН (СТанки ИНструмент): Моделирование теплопроводности в стержне на основе уравнения Максвелла-Каттанео с помощью глубоко...
б.г.
ISBN отсутствует
Статья
Вахтерова, Я.А.
Моделирование теплопроводности в стержне на основе уравнения Максвелла-Каттанео с помощью глубокого машинного обучения / Я.А. Вахтерова, Е.Л. Кузнецова, Фан Тунг Шон // СТИН (СТанки ИНструмент). – 2025. – №7. – С. 25-29: ил. - Библиогр.: 20 назв.
Метод физически информированных нейронных сетей (ФИНС) для решения задачи Максвелла-Каттанео в стержне с нулевыми граничными условиями и с заданным начальным распределением температуры. В качестве приближения решения используется многослойная нейронная сеть. Обучение сети проводится методом Adam. Для верификации результаты сравниваются с аналитическим решением. Точное совпадение профилей температурного поля подтверждает, что физически информированная нейронная сеть способна корректно воспроизводить как экспоненциальное затухание, так и осцилляционный характер волновой составляющей.
Вахтерова, Я.А.
Моделирование теплопроводности в стержне на основе уравнения Максвелла-Каттанео с помощью глубокого машинного обучения / Я.А. Вахтерова, Е.Л. Кузнецова, Фан Тунг Шон // СТИН (СТанки ИНструмент). – 2025. – №7. – С. 25-29: ил. - Библиогр.: 20 назв.
Метод физически информированных нейронных сетей (ФИНС) для решения задачи Максвелла-Каттанео в стержне с нулевыми граничными условиями и с заданным начальным распределением температуры. В качестве приближения решения используется многослойная нейронная сеть. Обучение сети проводится методом Adam. Для верификации результаты сравниваются с аналитическим решением. Точное совпадение профилей температурного поля подтверждает, что физически информированная нейронная сеть способна корректно воспроизводить как экспоненциальное затухание, так и осцилляционный характер волновой составляющей.