Evaluación de métodos de aprendizaje automático para el enfoque de estado a estado en simulaciones de flujo en desequilibrio
Autores: Campoli, Lorenzo; Kustova, Elena; Maltseva, Polina
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Evaluación de métodos de aprendizaje automático para el enfoque de estado a estado en simulaciones de flujo en desequilibrio
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Simulaciones numéricas
Flujos reactivos de alta velocidad
Algoritmos de aprendizaje automático
Modelos de regresión
Sistema de Euler
Red neuronal profunda
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Las simulaciones numéricicas de estado a estado de flujos reactivos a alta velocidad son las más detalladas pero también a menudo prohibitivamente costosas computacionalmente. En este trabajo, exploramos el uso de algoritmos de aprendizaje automático para aliviar tal carga.
Descripción
Las simulaciones numéricicas de estado a estado de flujos reactivos a alta velocidad son las más detalladas pero también a menudo prohibitivamente costosas computacionalmente. En este trabajo, exploramos el uso de algoritmos de aprendizaje automático para aliviar tal carga.