title: Calculating oscillatory relaxation rate using machine learning methods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ананьевский Михаил Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ananevskij Mihail Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бушмакова Мария Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Busmakova Maria Andreevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кустова Елена Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kustova Elena Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063874
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32488
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Релаксационные члены характеризуют изменение заселенностей колебательных уровней молекул и концентраций атомов в результате различных видов энергообмена и химических реакций. Они являются правыми частями системы дифференциальных уравнений для макроскопических параметров газа, описывающих течения многокомпонентных реагирующих смесей газов в условиях сильной колебательной и химической неравновесности.
  
  Обычные методы вычисления релаксационных членов являются трудоемкими в вычислении, поскольку они предполагают многократное суммирование, а также вычисление большого числа коэффициентов скорости переходов колебательной энергии и химических реакций. В этой работе оценивается возможность оценки релаксационных членов методами машинного обучения и сравнивается эффективность двух моделей, обученных на выборках, посчитанных с помощью методов SSH и FHO, для случая релаксации VT и VV в смеси O2-O. 
  
  Статистическая обработка результатов проводится путем анализа точности приближения релаксационных членов. Затем решение нульмерной задачи, полученное с помощью алгоритмов ML, сравнивается с решением с помощью методов SSH и FHO. Показано, что алгоритм k-ближайших соседей обеспечивает наилучшее соотношение точность / эффективность и может быть рекомендован для дальнейших исследований. Также можно уменьшить время вычислений, используя алгоритмы машинного обучения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Relaxation terms characterize the variation of vibrational level populations of molecules and molar fractions of atoms as a result of
  various types of energy exchange and chemical reactions. They are the right-hand sides of the set of differential equations for macroscopic gas parameters, describing the flows of multicomponent reacting gas mixtures under conditions of strong vibrational and chemical non-equilibrium. 
  Conventional methods for calculating relaxation terms are computationally expensive, since they imply multiple summations, as well as the calculation of a large number of the rate coefficients of vibrational energy transitions and chemical reactions. In this work, a possibility of evaluating the relaxation terms by machine learning methods is assessed, and the efficiency of two models learned on datasets calculated with SSH and FHO methods is compared for the case of VT and VV relaxation in the mixture of O2-O. 
  Results are statistically processed by analyzing the accuracy of approximation of relaxation terms. Then the solution of zero-dimensional problem obtained by ML algorithms is compared to solution with SSH and FHO methods. It is shown that the k-nearest neighbours algorithm provides the best accuracy/efficiency ratio and can be recommended for further studies. It is also possible to decrease computational time by using ML algorithms.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кинетическая теория
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: неравновесные течения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: релаксационные члены
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поуровневая кинетика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: kinetic theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: nonequilibrium flow
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: relaxation terms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: state-to-state approach
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Calculating oscillatory relaxation rate using machine learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Расчет скорости колебательной релаксации с помощью методов машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: dip.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32488/1/dip.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,25 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Busmakova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32488/2/reviewSV_Otzyv_Busmakova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 243,78 kB