title: Use of machine learning methods in numerical modelling hypersonic flows
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Каштанов Арсений Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kastanov Arsenij Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Павлов Семён Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pavlov Semen Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Истомин Владимир Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Istomin Vladimir Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:22:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:22:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040077
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/45776
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Корректное вычисление коэффициентов переноса при моделировании высокоскоростных потоков реагирующего воздуха является фундаментально важным при анализе процессов теплопередачи в различных задача газодинамики, например, при расчете теплозащиты спускаемых аппаратов. Наиболее физически точными в рамках континуального приближения являются так называемые поуровневые модели, которые в то же время обладают значительной вычислительной сложностью, в связи с чем обычно используются упрощенные одно- и многотемпературные приближения. Одним из способов эффективного применения таких моделей является регрессия коэффициентов переноса при помощи методов машинного обучения. В данной работе показано применение такого подхода к задаче моделирования коэффициентов вязкости и теплопроводности для 5-компонентной  воздушной смеси в задаче обтекания сферы высокоскоростным воздушным потоком.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The correct calculation of transport coefficients in the modeling of high-speed reacting air flows is fundamentally important in the analysis of heat transfer processes in various gas dynamics problems, for example, in the calculation of the thermal protection of reentry vehicles. The most physically accurate within the continuum approximation are the so-called state-to-state models, which at the same time have significant computational complexity, and therefore simplified single- and multi-temperature approximations are usually used. One of the ways to effectively apply such models is to regress the transport coefficients using machine learning methods. This paper demonstrates the application of this approach to the problem of modeling the viscosity and thermal conductivity coefficients for an 5-component air mixture in the problem of high-speed air flow around a sphere.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: коэффициенты переноса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: 5и-компонентный воздух
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вязкость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: теплопроводность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: transport coefficients
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: 5-component air
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: viscosity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: thermal conductivity
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Use of machine learning methods in numerical modelling hypersonic flows
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование методов машинного обучения при численном моделировании гиперзвуковых течений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr_mag.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45776/2/vkr_mag.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 376,34 kB
resources.filename: reviewSV_Recenzia_na_magisterskuu_rabotu_Pavlova_S.A..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/45776/3/reviewSV_Recenzia_na_magisterskuu_rabotu_Pavlova_S.A..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 298,96 kB