Нейросетевой программный комплекс предсказания параметров трехмерных турбулентных течений жидкости
Patents
| Language: |
Русский |
| Type: |
Computer program |
| Number |
RU 2025695812 |
| Request number: |
2025694503 |
| Request date: |
Dec 1, 2025 |
| patent.field.start_date: |
Dec 15, 2025 |
| Registration date: |
Dec 15, 2025 |
| patent.field.request_publication_date: |
|
| Authors |
Савченко Никита Анатольевич
,
Шишленин Максим Александрович
,
Козелков Андрей Сергеевич
|
| Affiliations |
| 1 |
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт математики им. С.Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук
|
|
Программный комплекс предназначен для предсказания турбулентной вязкости течения жидкости на основе глубокого обучения. В функционал входит алгоритм CatBoost и TabNet на языке Python (с использованием библиотек catboost, pytorch-tabnet), предобработка данных DNS CFD, включая загрузку объемных данных, удаление выбросов, корреляционный анализ признаков. Пайплайн автоматической оптимизации гиперпараметров с использованием Optuna для максимизации точности предсказаний. Система сравнительного анализа моделей с расчетом метрик RMSE, MAE, MAPE, R². Модуль 3D-визуализации результатов предсказаний и анализа ошибок для различных чисел Рейнольдса. Автоматизированный конвейер обучения и валидации моделей с сохранением оптимальных конфигураций. Используется 49 физических параметров, что обеспечивает комплексное описание локального состояния потока для предсказания турбулентной вязкости. Тип ЭВМ: x86-64. ОС: Windows 10/11, Mac OS X.