| Название НИОКТР |
Решение обратных задач газовой динамики и сложного теплообмена методом PINN
|
| Аннотация |
В рамках проекта рассматривается решение обратных задач, имеющих высокую практическую значимость. В отличие от прямых задач, обратные задачи характеризуются высокой вычислительной сложностью, чувствительностью к исходным данным, что ограничивает эффективность традиционных численных методов.
В качестве решения проблем в рамках проекта используется метод Physics-Informed Neural Networks, сочетающий преимущества как традиционных численных методов, так и современных методов машинного обучения.
Результатом работы будут являться новые математические модели, описывающие движение газа в условиях сложного теплообмена, новые численные алгоритмы, подходящие для решения обратных задач, реализованные в виде комплексов программ.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
1923.0
|
| Дата начала |
2025-10-01
|
| Дата окончания |
2026-12-31
|
| Номер контракта |
075-15-2025-197
|
| Дата контракта |
2025-04-04
|
| Количество отчетов |
2
|
| УДК |
517.957
|
| Количество просмотров |
8
|
| Руководитель работы |
Кузнецов Кирилл Сергеевич
|
| Руководитель организации |
Гончарова Светлана Николаевна
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
Научно-технологическое развитие Российской Федерации
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-11-18 07:40:18 UTC, 2025-11-18 07:40:18 UTC
|
| ОКПД |
Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ; МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ; ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ; УРАВНЕНИЯ НАВЬЕ-СТОКСА; ГАЗОВАЯ ДИНАМИКА; СЛОЖНЫЙ ТЕПЛООБМЕН; PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORKS (PINN); ОБРАТНЫЕ ЗАДАЧИ
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Фундаментальное исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
27.41.19 - Численные методы решения дифференциальных и интегральных уравнений; 27.35.17 - Математические модели газовой динамики; 27.35.45 - Математические модели теплопроводности и диффузии; 27.31.21 - Нелинейные уравнения и системы уравнений; 29.17.15 - Газы
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Общая математика
|
| Приоритеты научно-технического развития |
б) переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников энергии, способов ее передачи и хранения;; а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
ikrbs: {'card_list': [{'id': 'SOTXXFE2GWWK0E3LUT7ZBMEO'}]}
|
