Оценка возможности использования искусственных нейронных сетей в практике прикладных расчетов и проектировании ЖРД

Abstract

Для сохранения качества получаемых результатов рассматривается инструмент, который должен являться методологическим и логическим развитием пакетов прикладных программ. Одним из возможных способов реализации такого рода инструмента может являться искусственная нейронная сеть. При этом ввиду повышенных требований к качеству и физической адекватности получаемых результатов указанная сеть должна реализовывать алгоритм формирования ошибки не только по качеству аппроксимации обучающего набора собственно данных (распределенных параметров), но и по качественному и количественному выполнению законов сохранения, описываемых принятыми в расчетной практике физическими моделями. Нейросетью такого типа, на текущем этапе нашедшей широкое распространение в академической среде, является физически информированная нейронная сеть (PINN).