Блуменау Марк Ильич
Определение параметров и реконструкция течений на основе разреженных и шумных данных о поле скорости является ключевой задачей для множества приложений. Традиционные алгоритмы для ее решения требуют значительных ресурсов и времени, из-за чего иногда и вовсе неприменимы. Предложенный метод основывается на обучении физически информированной нейронной сети посредством минимизации функции потерь, учитывающей отклонения от предоставленных данных и нарушения уравнения Навье-Стокса. Данный подход позволяет восстанавливать поля скорости и давления с высоким пространственным разрешением, а также определять внешнюю силу и изначально неизвестные параметры жидкости, такие как вязкость и коэффициент трения о дно, что потенциально расширяет возможности метода PIV. В качестве примера мы рассмотрели умеренно турбулентное двумерное течение, вызванное стационарной внешней силой.