Аппроксимация нейронными сетями
На собеседование приходил студент-пятикурсник, который занимается аппроксимацией модели аэродинамики самолета при помощи нейронных сетей. Модель большая и сложная, у нее около 700 переменных и 70 критериев. Поскольку эту тему он по идее должен знать лучше всего, в основном говорили о нейронных сетях
( Read more... )
Не, нейронная сеть не даст лучший результат, чем навье-стокс в такой постановке. В нее же загоняются результаты расчетов на каких-то наборах параметров. Однако, можно было бы сделать другой эксперимент. Прогнать через нейронную сеть результаты реальных продувок и попытаться сапроксимировать.
Ценность численных методов не в том, что с помощью них можно полностью рассчитать самолет. Пока что нет, только самые простые. А в том, что можно отсечь заведомо нелетающие схемы, прикинуть какие-то новые, предварительно рассчитать критические углы и т.д. Это подготовительная работа к реальным продувкам, которые гораздо более дорогие и трудоемкие.
Я тоже не совсем в теме, но ЦАГИ рядом, поэтому в воздухе идеи витают :) Как-то так, как мне кажется.
Reply
А по поводу нейронных сетей - естественно, кормить сеть заведомо ошибочными результатами расчетов - не очень верный путь. Ее учить надо на результатах реальных продувок и реальных измеренных характеристиках. Тогда есть шанс получить полезный результат.
Про численные методы - да, они позволяют отбросить какие-то заведомо неживые схемы. С другой стороны, 99% выпускников технического вуза эти схемы отбросят тоже :-)
И из личного опыта в качестве заказчика CFD-расчета, полезность результата зависит почти полностью от того, кто делает расчет.
А общий вывод, который я вынес из: основная польза моделирования вот прямо сейчас - это картинки, которые можно показать начальнику/инвестору/публике и сказать: "видите, по результатам компьютерного моделирования разработанная нами фигня будет работать!" А не: "Мамой клянусь, все заработает!" :-)
Reply
Насчет численных методов я не совсем точно выразился. Слово "заведомо" -- лишнее. В данном контексте, они помогают сэкономить время проверки на продувке тех схем, которые скорее всего не рабочие, и наоборот идентефицировать потенциально интересные, которые имеет смысл рассчитать более точно или даже продуть. Причем до численного моделирования, это непонятно. Как-то так.
Ваш общий вывод приводит к другому неновому, но и не ставшему от этого менее утешительным, выводу: падению уровня образования и компетенции. Первый вопрос, который бы возник у меня, если бы мне принесли "результаты компьютерного моделирования" -- что это за модель и насколько адекватно она отражает моделируемую область. И "мамой клянусь!" тут тоже не пройдет :)
Reply
По поводу моего общения с CFD - вопрос не в уровне образования. Все участники процесса были людьми весьма известными в узких кругах. Понятно, что "мамой клянусь" не пройдет, но я знаю некоторое количество людей из уст которых это гарантия того, что действительно все заработает. Вот когда они начинают показывать красивые картинки, а не каракули на салфетках и случайных бумажках, это настораживает :-)
Reply
А что у Вас был за опыт с CFD, если не секрет?
> Вот когда они начинают показывать красивые картинки, а не каракули на салфетках и случайных бумажках, это настораживает :-)
Человека настораживает любое отклонение от стандартного паттерна -- это нормальная реакция :)
Reply
Reply
Reply
А суперкомпьютеры работающие делают еще три организации с половиной организации, не считая HP и IBM.
Собственно, если пойти на http://top50.supercomputers.ru/?page=rating то они там все в правой колонке перечислены :-)
Reply
Из остальных про СКИФ я знал, но забыл, а вот про РСК технологии не слышал. Спасибо за ссылку.
А когда Вы говорите "наш рекорд" -- Вы кого "нас" имеете ввиду? Где работаете? :)
Reply
Я в той компании уже давно не работаю, но недавно виделся с одним из "хозяев" суперкомпьютера. Компьютер продолжает считать :-)
Reply
Leave a comment