КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

---

Номер проекта 22-21-00902

НазваниеАсимптотическое и численное моделирование динамики детонационных волн

Руководитель Касимов Аслан Рамазанович, кандидат наук (признаваемый в РФ PhD)

Организация финансирования, регион Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий» , г Москва

Конкурс №64 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-310 - Газовая динамика

Ключевые слова Детонация, устойчивость, слабонелинейные волны, асимптотический анализ, редуцированные модели, нелинейная динамика, разложение по динамическим модам, машинное обучение, нейронные сети.

Код ГРНТИ30.51.23

---

 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

---

Аннотация
Проект посвящен теоретическому и численному анализу многомерных уравнений Навье-Стокса для сжимаемого и реагирующего газа с целью описания динамики детонационных волн. Предполагается получение упрощенной асимптотической модели для слабонелинейных волн, в которой будут учитываться как эффекты сжимаемости, так и вязкости, диффузии и теплопроводности. Будет проведен анализ возможных автомодельных решений асимптотической модели, их линейной устойчивости и нелинейной динамики. С помощью численных расчетов решений асимптотической модели будет проведено исследование перехода от быстрого дефлаграционного режима к детонационному режиму в слабонелинейном приближении. Предложенный анализ имеет фундаментальное значение для разработки теории сложной нелинейной динамики волновых процессов в химически реагирующих потоках и для понимания механизмов перехода дефлаграции в детонацию. Также будет разработан подход, основанный на методах машинного обучения с целью построения нейронной сети для решения задач динамики детонации. Успешная реализации подобного подхода позволит многократно ускорить расчеты детонации.

---

 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

---