Técnicas de aprendizaje automático en la resolución de problemas en mecánica de fluidos

Gracia Rebullida, Guillermo
Gutiérrez Rodrigo, Sergio (dir.) ; Navas Montilla, Adrián (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2024

Graduado en Física

Resumen: El objetivo principal de este trabajo es estudiar la resolución de algunos problemas propios de la mecánica de fluidos a través de redes neuronales, concretamente a través de un tipo especial llamadas Physics-informed neural networks (PINNs) que son capaces de resolver diversos tipos de ecuaciones
diferenciales. Para ver cómo responden las PINN ante estos problemas se considerarán diferentes ecuaciones entre las que se incluyen la ecuación de transporte lineal y la ecuación de Burgers. Para ello se pretende implementar un código en lenguaje de programación Python capaz de resolver algunas
EDPs propias de la mecánica de fluidos mediante PINNs, comparar los resultados obtenidos con cálculos analíticos y entender el sentido físico
de las soluciones y por último analizar las ventajas e inconvenientes del uso de PINNs en este tipo de problemas.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado