Predicting subdifferential switching surface in a steady-state complex heat transfer problem using deep learning

В работе рассмотрены задачи сложного теплообмена. Предлагается метод для нахождения поверхности переключения, основанный на глубоком обучении. В методе используется обученная на базе данных численных решений прямой задачи нестационарного сложного теплообмена нейронная сеть. Полученные результаты были верифицированы путем сравнения с результатами численных экспериментов.