Se presenta un método automático para localizar estructuras coherentes en un campo de velocidades turbulento, Este campo proviene de seccionar horizontalmente por un plano de flujo turbulento tipo estela obtenido experimentalmente.
El método se ha desarrollado por medio de algoritmo neuronal adaptado de la red Fuzzy ARTMAP. Mediante un preproceso de los datos y la modificación de la regla de aprendizaje de la red se consique que el sistema alcance el objetivo. Este algoritmo neuronal usa, para obtener los patrones de entrenamiento, un algoritmo determinista clásico que extrae del campo de velocidades algunas de las estructuras, en particular las más coherentes, desde el punto de vista geométrico. Transformaciones geométricas del campo de velocidades hacen que el mismo sistema neuronal sea capaz de extraer ocho tipos distintos de estructuras sin necesidad de ser reentrenado. El método se comporta como un experto humano que identificará estructuras visualmente.
También se presenta un sistema para generar un campo de velocidades turbulento.
Este sistema aprovecha la capacidad de generalización de la red Fuzzy ARTMAP y es capaz de capturar la dinámica del campo de velocidades y generar otro campo totalmente análogo al experimental. En este sistema, se dota la red base de una salida para que el sistema sea apto para generar nuevos valores.
La analogía entre los dos campos se encuentra tanto en la escala grande de la turbulancia como en la escala disipativa.
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