Исследование физического процесса состоит в построении математической модели, представляющей собой систему дифференциальных уравнений. Для их решения разработаны аналитические и численные методы. Однако получающиеся системы на практике могут оказаться громоздкими, что требует значительных вычислительных и временных затрат. В связи с этим перспективным направлением является разработка комбинированных нейросетевых и динамических моделей объектов, позволяющих сократить вычислительные и временные затраты. Используются численные методы прикладной математики, компьютерное моделирование физических процессов, теория нейронных сетей. Предложен способ построения нейросетевой и динамической модели физического процесса на примере гидродинамической задачи. Представлены результаты численных экспериментов с программными моделями. Установлено существенное увеличение скорости вычислений комбинированной системы по сравнению с динамическими расчетами от 30 до 90 раз. Дополнение динамической модели нейронной сетью по мере обучения позволит более полно и быстро исследовать физические процессы, определять неизвестные скрытые параметры и начальные условия. Такие возможности позволят применять предложенный метод во многих прикладных областях, в частности при математическом моделировании энергетических процессов.
комбинированные модели, нейронные сети, математическое моделирование