ShockCast: Przełom w symulacjach komputerowych przepływu powietrza z prędkością większą niż dźwięk
Naukowcy z Texas A&M University opracowali ShockCast, innowacyjne dwufazowe narzędzie oparte na machine learningu, które ma zrewolucjonizować modelowanie szybkozmiennych przepływów płynów, takich jak te powstające w falach uderzeniowych, dzięki adaptacyjnemu doborowi kroku czasowego.
Read More