PINN Modeling of Interfacial Gravity-Capillary Waves

dc.contributor.authorAvramenko, Olha en_US
dc.contributor.authorSontikov, Maksym en_US
dc.date.accessioned2026-02-11T07:38:13Z
dc.date.available2026-02-11T07:38:13Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractThis paper presents an automated computational framework for modeling hydrodynamic processes using physics-informed neural networks (PINNs). The modular system integrates all stages of numerical experimentation — from data generation and model training to validation and accuracy evaluation — ensuring reproducibility, flexibility, and scalability. The framework was verified on the classical problem of interfacial gravity–capillary waves between two incompressible fluids, using the analytical solution as a benchmark for numerical assessment. Computational experiments showed that increasing the number of training points from 400 to 1000 improved accuracy and convergence, with the Extended configuration achieving 98.86% accuracy and a MAPE of 1.14%, while Adaptive_LR remained stable. The results confirm the reliability and efficiency of the proposed PINN-based framework for solving complex hydrodynamic problems governed by nonlinear partial differential equations. en_US
dc.identifier.citationAvramenko O. PINN Modeling of Interfacial Gravity-Capillary Waves / Avramenko O., Sontikov M. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ / [за заг. ред. М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та ін. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2025. - С. 29-31. en_US
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38312
dc.language.isoen en_US
dc.publisherНаціональний університет "Києво-Могилянська академія"uk_UA
dc.relation.sourceТеоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київuk_UA
dc.statusfirst published en_US
dc.subjectPhysics-informed neural networks (PINNs) en_US
dc.subjectautomated computational framework en_US
dc.subjectadaptive learning rate en_US
dc.subjectnonlinear partial differential equation en_US
dc.subjectconference materials en_US
dc.titlePINN Modeling of Interfacial Gravity-Capillary Waves en_US
dc.title.alternativeМоделювання внутрішніх гравітаційно-капілярних хвиль за допомогою PINNuk_UA
dc.typeConference materials en_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Avramenko_Sontikov_Materialy_konferentsii.pdf
Size:
1.16 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: