Abstract
<jats:p>Татаал беттердеги суюктуктун агымы суюктук динамикасынын (гидродинамиканын) маанилүү көйгөйү болуп саналат жана ал авиацияда, кеме курууда, метеорологияда, биомеханикада жана башка чөйрөлөрдө мисалы, экологиядагы колдонмо маселелер жана ар кандай колдонмо мүнөздөгү масштабдуу маселелер үчүн колдонулат. Салттуу эсептөө суюктуктарынын динамикасынын (гидродинамиканын) ыкмалары, өзгөчө турбуленттүү агымдарды жана геометриялык татаал беттик моделдөөдө олуттуу эсептөө ресурстарын талап кылат. Макалада бул көйгөйдү чечүү үчүн терең үйрөнүүгө негизделген сызыктуу эмес моделдер түзүлөт. Конволюциялык нейрон тармактары жана трансфердик терең үйрөнүү моделдери татаал беттерде суюктуктун агымын моделдөө жана прогноздоо үчүн иштелип чыккан. Мисалдардын жардамында конволюциялык нейрон тармактарын, трансферттик окутуу методдорун колдонуу менен терең үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу жана окутуу, моделдин натыйжалуулугун татаал тоскоолдук конфигурациялары үчүн чоң тактык менен сезилерлик натыйжалары көрсөтүлөт.</jats:p>