論文の概要: Using Deep Learning to Explore Local Physical Similarity for Global-scale Bridging in Thermal-hydraulic Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04298v1
• Date: Mon, 6 Jan 2020 20:14:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 02:18:08.659575
• Title: Using Deep Learning to Explore Local Physical Similarity for Global-scale Bridging in Thermal-hydraulic Simulation
• Title（参考訳）: 熱水理シミュレーションにおける深層学習による局所的物理類似性の探索
• Authors: Han Bao, Nam Dinh, Linyu Lin, Robert Youngblood, Jeffrey Lane, Hongbin Zhang
• Abstract要約: 現在の熱水和コードでは、実際の植物条件をシミュレートする際の信頼性が制限されている。 本稿では,これらの課題を克服するためのデータ駆動型特徴類似度測定FFSMを提案する。 深層学習は局所的な物理的特徴とシミュレーションエラーの関係の構築と探索に応用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.350727579753697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current system thermal-hydraulic codes have limited credibility in simulating real plant conditions, especially when the geometry and boundary conditions are extrapolated beyond the range of test facilities. This paper proposes a data-driven approach, Feature Similarity Measurement FFSM), to establish a technical basis to overcome these difficulties by exploring local patterns using machine learning. The underlying local patterns in multiscale data are represented by a set of physical features that embody the information from a physical system of interest, empirical correlations, and the effect of mesh size. After performing a limited number of high-fidelity numerical simulations and a sufficient amount of fast-running coarse-mesh simulations, an error database is built, and deep learning is applied to construct and explore the relationship between the local physical features and simulation errors. Case studies based on mixed convection have been designed for demonstrating the capability of data-driven models in bridging global scale gaps.
• Abstract（参考訳）: 現在の熱水和コードでは、特に幾何学と境界条件が試験施設の範囲を超えて外挿される場合、実際の植物条件をシミュレートする際の信頼性が制限されている。 本稿では,データ駆動型特徴類似度測定(FFSM)を提案する。機械学習を用いて局所パターンを探索することにより,これらの課題を克服するための技術的基盤を確立する。 マルチスケールデータの基盤となる局所パターンは、物理的システムからの情報、経験的相関、メッシュサイズの影響を具現化した物理的な特徴の集合によって表現される。 限られた数の高忠実度数値シミュレーションと十分な量の高速粗度シミュレーションを行った後、エラーデータベースを構築し、深層学習を行い、局所的な物理的特徴とシミュレーションエラーの関係を構築・探究する。 混合対流に基づくケーススタディは、グローバルスケールギャップの橋渡しにおけるデータ駆動モデルの能力を示すために設計されている。

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