論文の概要: CFDNet: a deep learning-based accelerator for fluid simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04485v1
• Date: Sat, 9 May 2020 18:06:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 07:15:41.818189
• Title: CFDNet: a deep learning-based accelerator for fluid simulations
• Title（参考訳）: CFDNet:流体シミュレーションのためのディープラーニングベースのアクセラレータ
• Authors: Octavi Obiols-Sales, Abhinav Vishnu, Nicholas Malaya, Aparna Chandramowlishwaran
• Abstract要約: CFDは、飛行機の翼のリフトや自動車のドラッグなどの工学的な量の興味を予測するために使用される。 多くの興味あるシステムはCFDシミュレーションを評価するコストがかかるため、設計の最適化には不当に高価である。 本稿では,物理シミュレーションとディープラーニングを組み合わせたフレームワークCFDNetを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5649420473539182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CFD is widely used in physical system design and optimization, where it is used to predict engineering quantities of interest, such as the lift on a plane wing or the drag on a motor vehicle. However, many systems of interest are prohibitively expensive for design optimization, due to the expense of evaluating CFD simulations. To render the computation tractable, reduced-order or surrogate models are used to accelerate simulations while respecting the convergence constraints provided by the higher-fidelity solution. This paper introduces CFDNet -- a physical simulation and deep learning coupled framework, for accelerating the convergence of Reynolds Averaged Navier-Stokes simulations. CFDNet is designed to predict the primary physical properties of the fluid including velocity, pressure, and eddy viscosity using a single convolutional neural network at its core. We evaluate CFDNet on a variety of use-cases, both extrapolative and interpolative, where test geometries are observed/not-observed during training. Our results show that CFDNet meets the convergence constraints of the domain-specific physics solver while outperforming it by 1.9 - 7.4x on both steady laminar and turbulent flows. Moreover, we demonstrate the generalization capacity of CFDNet by testing its prediction on new geometries unseen during training. In this case, the approach meets the CFD convergence criterion while still providing significant speedups over traditional domain-only models.
• Abstract（参考訳）: CFDは物理的システム設計や最適化に広く使われており、飛行機の翼のリフトや自動車のドラッグのような工学的な量の興味を予測するために用いられる。 しかし,cfdシミュレーションの評価に費用がかかるため,設計最適化に非常に費用がかかるシステムが多い。 計算をトラクタブルにするために、高忠実度解の収束制約を尊重しながらシミュレーションを高速化するために、低次またはサロゲートモデルを用いる。 本稿では,Reynolds Averaged Navier-Stokesシミュレーションの収束を促進するための物理シミュレーションおよびディープラーニング結合フレームワークCFDNetを紹介する。 CFDNetは、コアに1つの畳み込みニューラルネットワークを用いて、速度、圧力、渦粘性を含む流体の物理特性を予測するように設計されている。 CFDNetは外挿と補間の両方の様々なユースケースで評価され,テストジオメトリはトレーニング中に観測・観測されない。 その結果,cfdnetは定常層流と乱流流の両方において1.9～7.4倍の収束制約を満たしていることがわかった。 さらに, cfdnet の一般化能力は, トレーニング中の新しい測地線上での予測をテストすることにより実証する。 この場合、アプローチはCFD収束基準を満たすが、従来のドメインのみのモデルよりも大きなスピードアップを提供する。

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