Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning Convective Flow Using Conditional Generative Adversarial Networks

論文の概要: Deep Learning Convective Flow Using Conditional Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06422v1
Date: Wed, 13 May 2020 16:52:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-03 13:42:47.918767
Title: Deep Learning Convective Flow Using Conditional Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: 条件付き生成逆数ネットワークを用いた深層学習対流
Authors: Changlin Jiang, Amir Barati Farimani
Abstract要約: FluidGANは、エネルギー輸送と結合した時間依存の対流を学習し、予測することができる。我々の枠組みは、基礎となる物理モデルが複雑または未知である決定論的多物理現象の学習に利用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We developed a general deep learning framework, FluidGAN, that is capable of learning and predicting time-dependent convective flow coupled with energy transport. FluidGAN is thoroughly data-driven with high speed and accuracy and satisfies the physics of fluid without any prior knowledge of underlying fluid and energy transport physics. FluidGAN also learns the coupling between velocity, pressure and temperature fields. Our framework could be used to learn deterministic multiphysics phenomena where the underlying physical model is complex or unknown.
Abstract（参考訳）: 我々は,エネルギー輸送を伴う時間依存対流の学習と予測が可能な,汎用的なディープラーニングフレームワークであるfluidganを開発した。 fluidganは高速で正確でデータ駆動であり、基礎となる流体やエネルギー輸送物理学の知識なしに流体の物理を満たしている。また、FluidGANは速度、圧力、温度場の結合も学習する。我々の枠組みは、基礎となる物理モデルが複雑または未知である決定論的多物理現象の学習に利用できる。

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