論文の概要: A Point-Cloud Deep Learning Framework for Prediction of Fluid Flow
Fields on Irregular Geometries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09469v2
- Date: Thu, 16 Sep 2021 22:55:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 05:40:10.958768
- Title: A Point-Cloud Deep Learning Framework for Prediction of Fluid Flow
Fields on Irregular Geometries
- Title（参考訳）: 不規則測地における流体場予測のためのポイントクラウド深層学習フレームワーク
- Authors: Ali Kashefi, Davis Rempe, Leonidas J. Guibas
- Abstract要約: ネットワークは空間位置とCFD量のエンドツーエンドマッピングを学習する。
断面形状の異なるシリンダーを過ぎる非圧縮層状定常流を考察する。
ネットワークは従来のCFDの数百倍の速さで流れ場を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.28265459308354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel deep learning framework for flow field predictions in
irregular domains when the solution is a function of the geometry of either the
domain or objects inside the domain. Grid vertices in a computational fluid
dynamics (CFD) domain are viewed as point clouds and used as inputs to a neural
network based on the PointNet architecture, which learns an end-to-end mapping
between spatial positions and CFD quantities. Using our approach, (i) the
network inherits desirable features of unstructured meshes (e.g., fine and
coarse point spacing near the object surface and in the far field,
respectively), which minimizes network training cost; (ii) object geometry is
accurately represented through vertices located on object boundaries, which
maintains boundary smoothness and allows the network to detect small changes
between geometries; and (iii) no data interpolation is utilized for creating
training data; thus accuracy of the CFD data is preserved. None of these
features are achievable by extant methods based on projecting scattered CFD
data into Cartesian grids and then using regular convolutional neural networks.
Incompressible laminar steady flow past a cylinder with various shapes for its
cross section is considered. The mass and momentum of predicted fields are
conserved. We test the generalizability of our network by predicting the flow
around multiple objects as well as an airfoil, even though only single objects
and no airfoils are observed during training. The network predicts the flow
fields hundreds of times faster than our conventional CFD solver, while
maintaining excellent to reasonable accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不規則領域における流れ場予測のための新しい深層学習フレームワークを提案する。
計算流体力学(cfd)領域の格子頂点は点雲と見なされ、空間的位置とcfd量の間のエンドツーエンドマッピングを学ぶpointnetアーキテクチャに基づくニューラルネットワークへの入力として使用される。
私たちのアプローチを使って
(i)ネットワークは、ネットワークのトレーニングコストを最小化する非構造化メッシュ(例えば、物体表面付近及び遠方界における細かな点間隔など)の望ましい特徴を継承する。
(II)オブジェクトの幾何学は、境界の滑らかさを維持し、ネットワークがジオメトリ間の小さな変化を検出できるように、オブジェクト境界上の頂点を通して正確に表現される。
(iii)トレーニングデータの作成にはデータ補間が利用されず、cfdデータの精度が保持される。
これらの機能はいずれも、分散CFDデータをカルト格子に投影し、通常の畳み込みニューラルネットワークを使用する既存の方法によって達成できない。
断面形状の異なる円筒を過ぎる非圧縮性層流を考察した。
予測された場の質量と運動量は保存される。
我々は,訓練中に単一物体のみを観測し,翼のない状態で,複数の物体のまわりの流れを予測し,ネットワークの一般化性を検証した。
ネットワークは従来のCFDソルバの数百倍の速さで流れ場を予測し,精度は良好である。
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