論文の概要: Deep Learning for Efficient Reconstruction of High-Resolution Turbulent DNS Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11348v2
• Date: Mon, 15 Mar 2021 10:05:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 00:52:17.571433
• Title: Deep Learning for Efficient Reconstruction of High-Resolution Turbulent DNS Data
• Title（参考訳）: 高分解能乱流DNSデータの効率的な再構成のための深層学習
• Authors: Pranshu Pant, Amir Barati Farimani
• Abstract要約: 大規模渦シミュレーション(LES)は、低分解能(LR)グリッド上の流体流れを解くために、より計算的に効率的なアプローチを示す。 本稿では,解の忠実度と計算複雑性のトレードオフを軽減することを目的とした,新しいディープラーニングフレームワークSR-DNS Netを提案する。 提案モデルでは,LESの高忠実度DNSデータを低解像度の解のように効率的に再構成し,良好な再現基準を得る。
• 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: Within the domain of Computational Fluid Dynamics, Direct Numerical Simulation (DNS) is used to obtain highly accurate numerical solutions for fluid flows. However, this approach for numerically solving the Navier-Stokes equations is extremely computationally expensive mostly due to the requirement of greatly refined grids. Large Eddy Simulation (LES) presents a more computationally efficient approach for solving fluid flows on lower-resolution (LR) grids but results in an overall reduction in solution fidelity. Through this paper, we introduce a novel deep learning framework SR-DNS Net, which aims to mitigate this inherent trade-off between solution fidelity and computational complexity by leveraging deep learning techniques used in image super-resolution. Using our model, we wish to learn the mapping from a coarser LR solution to a refined high-resolution (HR) DNS solution so as to eliminate the need for performing DNS on highly refined grids. Our model efficiently reconstructs the high-fidelity DNS data from the LES like low-resolution solutions while yielding good reconstruction metrics. Thus our implementation improves the solution accuracy of LR solutions while incurring only a marginal increase in computational cost required for deploying the trained deep learning model.
• Abstract（参考訳）: 数値流体力学の領域において、直接数値シミュレーション(dns)は流体の流れの高精度な数値解を得るために用いられる。 しかし、Navier-Stokes方程式の数値解法は、大きく洗練された格子を必要とするため、計算コストが非常に高い。 大規模渦シミュレーション(LES)は、低分解能(LR)グリッド上での流体流れの解法をより効率的に行うが、解の忠実度は全体的に低下する。 本稿では,画像超解法で使用される深層学習技術を活用することにより,解の忠実度と計算複雑性のトレードオフを軽減することを目的とした,新しいディープラーニングフレームワークSR-DNS Netを提案する。 本モデルを用いて,高精細グリッド上でDNSを実行する必要がなくなるように,粗いLRソリューションから高分解能(HR)DNSソリューションへのマッピングを学習したい。 提案モデルでは,LESの高忠実度DNSデータを低解像度の解のように効率的に再構成し,良好な再現基準を得る。 そこで,本実装では,学習型ディープラーニングモデルのデプロイに必要な計算コストがわずかに増加するだけで,lrソリューションの解精度が向上する。

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