論文の概要: A Perspective on Machine Learning Methods in Turbulence Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12226v1
• Date: Fri, 23 Oct 2020 08:19:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 00:04:26.679901
• Title: A Perspective on Machine Learning Methods in Turbulence Modelling
• Title（参考訳）: 乱流モデリングにおける機械学習手法の展望
• Authors: Andrea Beck, Marius Kurz
• Abstract要約: 本研究は,データ駆動型乱流閉鎖モデルの研究の現状を概観する。 トレーニングデータ、モデル、基礎となる物理、離散化の一貫性は、ML強化モデリング戦略の成功のために考慮すべき重要な問題である、と強調する。
• 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: This work presents a review of the current state of research in data-driven turbulence closure modeling. It offers a perspective on the challenges and open issues, but also on the advantages and promises of machine learning methods applied to parameter estimation, model identification, closure term reconstruction and beyond, mostly from the perspective of Large Eddy Simulation and related techniques. We stress that consistency of the training data, the model, the underlying physics and the discretization is a key issue that needs to be considered for a successful ML-augmented modeling strategy. In order to make the discussion useful for non-experts in either field, we introduce both the modeling problem in turbulence as well as the prominent ML paradigms and methods in a concise and self-consistent manner. Following, we present a survey of the current data-driven model concepts and methods, highlight important developments and put them into the context of the discussed challenges.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,データ駆動型乱流閉鎖モデルの研究の現状を概観する。 課題やオープンな問題に対する視点を提供するだけでなく、パラメータ推定、モデル同定、クロージャ項の再構築などに適用する機械学習手法の利点と期待についても、主に大きな渦のシミュレーションや関連する技術の観点から示している。 トレーニングデータ、モデル、基礎となる物理、離散化の一貫性は、ML強化モデリング戦略の成功のために考慮すべき重要な問題である、と強調する。 この議論を両分野の非専門家に有効にするために,乱流におけるモデリング問題と,簡潔で自己一貫性のある方法で著名なmlパラダイムと手法を紹介する。 次に,現在のデータ駆動型モデルの概念と手法に関する調査を行い,重要な開発を強調し,議論された課題の文脈に置く。

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