論文の概要: Teaching the Incompressible Navier-Stokes Equations to Fast Neural Surrogate Models in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11893v2
• Date: Wed, 24 Mar 2021 00:04:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:19:09.917747
• Title: Teaching the Incompressible Navier-Stokes Equations to Fast Neural Surrogate Models in 3D
• Title（参考訳）: ニューラルサロゲートモデルの3次元高速化のための非圧縮性ナビエ-ストークス方程式の指導
• Authors: Nils Wandel, Michael Weinmann, Reinhard Klein
• Abstract要約: 本稿では,最近提案された2Dの課題に対処する深層学習フレームワークの大幅な拡張について述べる。 2Dから3Dへ移行し、メモリと計算の複雑さの観点から3Dグリッドの高要求に対処する効率的なアーキテクチャを提案する。 提案手法は,現行の3次元NN流体モデルよりも精度,速度,一般化能力が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.981834139548193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physically plausible fluid simulations play an important role in modern computer graphics and engineering. However, in order to achieve real-time performance, computational speed needs to be traded-off with physical accuracy. Surrogate fluid models based on neural networks have the potential to achieve both, fast fluid simulations and high physical accuracy. However, these approaches rely on massive amounts of training data, require complex pipelines for training and inference or do not generalize to new fluid domains. In this work, we present significant extensions to a recently proposed deep learning framework, which addresses the aforementioned challenges in 2D. We go from 2D to 3D and propose an efficient architecture to cope with the high demands of 3D grids in terms of memory and computational complexity. Furthermore, we condition the neural fluid model on additional information about the fluid's viscosity and density which allows simulating laminar as well as turbulent flows based on the same surrogate model. Our method allows to train fluid models without requiring fluid simulation data beforehand. Inference is fast and simple, as the fluid model directly maps a fluid state and boundary conditions at a moment t to a subsequent fluid state at t+dt. We obtain real-time fluid simulations on a 128x64x64 grid that include various fluid phenomena such as the Magnus effect or Karman vortex streets and generalize to domain geometries not considered during training. Our method indicates strong improvements in terms of accuracy, speed and generalization capabilities over current 3D NN-based fluid models.
• Abstract（参考訳）: 物理的に妥当な流体シミュレーションは、現代のコンピュータグラフィックスと工学において重要な役割を果たす。 しかし、リアルタイム性能を達成するためには、計算速度を物理的精度でトレードオフする必要がある。 ニューラルネットワークに基づく代理流体モデルは、高速流体シミュレーションと高い物理精度の両方を達成することができる。 しかし、これらのアプローチは大量のトレーニングデータに依存し、トレーニングと推論のために複雑なパイプラインを必要とするか、あるいは新しい流体ドメインに一般化しない。 本稿では,最近提案された2Dの課題に対処する深層学習フレームワークの大幅な拡張について述べる。 2Dから3Dへ移行し、メモリと計算の複雑さの観点から3Dグリッドの高要求に対応する効率的なアーキテクチャを提案する。 さらに, 流体の粘度と密度に関する付加的な情報にニューラル流体モデルを適用し, 同一の代理モデルに基づく乱流だけでなく, 層流のシミュレーションも可能とした。 本手法は流体シミュレーションデータを事前に必要とせずに流体モデルを訓練できる。 流体モデルは、t の流体状態と境界条件を直接 t+dt の流体状態にマッピングするので、推論は高速で単純である。 マグヌス効果やカルマン渦など様々な流体現象を含む128x64x64グリッド上での実時間流体シミュレーションを行い、訓練中に考慮されない領域ジオメトリに一般化する。 提案手法は,現行の3次元NN流体モデルよりも精度,速度,一般化能力が向上したことを示す。

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