論文の概要: Consistent and symmetry preserving data-driven interface reconstruction for the level-set method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11578v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 13:21:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 12:55:59.287145
• Title: Consistent and symmetry preserving data-driven interface reconstruction for the level-set method
• Title（参考訳）: レベルセット法におけるデータ駆動インタフェース再構成の一貫性と対称性
• Authors: Aaron B. Buhendwa, Deniz A. Bezgin, Nikolaus Adams
• Abstract要約: 我々は、レベルセット法、すなわち、インターフェース再構成(IR)に焦点を当てる。 体積率と開口率の計算。 提案手法は, 粗解決インターフェースの精度を向上し, 従来のIRを高分解能で復元する。 浮動小数点対称実装と計算効率の詳細を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, machine learning has been used to substitute parts of conventional computational fluid dynamics, e.g. the cell-face reconstruction in finite-volume solvers or the curvature computation in the Volume-of-Fluid (VOF) method. The latter showed improvements in terms of accuracy for coarsely resolved interfaces, however at the expense of convergence and symmetry. In this work, a combined approach is proposed, adressing the aforementioned shortcomings. We focus on interface reconstruction (IR) in the level-set method, i.e. the computation of the volume fraction and apertures. The combined model consists of a classification neural network, that chooses between the conventional (linear) IR and the neural network IR depending on the local interface resolution. The proposed approach improves accuracy for coarsely resolved interfaces and recovers the conventional IR for high resolutions, yielding first order overall convergence. Symmetry is preserved by mirroring and rotating the input level-set grid and subsequently averaging the predictions. The combined model is implemented into a CFD solver and demonstrated for two-phase flows. Furthermore, we provide details of floating point symmetric implementation and computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習は従来の計算流体力学の一部を代用するために使われてきた。 有限体積解法におけるセルフェイス再構成またはvof法における曲率計算 後者は粗く解決されたインタフェースの精度の改善を示したが、収束と対称性を犠牲にしていた。 本研究では,上記の欠点に対処し,組み合わせたアプローチを提案する。 レベルセット手法におけるインタフェース再構成(IR)に焦点を当てる。 体積率と開口率の計算。 組み合わせモデルは、従来の(線形)IRとニューラルネットワークIRを、局所的なインターフェイスの解像度に応じて選択する分類ニューラルネットワークで構成されている。 提案手法は,粗分解界面の精度を向上し,従来のirを高分解能で回収し,一階全体の収束を実現する。 対称性は、入力レベルセットグリッドをミラーリングして回転させ、その後予測を平均化する。 組み合わせモデルはCFDソルバに実装され、2相流に対して実証される。 さらに,浮動小数点対称実装の詳細と計算効率について述べる。

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