論文の概要: Improved Surrogate Modeling of Fluid Dynamics with Physics-Informed Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01838v1
• Date: Wed, 5 May 2021 02:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 21:16:50.784231
• Title: Improved Surrogate Modeling of Fluid Dynamics with Physics-Informed Neural Networks
• Title（参考訳）: 物理インフォーメーションニューラルネットワークによる流体力学のサーロゲートモデリングの改善
• Authors: Jian Cheng Wong, Chinchun Ooi, Pao-Hsiung Chiu, My Ha Dao
• Abstract要約: PINNは最近、基本的な制御方程式を含む物理ベースのドメイン知識をニューラルネットワークモデルに組み込む方法として大きな約束を示しました。 本稿では,流体力学系のモデリングをサロゲートするモデリング手法について検討する。 物理に基づく正規化項を組み込むことで、等価なデータ駆動サロゲートモデルを大幅に改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have recently shown great promise as a way of incorporating physics-based domain knowledge, including fundamental governing equations, into neural network models for many complex engineering systems. They have been particularly effective in the area of inverse problems, where boundary conditions may be ill-defined, and data-absent scenarios, where typical supervised learning approaches will fail. Here, we further explore the use of this modeling methodology to surrogate modeling of a fluid dynamical system, and demonstrate additional undiscussed and interesting advantages of such a modeling methodology over conventional data-driven approaches: 1) improving the model's predictive performance even with incomplete description of the underlying physics; 2) improving the robustness of the model to noise in the dataset; 3) reduced effort to convergence during optimization for a new, previously unseen scenario by transfer optimization of a pre-existing model. Hence, we noticed the inclusion of a physics-based regularization term can substantially improve the equivalent data-driven surrogate model in many substantive ways, including an order of magnitude improvement in test error when the dataset is very noisy, and a 2-3x improvement when only partial physics is included. In addition, we propose a novel transfer optimization scheme for use in such surrogate modeling scenarios and demonstrate an approximately 3x improvement in speed to convergence and an order of magnitude improvement in predictive performance over conventional Xavier initialization for training of new scenarios.
• Abstract（参考訳）: 物理学に変形したニューラルネットワーク(pinns)は、多くの複雑なエンジニアリングシステムのために、基本的な制御方程式を含む物理ベースのドメイン知識をニューラルネットワークモデルに組み込む方法として大きな期待を示している。 境界条件が不定義になりうる逆問題や、典型的な教師付き学習アプローチが失敗するようなデータ欠如のシナリオにおいて、特に効果的である。 Here, we further explore the use of this modeling methodology to surrogate modeling of a fluid dynamical system, and demonstrate additional undiscussed and interesting advantages of such a modeling methodology over conventional data-driven approaches: 1) improving the model's predictive performance even with incomplete description of the underlying physics; 2) improving the robustness of the model to noise in the dataset; 3) reduced effort to convergence during optimization for a new, previously unseen scenario by transfer optimization of a pre-existing model. したがって、物理に基づく正規化項を組み込むことで、データセットがノイズの多い場合のテスト誤差の桁違いの改善や、部分物理学のみを含む場合の2～3倍の改善など、多くの実体的な方法で同等のデータ駆動サロゲートモデルを大幅に改善できることがわかった。 さらに,このようなサロゲートモデルシナリオで使用する新しい転送最適化手法を提案するとともに,収束までの速度が約3倍向上し,新たなシナリオのトレーニングのための従来のxavier初期化よりも予測性能が桁違いに向上することを示す。

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