論文の概要: Parameterization of Forced Isotropic Turbulent Flow using Autoencoders and Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06264v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 18:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-18 13:27:56.465605
• Title: Parameterization of Forced Isotropic Turbulent Flow using Autoencoders and Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: オートエンコーダと生成逆ネットワークを用いた強制等方性乱流のパラメータ化
• Authors: Kanishk, Tanishk Nandal, Prince Tyagi, Raj Kumar Singh
• Abstract要約: 自動エンコーダと生成ニューラルネットワークモデルは流体力学で最近人気を集めている。 本研究では, 基本的な統計特性をパラメータ化することにより, 強制等方性乱流を生成する。 ニューラルネットワークベースのアーキテクチャを使用することで、古典的なメッシュベースのNavier-Stoke方程式推定に依存する必要がなくなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45935798913942893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autoencoders and generative neural network models have recently gained popularity in fluid mechanics due to their spontaneity and low processing time instead of high fidelity CFD simulations. Auto encoders are used as model order reduction tools in applications of fluid mechanics by compressing input high-dimensional data using an encoder to map the input space into a lower-dimensional latent space. Whereas, generative models such as Variational Auto-encoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs) are proving to be effective in generating solutions to chaotic models with high 'randomness' such as turbulent flows. In this study, forced isotropic turbulence flow is generated by parameterizing into some basic statistical characteristics. The models trained on pre-simulated data from dependencies on these characteristics and the flow generation is then affected by varying these parameters. The latent vectors pushed along the generator models like the decoders and generators contain independent entries which can be used to create different outputs with similar properties. The use of neural network-based architecture removes the need for dependency on the classical mesh-based Navier-Stoke equation estimation which is prominent in many CFD softwares.
• Abstract（参考訳）: 自動エンコーダと生成ニューラルネットワークモデルは最近、高忠実度cfdシミュレーションではなく、自発性と低処理時間のために流体力学で人気を集めている。 オートエンコーダは、入力空間を低次元潜在空間にマッピングするためにエンコーダを用いて入力高次元データを圧縮することにより、流体力学の応用におけるモデルオーダー削減ツールとして使用される。 一方, 変動自己エンコーダ (VAE) やGAN (Generative Adversarial Networks) のような生成モデルは, 乱流のような「ランダム性」の高いカオスモデルに対する解を生成するのに有効であることが証明されている。 本研究では, 基本的な統計特性をパラメータ化することにより, 強制等方性乱流を生成する。 これらの特性に依存した事前シミュレーションデータに基づいてトレーニングされたモデルと、フロー生成は、これらのパラメータによって影響を受ける。 デコーダやジェネレータなどのジェネレータモデルに沿ってプッシュされる潜在ベクトルには、同様の特性を持つ異なる出力を生成するために使用できる独立したエントリが含まれている。 ニューラルネットワークベースのアーキテクチャを使用すると、多くのCFDソフトウェアで顕著な古典的なメッシュベースのNavier-Stoke方程式推定への依存が不要になる。

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