論文の概要: Multi-Task Learning based Convolutional Models with Curriculum Learning for the Anisotropic Reynolds Stress Tensor in Turbulent Duct Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00328v1
• Date: Sat, 30 Oct 2021 20:41:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 11:02:52.924461
• Title: Multi-Task Learning based Convolutional Models with Curriculum Learning for the Anisotropic Reynolds Stress Tensor in Turbulent Duct Flow
• Title（参考訳）: 回転ダクト流中の異方性レイノルズ応力テンソルのカリキュラム学習によるマルチタスク学習に基づく畳み込みモデル
• Authors: Haitz S\'aez de Oc\'ariz Borde, David Sondak, Pavlos Protopapas
• Abstract要約: 乱流ダクト流に対する正規化異方性レイノルズ応力テンソルを正確に予測できる完全畳み込みニューラルネットワークを提案する。 データ駆動乱流モデリングへのカリキュラム学習の適用についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6371837018687636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) equations require accurate modeling of the anisotropic Reynolds stress tensor, for which traditional closure models only give good results in certain flow configurations. Researchers have started using machine learning approaches to address this problem. In this work we build upon recent convolutional neural network architectures used for turbulence modeling and propose a multi-task learning based fully convolutional neural network that is able to accurately predict the normalized anisotropic Reynolds stress tensor for turbulent duct flow. Furthermore, we also explore the application of curriculum learning to data-driven turbulence modeling.
• Abstract（参考訳）: Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) 方程式は異方性 Reynolds 応力テンソルの正確なモデリングを必要とする。 研究者たちは、この問題に対処するために機械学習アプローチを使い始めた。 本研究では,乱流モデリングに用いる最近の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを基礎として,乱流流れの正規化異方性レイノルズ応力テンソルを正確に予測できるマルチタスク学習ベースの完全畳み込みニューラルネットワークを提案する。 さらに,データ駆動乱流モデリングへのカリキュラム学習の適用についても検討する。

関連論文リスト

• Trajectory Flow Matching with Applications to Clinical Time Series Modeling [77.58277281319253]
  Trajectory Flow Matching (TFM) は、シミュレーションのない方法でニューラルSDEを訓練し、ダイナミックスを通してバックプロパゲーションをバイパスする。 絶対的性能と不確実性予測の観点から,3つの臨床時系列データセットの性能向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T15:54:50Z)
• Epistemic Modeling Uncertainty of Rapid Neural Network Ensembles for Adaptive Learning [0.0]
  新しいタイプのニューラルネットワークは、高速ニューラルネットワークパラダイムを用いて提示される。 提案したエミュレータを組み込んだニューラルネットワークは,予測精度を損なうことなく,ほぼ瞬時に学習できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T22:34:34Z)
• Towards Long-Term predictions of Turbulence using Neural Operators [68.8204255655161]
  機械学習を用いて乱流シミュレーションのための低次/サロゲートモデルを開発することを目的としている。 異なるモデル構造が解析され、U-NET構造は標準FNOよりも精度と安定性が良い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T14:09:53Z)
• Simple initialization and parametrization of sinusoidal networks via their kernel bandwidth [92.25666446274188]
  従来の活性化機能を持つネットワークの代替として、活性化を伴う正弦波ニューラルネットワークが提案されている。 まず,このような正弦波ニューラルネットワークの簡易版を提案する。 次に、ニューラルタンジェントカーネルの観点からこれらのネットワークの挙動を分析し、そのカーネルが調整可能な帯域幅を持つ低域フィルタを近似することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T07:41:48Z)
• An advanced spatio-temporal convolutional recurrent neural network for storm surge predictions [73.4962254843935]
  本研究では, 人工ニューラルネットワークモデルを用いて, 嵐の軌跡/規模/強度履歴に基づいて, 強風をエミュレートする能力について検討する。 本研究では, 人工嵐シミュレーションのデータベースを用いて, 強風を予測できるニューラルネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:42:18Z)
• Deep Learning to advance the Eigenspace Perturbation Method for Turbulence Model Uncertainty Quantification [0.0]
  乱流モデル予測における不確実性を予測するため,固有空間摂動法(Eigenspace Perturbation Method)の活用を支援する機械学習手法の概要を述べる。 我々は、トレーニングニューラルネットワークを用いて、レイノルズ応力楕円体を予測したRANSの形状の相違を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-11T08:06:52Z)
• Sparse Flows: Pruning Continuous-depth Models [107.98191032466544]
  生成モデルにおいて,プルーニングによりニューラルネットワークの一般化が向上することを示す。 また、プルーニングは、元のネットワークに比べて最大98%少ないパラメータで、精度を損なうことなく、最小かつ効率的なニューラルODE表現を見出すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T01:40:17Z)
• Embedded training of neural-network sub-grid-scale turbulence models [0.0]
  ディープニューラルネットワークモデルの重みは、制御フロー方程式と共に最適化され、サブグリッドスケールの応力のモデルを提供する。 トレーニングは勾配降下法で行われ、随伴ナビエ-ストークス方程式を用いてモデル重みのエンドツーエンドの感度を速度場に与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T17:28:39Z)
• An Ode to an ODE [78.97367880223254]
  我々は、O(d) 群上の行列フローに応じて主フローの時間依存パラメータが進化する ODEtoODE と呼ばれるニューラルODE アルゴリズムの新しいパラダイムを提案する。 この2つの流れのネストされたシステムは、訓練の安定性と有効性を提供し、勾配の消滅・爆発問題を確実に解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T22:05:19Z)
• Multi-fidelity Generative Deep Learning Turbulent Flows [0.0]
  計算流体力学では、精度と計算コストの間に必然的なトレードオフがある。 本研究では,高忠実度乱流場の代理モデルとして,新しい多自由度深部生成モデルを提案する。 結果として生じるサロゲートは、物理的に正確な乱流実現を、高忠実度シミュレーションのそれよりも低い計算コストで生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T16:37:48Z)
• Automating Turbulence Modeling by Multi-Agent Reinforcement Learning [4.784658158364452]
  乱流モデルの自動検出ツールとしてマルチエージェント強化学習を導入する。 等方性乱流と等方性乱流の大規模渦シミュレーションにおけるこのアプローチの可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T18:45:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。