論文の概要: Emulating Spatio-Temporal Realizations of Three-Dimensional Isotropic
Turbulence via Deep Sequence Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03469v1
- Date: Tue, 7 Dec 2021 03:33:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-08 16:03:53.625776
- Title: Emulating Spatio-Temporal Realizations of Three-Dimensional Isotropic
Turbulence via Deep Sequence Learning Models
- Title（参考訳）: 深列学習モデルによる3次元等方性乱流の時空間的実現
- Authors: Mohammadreza Momenifar, Enmao Diao, Vahid Tarokh, Andrew D. Bragg
- Abstract要約: 最先端のディープラーニング技術を用いて3次元乱流をモデル化するために,データ駆動方式を用いる。
モデルの精度は、統計および物理に基づくメトリクスを用いて評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.025975236316842
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We use a data-driven approach to model a three-dimensional turbulent flow
using cutting-edge Deep Learning techniques. The deep learning framework
incorporates physical constraints on the flow, such as preserving
incompressibility and global statistical invariants of velocity gradient
tensor. The accuracy of the model is assessed using statistical and
physics-based metrics. The data set comes from Direct Numerical Simulation of
an incompressible, statistically stationary, isotropic turbulent flow in a
cubic box. Since the size of the dataset is memory intensive, we first generate
a low-dimensional representation of the velocity data, and then pass it to a
sequence prediction network that learns the spatial and temporal correlations
of the underlying data. The dimensionality reduction is performed via
extraction using Vector-Quantized Autoencoder (VQ-AE), which learns the
discrete latent variables. For the sequence forecasting, the idea of
Transformer architecture from natural language processing is used, and its
performance compared against more standard Recurrent Networks (such as
Convolutional LSTM). These architectures are designed and trained to perform a
sequence to sequence multi-class classification task in which they take an
input sequence with a fixed length (k) and predict a sequence with a fixed
length (p), representing the future time instants of the flow. Our results for
the short-term predictions show that the accuracy of results for both models
deteriorates across predicted snapshots due to autoregressive nature of the
predictions. Based on our diagnostics tests, the trained Conv-Transformer model
outperforms the Conv-LSTM one and can accurately, both quantitatively and
qualitatively, retain the large scales and capture well the inertial scales of
flow but fails at recovering the small and intermittent fluid motions.
- Abstract（参考訳）: 最先端のディープラーニング手法を用いて, 3次元乱流のモデル化にデータ駆動手法を用いる。
ディープラーニングフレームワークは、速度勾配テンソルの非圧縮性や大域統計不変量を保存するなど、流れの物理的制約を取り入れている。
モデルの精度は、統計および物理に基づくメトリクスを用いて評価される。
データセットは、立方体箱内の非圧縮性、統計的に定常な等方性乱流の直接数値シミュレーションから得られる。
データセットのサイズはメモリ集約型であるため、まず速度データの低次元表現を生成し、次に、基礎となるデータの空間的および時間的相関を学習するシーケンス予測ネットワークに渡す。
VQ-AE(Vector-Quantized Autoencoder)を用いて,離散潜在変数を学習し,次元削減を行う。
シーケンス予測では、自然言語処理からのトランスフォーマーアーキテクチャの考え方が使われ、その性能はより標準的なリカレントネットワーク(畳み込みLSTMなど)と比較される。
これらのアーキテクチャは、一定の長さ (k) の入力シーケンスを受信し、一定の長さ (p) のシーケンスを予測し、フローの将来の時刻を表すような、シーケンス・マルチクラス分類タスクを実行するように設計および訓練されている。
短期予測の結果,両モデルの精度は,予測の自己回帰的性質により,予測スナップショット間で低下することが示された。
診断試験に基づいて,訓練したConv-Transformerモデルは,Conv-LSTMモデルよりも優れており,定量的かつ定性的に,大規模に保持し,慣性流速を良好に捕捉するが,小さく断続的な流体運動の回復には失敗する。
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