論文の概要: Deep Surrogate for Direct Time Fluid Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10296v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 10:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 18:24:38.639434
• Title: Deep Surrogate for Direct Time Fluid Dynamics
• Title（参考訳）: 直接時間流体力学のためのディープサーロゲート
• Authors: Lucas Meyer (UGA, LIG, EDF R&D, Grenoble INP, DATAMOVE ), Louen Pottier (ENS Paris Saclay, EDF R&D), Alejandro Ribes (EDF R&D), Bruno Raffin (Grenoble INP, LIG, DATAMOVE, UGA)
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、CFDシミュレーションで一般的に使用される不規則メッシュの特異性に対処することができる。 我々は、不規則メッシュのための新しい直接時間GNNアーキテクチャを設計するために、現在進行中の作業を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.62475518267084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ubiquity of fluids in the physical world explains the need to accurately simulate their dynamics for many scientific and engineering applications. Traditionally, well established but resource intensive CFD solvers provide such simulations. The recent years have seen a surge of deep learning surrogate models substituting these solvers to alleviate the simulation process. Some approaches to build data-driven surrogates mimic the solver iterative process. They infer the next state of the fluid given its previous one. Others directly infer the state from time input. Approaches also differ in their management of the spatial information. Graph Neural Networks (GNN) can address the specificity of the irregular meshes commonly used in CFD simulations. In this article, we present our ongoing work to design a novel direct time GNN architecture for irregular meshes. It consists of a succession of graphs of increasing size connected by spline convolutions. We test our architecture on the Von K{\'a}rm{\'a}n's vortex street benchmark. It achieves small generalization errors while mitigating error accumulation along the trajectory.
• Abstract（参考訳）: 物理界における流体の普遍性は、科学や工学の多くの応用において、その動力学を正確にシミュレートする必要性を説明している。 伝統的に、確立されているがリソース集約型CFDソルバはそのようなシミュレーションを提供する。 近年、シミュレーションプロセスを緩和するためにこれらの解法を代用するディープラーニングサロゲートモデルが急増している。 データ駆動サロゲートを構築するいくつかのアプローチは、ソルバ反復プロセスを模倣する。 彼らは流体の次の状態を以前の状態から推測する。 時間入力から直接状態を推測するものもある。 空間情報の管理にもアプローチは異なっている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、CFDシミュレーションで一般的に使用される不規則メッシュの特異性に対処することができる。 本稿では,不規則メッシュのための新しい直接時間GNNアーキテクチャの設計について述べる。 スプライン畳み込みによって連結される大きさが増大するグラフの連続からなる。 我々は、von k{\'a}rm{\'a}nのvortex streetベンチマークでアーキテクチャをテストする。 軌道に沿った誤差蓄積を緩和しながら、小さな一般化誤差を達成する。

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