論文の概要: Predicting the temporal dynamics of turbulent channels through deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00974v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 09:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 01:13:05.170295
• Title: Predicting the temporal dynamics of turbulent channels through deep learning
• Title（参考訳）: 深層学習による乱流チャネルの時間ダイナミクス予測
• Authors: Giuseppe Borrelli, Luca Guastoni, Hamidreza Eivazi, Philipp Schlatter, Ricardo Vinuesa
• Abstract要約: 最小乱流チャネル流の時間的進化を再現するニューラルネットワークの能力を評価することを目的としている。 長期記憶(LSTM)ネットワークとクープマンベースのフレームワーク(KNF)は、最小チャネルフローモードの時間ダイナミクスを予測するために訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of recurrent neural networks (RNNs) has been demonstrated in many applications related to turbulence, including flow control, optimization, turbulent features reproduction as well as turbulence prediction and modeling. With this study we aim to assess the capability of these networks to reproduce the temporal evolution of a minimal turbulent channel flow. We first obtain a data-driven model based on a modal decomposition in the Fourier domain (which we denote as FFT-POD) of the time series sampled from the flow. This particular case of turbulent flow allows us to accurately simulate the most relevant coherent structures close to the wall. Long-short-term-memory (LSTM) networks and a Koopman-based framework (KNF) are trained to predict the temporal dynamics of the minimal-channel-flow modes. Tests with different configurations highlight the limits of the KNF method compared to the LSTM, given the complexity of the flow under study. Long-term prediction for LSTM show excellent agreement from the statistical point of view, with errors below 2% for the best models with respect to the reference. Furthermore, the analysis of the chaotic behaviour through the use of the Lyapunov exponents and of the dynamic behaviour through Poincar\'e maps emphasizes the ability of the LSTM to reproduce the temporal dynamics of turbulence. Alternative reduced-order models (ROMs), based on the identification of different turbulent structures, are explored and they continue to show a good potential in predicting the temporal dynamics of the minimal channel.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(RNN)の成功は、流れ制御、最適化、乱流特性の再現、乱流予測とモデリングなど、乱流に関連する多くのアプリケーションで実証されている。 本研究は, 微小乱流流の時間的変化を再現するこれらのネットワークの能力を評価することを目的とする。 まず,フローからサンプリングされた時系列のフーリエ領域(fft-pod)におけるモーダル分解に基づくデータ駆動モデルを得る。 この乱流の場合、壁の近くの最も関連するコヒーレント構造を正確にシミュレートすることができます。 長期記憶(LSTM)ネットワークとクープマンベースのフレームワーク(KNF)は、最小チャネルフローモードの時間ダイナミクスを予測するために訓練される。 異なる構成の試験では、研究中の流れの複雑さを考えると、LSTMと比較してKNF法の限界が強調される。 LSTMの長期予測は、統計的観点からは優れた一致を示し、参照に関して最良のモデルに対して2%未満の誤差がある。 さらに, リアプノフ指数を用いたカオス的挙動の解析や, ポアンカレ写像による動的挙動の解析は, 乱流の時間的ダイナミクスを再現するLSTMの能力を強調している。 異なる乱流構造を同定した別の還元次モデル(rom)が検討され、最小チャネルの時間的ダイナミクスを予測する良い可能性を示し続けている。

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