論文の概要: Benchmarking of Deep Learning models on 2D Laminar Flow behind Cylinder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13485v1
• Date: Thu, 26 May 2022 16:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 06:05:42.398888
• Title: Benchmarking of Deep Learning models on 2D Laminar Flow behind Cylinder
• Title（参考訳）: 円柱後流の2次元層流におけるディープラーニングモデルのベンチマーク
• Authors: Mritunjay Musale, Vaibhav Vasani
• Abstract要約: 直接数値シミュレーション(DNS)は計算流体力学におけるタスクの1つである。 これら3つのモデルをオートエンコーダ方式でトレーニングするため、データセットは入力としてモデルに与えられたシーケンシャルフレームとして扱われる。 我々は、最近導入されたTransformerと呼ばれるアーキテクチャが、選択したデータセットでそのアーキテクチャを著しく上回っていることを観察する。
• 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 rapidly advancing field of Fluid Mechanics has recently employed Deep Learning to solve various problems within that field. In that same spirit we try to perform Direct Numerical Simulation(DNS) which is one of the tasks in Computational Fluid Dynamics, using three fundamental architectures in the field of Deep Learning that were each used to solve various high dimensional problems. We train these three models in an autoencoder manner, for this the dataset is treated like sequential frames given to the model as input. We observe that recently introduced architecture called Transformer significantly outperforms its counterparts on the selected dataset.Furthermore, we conclude that using Transformers for doing DNS in the field of CFD is an interesting research area worth exploring.
• Abstract（参考訳）: 流体力学の急速に進歩する分野は、最近、その分野における様々な問題を解決するためにDeep Learningを採用している。 同じ精神で、我々は計算流体力学におけるタスクの1つである直接数値シミュレーション(dns)を、様々な高次元問題を解くために、深層学習の分野における3つの基本的なアーキテクチャを用いて行おうとする。 これら3つのモデルをオートエンコーダ方式でトレーニングするため、データセットは入力としてモデルに与えられたシーケンシャルフレームとして扱われる。 我々は、最近導入されたTransformerと呼ばれるアーキテクチャが、選択したデータセットにおいてその性能を大幅に上回っていることを観察する。

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