論文の概要: Digital Twin Data Modelling by Randomized Orthogonal Decomposition and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08659v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 09:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-21 00:02:36.507678
• Title: Digital Twin Data Modelling by Randomized Orthogonal Decomposition and Deep Learning
• Title（参考訳）: ランダムな直交分解と深層学習によるディジタル双対データモデリング
• Authors: Diana Alina Bistrian and Omer San and Ionel Michael Navon
• Abstract要約: デジタルツインは、元のプロセスの振る舞いを反映する主な特徴を持つ代理モデルである。 本稿では,流体の効率的なディジタル双対モデルを作成するための新しい枠組みを提案する。 我々は、最先端の人工知能Deep Learning(DL)を用いて、ディジタルツインモデルのリアルタイム適応キャリブレーションを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A digital twin is a surrogate model that has the main feature to mirror the original process behavior. Associating the dynamical process with a digital twin model of reduced complexity has the significant advantage to map the dynamics with high accuracy and reduced costs in CPU time and hardware to timescales over which that suffers significantly changes and so it is difficult to explore. This paper introduces a new framework for creating efficient digital twin models of fluid flows. We introduce a novel algorithm that combines the advantages of Krylov based dynamic mode decomposition with proper orthogonal decomposition and outperforms the selection of the most influential modes. We prove that randomized orthogonal decomposition algorithm provides several advantages over SVD empirical orthogonal decomposition methods and mitigates the projection error formulating a multiobjective optimization problem.We involve the state-of-the-art artificial intelligence Deep Learning (DL) to perform a real-time adaptive calibration of the digital twin model, with increasing fidelity. The output is a high-fidelity DIGITAL TWIN DATA MODEL of the fluid flow dynamics, with the advantage of a reduced complexity. The new modelling tools are investigated in the numerical simulation of three wave phenomena with increasing complexity. We show that the outputs are consistent with the original source data.We perform a thorough assessment of the performance of the new digital twin data models, in terms of numerical accuracy and computational efficiency, including a time simulation response feature study.
• Abstract（参考訳）: デジタル双生児(digital twin)は、元のプロセスの振る舞いを反映する主要な特徴を持つ代理モデルである。 複雑さを減少させるデジタル双生児モデルで力学過程を関連付けることは、高い精度でダイナミクスをマッピングし、cpu時間とハードウェアのコストを、大幅な変化に苦しむ時間スケールに縮めるという大きな利点があるため、探索は困難である。 本稿では,流体の効率的なディジタル双対モデルを作成するための新しい枠組みを提案する。 我々は、Krylovに基づく動的モード分解と適切な直交分解を組み合わせ、最も影響力のあるモードの選択を上回る新しいアルゴリズムを提案する。 我々は,SVD経験的直交分解法に対してランダム化された直交分解アルゴリズムがいくつかの利点を与え,多目的最適化問題の射影誤差を軽減できることを証明した。我々は,ディジタル双対モデルのリアルタイム適応キャリブレーションを行うために,最先端の人工知能ディープラーニング(DL)を巻き込み,忠実度を増大させる。 出力は流体力学の高忠実なデジタルTWINデータモデルであり、複雑さの低減の利点がある。 複雑化を伴う3つの波動現象の数値シミュレーションにおいて,新しいモデリングツールについて検討した。 本報告では,出力が原データと一致していることを示し,数値的精度と計算効率の観点から,新しいデジタルツインデータモデルの性能を徹底的に評価する。

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