論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Turbulence Modeling in Large Eddy
Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11038v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 07:25:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 14:47:50.806168
- Title: Deep Reinforcement Learning for Turbulence Modeling in Large Eddy
Simulations
- Title（参考訳）: 大渦シミュレーションにおける乱流モデリングのための深部強化学習
- Authors: Marius Kurz, Philipp Offenh\"auser, Andrea Beck
- Abstract要約: 本研究では,拡張学習フレームワークを用いて,暗黙的にフィルタされた大渦シミュレーションのための最適渦視率を求める。
訓練されたモデルが長期安定なシミュレーションを提供し、精度で確立された解析モデルより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Over the last years, supervised learning (SL) has established itself as the
state-of-the-art for data-driven turbulence modeling. In the SL paradigm,
models are trained based on a dataset, which is typically computed a priori
from a high-fidelity solution by applying the respective filter function, which
separates the resolved and the unresolved flow scales. For implicitly filtered
large eddy simulation (LES), this approach is infeasible, since here, the
employed discretization itself acts as an implicit filter function. As a
consequence, the exact filter form is generally not known and thus, the
corresponding closure terms cannot be computed even if the full solution is
available. The reinforcement learning (RL) paradigm can be used to avoid this
inconsistency by training not on a previously obtained training dataset, but
instead by interacting directly with the dynamical LES environment itself. This
allows to incorporate the potentially complex implicit LES filter into the
training process by design. In this work, we apply a reinforcement learning
framework to find an optimal eddy-viscosity for implicitly filtered large eddy
simulations of forced homogeneous isotropic turbulence. For this, we formulate
the task of turbulence modeling as an RL task with a policy network based on
convolutional neural networks that adapts the eddy-viscosity in LES dynamically
in space and time based on the local flow state only. We demonstrate that the
trained models can provide long-term stable simulations and that they
outperform established analytical models in terms of accuracy. In addition, the
models generalize well to other resolutions and discretizations. We thus
demonstrate that RL can provide a framework for consistent, accurate and stable
turbulence modeling especially for implicitly filtered LES.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、教師あり学習(SL)は、データ駆動乱流モデリングの最先端技術として確立されてきた。
SLパラダイムでは、各フィルタ関数を適用し、解法と未解決フロースケールを分離することにより、一般に高忠実度解から事前計算されるデータセットに基づいてモデルを訓練する。
暗黙的にフィルタされた大渦シミュレーション(les)では、このアプローチは実現不可能である。
その結果、正確なフィルタ形式は一般には知られていないため、完全な解が得られても対応する閉包項は計算できない。
強化学習(rl)パラダイムは、事前に取得したトレーニングデータセットではなく、動的les環境自体と直接対話することで、この矛盾を回避するために使用することができる。
これにより、潜在的に複雑な暗黙のlesフィルタを設計によってトレーニングプロセスに組み込むことができる。
本研究では, 強制等方性乱流の暗黙的にフィルタされた大規模渦シミュレーションに対して, 最適な渦粘性を求めるために強化学習フレームワークを適用した。
そこで我々は, 局所フロー状態のみに基づいて, LESの渦粘度を動的に適用する畳み込みニューラルネットワークに基づくポリシーネットワークを用いて, RLタスクとして乱流モデリングのタスクを定式化する。
訓練されたモデルが長期安定シミュレーションを提供し、精度で確立された解析モデルより優れていることを示す。
さらに、モデルは他の解像度や離散化によく当てはまる。
したがって、特に暗黙のフィルタ付きlesに対して、rlは一貫性、正確、安定な乱流モデリングのためのフレームワークを提供できることを実証する。
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