論文の概要: An extensible Benchmarking Graph-Mesh dataset for studying Steady-State
Incompressible Navier-Stokes Equations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14709v1
- Date: Wed, 29 Jun 2022 15:18:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-30 20:02:39.491513
- Title: An extensible Benchmarking Graph-Mesh dataset for studying Steady-State
Incompressible Navier-Stokes Equations
- Title(参考訳): 定常非圧縮性ナビエ-ストークス方程式を解析するための拡張性ベンチマークグラフメッシュデータセット
- Authors: Florent Bonnet, Jocelyn Ahmed Mazari, Thibaut Munzer, Pierre Yser,
Patrick Gallinari
- Abstract要約: 高レイノルズ政権における翼上気流を解析するための2次元グラフ・メッシュ・データセットを提案する。
また、重要な物理量でGDLモデルを評価するために、翼上の応力力の指標も導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.067455882308073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent progress in \emph{Geometric Deep Learning} (GDL) has shown its
potential to provide powerful data-driven models. This gives momentum to
explore new methods for learning physical systems governed by \emph{Partial
Differential Equations} (PDEs) from Graph-Mesh data. However, despite the
efforts and recent achievements, several research directions remain unexplored
and progress is still far from satisfying the physical requirements of
real-world phenomena. One of the major impediments is the absence of
benchmarking datasets and common physics evaluation protocols. In this paper,
we propose a 2-D graph-mesh dataset to study the airflow over airfoils at high
Reynolds regime (from $10^6$ and beyond). We also introduce metrics on the
stress forces over the airfoil in order to evaluate GDL models on important
physical quantities. Moreover, we provide extensive GDL baselines.
- Abstract(参考訳): 近年のemph{Geometric Deep Learning} (GDL) の進歩は、強力なデータ駆動モデルを提供する可能性を示している。
これにより、グラフ-メシュデータから \emph{Partial Differential Equations} (PDEs) が支配する物理システムを学ぶための新しい手法を探求する動機を与える。
しかし、近年の成果や努力にもかかわらず、いくつかの研究の方向性は未解明のままであり、実際の現象の物理的要求を満たすには程遠い。
主な障害の1つは、ベンチマークデータセットと一般的な物理評価プロトコルがないことである。
本稿では,高レイノルズ状態(10^6$以上)における翼上の気流を研究するための2次元グラフメッシュデータセットを提案する。
また、重要な物理量でGDLモデルを評価するために、翼上の応力力の指標も導入する。
さらに,広範なGDLベースラインを提供する。
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