論文の概要: Machine Learning model for gas-liquid interface reconstruction in CFD numerical simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05684v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 17:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 15:49:43.124543
• Title: Machine Learning model for gas-liquid interface reconstruction in CFD numerical simulations
• Title（参考訳）: CFD数値シミュレーションにおける気液界面再構成のための機械学習モデル
• Authors: Tamon Nakano, Alessandro Michele Bucci, Jean-Marc Gratien, Thibault Faney, Guillaume Charpiat
• Abstract要約: 流体の体積(VoF)法は多相流シミュレーションにおいて2つの不混和性流体間の界面を追跡・見つけるために広く用いられている。 VoF法の主なボトルネックは、計算コストが高く、非構造化グリッド上での精度が低いため、インタフェース再構成のステップである。 一般的な非構造化メッシュ上でのインタフェース再構築を高速化するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく機械学習拡張VoF手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.84561168501493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The volume of fluid (VoF) method is widely used in multi-phase flow simulations to track and locate the interface between two immiscible fluids. A major bottleneck of the VoF method is the interface reconstruction step due to its high computational cost and low accuracy on unstructured grids. We propose a machine learning enhanced VoF method based on Graph Neural Networks (GNN) to accelerate the interface reconstruction on general unstructured meshes. We first develop a methodology to generate a synthetic dataset based on paraboloid surfaces discretized on unstructured meshes. We then train a GNN based model and perform generalization tests. Our results demonstrate the efficiency of a GNN based approach for interface reconstruction in multi-phase flow simulations in the industrial context.
• Abstract（参考訳）: 流体の体積(VoF)法は多相流シミュレーションにおいて2つの不混和性流体間の界面を追跡・見つけるために広く用いられている。 VoF法の主なボトルネックは、計算コストが高く、非構造化グリッド上での精度が低いため、インタフェース再構成ステップである。 一般的な非構造化メッシュ上でのインタフェース再構築を高速化するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく機械学習拡張VoF手法を提案する。 まず,非構造メッシュ上に分離されたパラボロイド表面に基づく合成データセットを生成する手法を開発した。 次に、GNNベースのモデルをトレーニングし、一般化テストを実行します。 産業環境における多相流シミュレーションにおけるインタフェース再構成のためのGNNに基づく手法の有効性を実証した。

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