論文の概要: Advancing Reacting Flow Simulations with Data-Driven Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02051v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 16:48:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:13:26.409258
• Title: Advancing Reacting Flow Simulations with Data-Driven Models
• Title（参考訳）: データ駆動モデルによる反応流シミュレーションの改善
• Authors: Kamila Zdyba{\l}, Giuseppe D'Alessio, Gianmarco Aversano, Mohammad Rafi Malik, Axel Coussement, James C. Sutherland, Alessandro Parente
• Abstract要約: マルチ物理問題における機械学習ツールの効果的な利用の鍵は、それらを物理モデルとコンピュータモデルに結合することである。 本章では, 燃焼システムにおけるデータ駆動型低次モデリングの適用可能性について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.9598607067535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The use of machine learning algorithms to predict behaviors of complex systems is booming. However, the key to an effective use of machine learning tools in multi-physics problems, including combustion, is to couple them to physical and computer models. The performance of these tools is enhanced if all the prior knowledge and the physical constraints are embodied. In other words, the scientific method must be adapted to bring machine learning into the picture, and make the best use of the massive amount of data we have produced, thanks to the advances in numerical computing. The present chapter reviews some of the open opportunities for the application of data-driven reduced-order modeling of combustion systems. Examples of feature extraction in turbulent combustion data, empirical low-dimensional manifold (ELDM) identification, classification, regression, and reduced-order modeling are provided.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムの振る舞いを予測するために機械学習アルゴリズムが使われています。 しかし、燃焼を含む多物理問題に機械学習ツールを効果的に活用する鍵は、それらを物理モデルとコンピュータモデルに結合することである。 これらのツールの性能は、すべての事前知識と物理的な制約が具体化されていれば向上する。 言い換えれば、この科学的手法は、機械学習を画像に取り入れ、我々が生成した膨大なデータを最大限に活用するためには、数値計算の進歩のおかげで適応する必要がある。 本章では, 燃焼システムにおけるデータ駆動型低次モデリングの適用可能性について概説する。 乱流燃焼データ, 経験的低次元多様体(ELDM)識別, 分類, 回帰, 縮小次モデリングにおける特徴抽出の例を示す。

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