Fugu-MT 論文翻訳(概要): Particle clustering in turbulence: Prediction of spatial and statistical properties with deep learning

論文の概要: Particle clustering in turbulence: Prediction of spatial and statistical properties with deep learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02339v1
Date: Wed, 5 Oct 2022 15:46:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-06 15:36:15.235305
Title: Particle clustering in turbulence: Prediction of spatial and statistical properties with deep learning
Title（参考訳）: 乱流における粒子クラスタリング:深層学習による空間的・統計的特性の予測
Authors: Yan-Mong Chan, Natascha Manger, Yin Li, Chao-Chin Yang, Zhaohuan Zhu, Philip J. Armitage and Shirley Ho
Abstract要約: 乱流流体と空力的に結合した粒子のクラスタリングをモデル化する深層学習の有用性を実証する。粒子密度と速度場の格子表現を予測するために,U-Net深層学習モデルを訓練する。この結果から, 深層学習を用いて粒子クラスタリングと衝突結果の計算を高速化できる可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1270845876112645
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We demonstrate the utility of deep learning for modeling the clustering of particles that are aerodynamically coupled to turbulent fluids. Using a Lagrangian particle module within the ATHENA++ hydrodynamics code, we simulate the dynamics of particles in the Epstein drag regime within a periodic domain of isotropic forced hydrodynamic turbulence. This setup is an idealized model relevant to the collisional growth of micron to mmsized dust particles in early stage planet formation. The simulation data is used to train a U-Net deep learning model to predict gridded three-dimensional representations of the particle density and velocity fields, given as input the corresponding fluid fields. The trained model qualitatively captures the filamentary structure of clustered particles in a highly non-linear regime. We assess model fidelity by calculating metrics of the density structure (the radial distribution function) and of the velocity field (the relative velocity and the relative radial velocity between particles). Although trained only on the spatial fields, the model predicts these statistical quantities with errors that are typically < 10%. Our results suggest that, given appropriately expanded training data, deep learning could be used to accelerate calculations of particle clustering and collision outcomes both in protoplanetary disks, and in related two-fluid turbulence problems that arise in other disciplines.
Abstract（参考訳）: 乱流流体と空力的に結合した粒子のクラスタリングをモデル化する深層学習の有用性を実証する。 athena++流体力学コード内のラグランジアン粒子モジュールを用いて、等方的強制流体力学乱流の周期領域内のエプスタインドラッグレジームにおける粒子のダイナミクスをシミュレートする。この設定は、初期惑星形成における微粉塵粒子との衝突成長に関連する理想的なモデルである。シミュレーションデータを用いて、U-Net深層学習モデルを用いて、対応する流体場を入力として与えられる粒子密度と速度場の格子状3次元表現を予測する。訓練されたモデルでは、クラスター粒子のフィラメント構造を高度に非線形な方法で定性的に捉える。本研究では,密度構造(ラジアル分布関数)と速度場(粒子間の相対速度と相対ラジアル速度)の指標を算出し,モデルの忠実性を評価する。トレーニングは空間場のみで行われるが、モデルは通常10%以下の誤差でこれらの統計量を予測する。以上の結果から,深層学習により,原始惑星系円盤と関連する2流体乱流問題の両方における粒子クラスタリングと衝突結果の計算を高速化できる可能性が示唆された。

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