論文の概要: Physics-informed neural networks for gravity currents reconstruction from limited data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09715v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 07:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 03:17:00.883276
• Title: Physics-informed neural networks for gravity currents reconstruction from limited data
• Title（参考訳）: 有限データからの重力電流再構成のための物理インフォームドニューラルネットワーク
• Authors: Micka\"el Delcey, Yoann Cheny, S\'ebastien Kiesgen de Richter
• Abstract要約: 本研究では, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた非定常重力電流の3次元再構成について検討した。 PINNコンテキストでは、目的関数がネットワーク予測と観測データとのミスマッチをペナルティ化するニューラルネットワークをトレーニングすることにより、フローフィールドを再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The present work investigates the use of physics-informed neural networks (PINNs) for the 3D reconstruction of unsteady gravity currents from limited data. In the PINN context, the flow fields are reconstructed by training a neural network whose objective function penalizes the mismatch between the network predictions and the observed data and embeds the underlying equations using automatic differentiation. This study relies on a high-fidelity numerical experiment of the canonical lock-exchange configuration. This allows us to benchmark quantitatively the PINNs reconstruction capabilities on several training databases that mimic state-of-the-art experimental measurement techniques for density and velocity. Notably, spatially averaged density measurements by light attenuation technique (LAT) are employed for the training procedure. An optimal experimental setup for flow reconstruction by PINNs is proposed according to two criteria : the implementation complexity and the accuracy of the inferred fields.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いた非定常重力電流の3次元再構成について検討した。 PINNの文脈では、目的関数がネットワーク予測と観測データとのミスマッチをペナルティ化し、自動微分を用いて基礎となる方程式を埋め込むニューラルネットワークを訓練することにより、流れ場を再構築する。 本研究は、正準ロック交換構成の高忠実度数値実験に依存する。 これにより、密度と速度に関する最先端の実験的な測定技術を模倣した、いくつかのトレーニングデータベース上で、PINNの再構築能力を定量的にベンチマークすることができる。 特に、光減衰法(lat)による空間平均密度測定がトレーニング手順に採用されている。 pinnによるフロー再構成のための最適実験セットアップは,実装の複雑さと推定フィールドの精度という2つの基準に従って提案されている。

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