論文の概要: Forecasting through deep learning and modal decomposition in two-phase concentric jets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12731v3
• Date: Mon, 12 Jun 2023 07:55:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 01:52:09.686828
• Title: Forecasting through deep learning and modal decomposition in two-phase concentric jets
• Title（参考訳）: 2相同心噴流の深層学習とモード分解による予測
• Authors: Le\'on Mata, Rodrigo Abad\'ia-Heredia, Manuel Lopez-Martin, Jos\'e M. P\'erez, Soledad Le Clainche
• Abstract要約: 本研究はターボファンエンジンにおける燃料室噴射器の性能向上を目的としている。 燃料/空気混合物のリアルタイム予測と改善を可能にするモデルの開発が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.362412515574206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work aims to improve fuel chamber injectors' performance in turbofan engines, thus implying improved performance and reduction of pollutants. This requires the development of models that allow real-time prediction and improvement of the fuel/air mixture. However, the work carried out to date involves using experimental data (complicated to measure) or the numerical resolution of the complete problem (computationally prohibitive). The latter involves the resolution of a system of partial differential equations (PDE). These problems make difficult to develop a real-time prediction tool. Therefore, in this work, we propose using machine learning in conjunction with (complementarily cheaper) single-phase flow numerical simulations in the presence of tangential discontinuities to estimate the mixing process in two-phase flows. In this meaning we study the application of two proposed neural network (NN) models as PDE surrogate models. Where the future dynamics is predicted by the NN, given some preliminary information. We show the low computational cost required by these models, both in their training and inference phases. We also show how NN training can be improved by reducing data complexity through a modal decomposition technique called higher order dynamic mode decomposition (HODMD), which identifies the main structures inside flow dynamics and reconstructs the original flow using only these main structures. This reconstruction has the same number of samples and spatial dimension as the original flow, but with a less complex dynamics and preserving its main features. The core idea of this work is to test the limits of applicability of deep learning models to data forecasting in complex fluid dynamics problems. Generalization capabilities of the models are demonstrated by using the same NN architectures to forecast the future dynamics of four different two-phase flows.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, ターボファンエンジンにおける燃料室噴射器の性能向上を目的としている。 これは、燃料/空気混合物のリアルタイム予測と改善を可能にするモデルの開発を必要とする。 しかし、これまで実施されてきた研究は、実験データ(測定に要する)や完全な問題の数値解法(計算的に禁止される)を用いる。 後者は偏微分方程式系(PDE)の分解を含む。 これらの問題はリアルタイム予測ツールの開発を困難にしている。 そこで本研究では,二相流における混合過程を推定するために,連接不連続の存在下での単相流数値シミュレーションと併用した機械学習の利用を提案する。 この意味において,提案する2つのニューラルネットワーク(nn)モデルのpdeサロゲートモデルへの適用について検討する。 将来のダイナミクスはNNによって予測されるが、いくつかの予備的な情報がある。 これらのモデルが必要とする計算コストの低さを,トレーニングフェーズと推論フェーズの両方で示す。 また,高次動的モード分解(hodmd)と呼ばれるモーダル分解手法によって,フローダイナミクス内の主構造を識別し,これら主構造のみを用いて元のフローを再構築することで,データの複雑さを低減し,nnトレーニングを改善する方法を示す。 この再構成は元のフローと同じ数のサンプルと空間次元を持つが、より複雑なダイナミクスを持ち、主な特徴を保っている。 この研究の核となるアイデアは、複雑な流体力学問題におけるデータ予測へのディープラーニングモデルの適用可能性の限界をテストすることである。 4つの異なる二相流の将来ダイナミクスを予測するために、同じnnアーキテクチャを用いて、モデルの一般化能力を示す。

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