論文の概要: Deep neural operators can serve as accurate surrogates for shape
optimization: A case study for airfoils
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00807v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 00:19:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-03 15:50:03.296394
- Title: Deep neural operators can serve as accurate surrogates for shape
optimization: A case study for airfoils
- Title（参考訳）: 深部神経オペレーターは形状最適化のための正確なサロゲートとして機能する:翼のケーススタディ
- Authors: Khemraj Shukla, Vivek Oommen, Ahmad Peyvan, Michael Penwarden, Luis
Bravo, Anindya Ghoshal, Robert M. Kirby and George Em Karniadakis
- Abstract要約: 本研究では, 形状最適化を目的とし, 未確認翼まわりの流れ場を推定するためにDeepONetsを用いることを検討した。
本稿では,オンライン最適化コストを桁違いに削減しつつ,予測精度の劣化が少ない結果を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2996060586026354
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural operators, such as DeepONets, have changed the paradigm in
high-dimensional nonlinear regression from function regression to
(differential) operator regression, paving the way for significant changes in
computational engineering applications. Here, we investigate the use of
DeepONets to infer flow fields around unseen airfoils with the aim of shape
optimization, an important design problem in aerodynamics that typically taxes
computational resources heavily. We present results which display little to no
degradation in prediction accuracy, while reducing the online optimization cost
by orders of magnitude. We consider NACA airfoils as a test case for our
proposed approach, as their shape can be easily defined by the four-digit
parametrization. We successfully optimize the constrained NACA four-digit
problem with respect to maximizing the lift-to-drag ratio and validate all
results by comparing them to a high-order CFD solver. We find that DeepONets
have low generalization error, making them ideal for generating solutions of
unseen shapes. Specifically, pressure, density, and velocity fields are
accurately inferred at a fraction of a second, hence enabling the use of
general objective functions beyond the maximization of the lift-to-drag ratio
considered in the current work.
- Abstract（参考訳）: DeepONetsのようなディープ・ニューラル作用素は、高次元非線形回帰のパラダイムを関数回帰から(微分)演算子の回帰に変化させ、計算工学の応用に大きな変化をもたらす。
本稿では, 空力力学における重要な設計問題である形状最適化を目的とし, 翼翼まわりの流れ場推定にdeeponetsを用いた場合について検討する。
本稿では,オンライン最適化コストを桁違いに削減しつつ,予測精度の低下がほとんどない結果を示す。
NACA翼の形状は4桁のパラメトリゼーションにより容易に定義できるため,提案手法の試験ケースとして検討する。
本研究では,NACAの4桁の制約問題を最大化するために最適化し,高次CFDソルバと比較して全結果の検証を行った。
ディープネッツは一般化誤差が低く、目に見えない形状の解を生成するのに理想的である。
具体的には、圧力、密度、速度場を1秒で正確に推定することにより、現在の作業で考慮されるリフト・アンド・ドラッグ比の最大化を超える汎用関数の使用を可能にする。
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