Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-based parameterized neural ordinary differential equations: prediction of laser ignition in a rocket combustor

論文の概要: Physics-based parameterized neural ordinary differential equations: prediction of laser ignition in a rocket combustor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08629v1
Date: Thu, 16 Feb 2023 23:56:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-20 16:26:42.770918
Title: Physics-based parameterized neural ordinary differential equations: prediction of laser ignition in a rocket combustor
Title（参考訳）: 物理に基づくパラメータ化ニューラル常微分方程式:ロケット燃焼器におけるレーザー点火の予測
Authors: Yizhou Qian, Jonathan Wang, Quentin Douasbin, Eric Darve
Abstract要約: モデルロケット燃焼器におけるレーザ点火の低次モデリングのための物理に基づくデータ駆動フレームワークを提案する。深部ニューラルネットワークは、レーザー点火の高次元パラメータの関数として組み込まれ、0次元フローモデルで様々な用語を予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.227105438439618
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we present a novel physics-based data-driven framework for reduced-order modeling of laser ignition in a model rocket combustor based on parameterized neural ordinary differential equations (PNODE). Deep neural networks are embedded as functions of high-dimensional parameters of laser ignition to predict various terms in a 0D flow model including the heat source function, pre-exponential factors, and activation energy. Using the governing equations of a 0D flow model, our PNODE needs only a limited number of training samples and predicts trajectories of various quantities such as temperature, pressure, and mass fractions of species while satisfying physical constraints. We validate our physics-based PNODE on solution snapshots of high-fidelity Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations of laser-induced ignition in a prototype rocket combustor. We compare the performance of our physics-based PNODE with that of kernel ridge regression and fully connected neural networks. Our results show that our physics-based PNODE provides solutions with lower mean absolute errors of average temperature over time, thus improving the prediction of successful laser ignition with high-dimensional parameters.
Abstract（参考訳）: 本研究では,パラメータ化ニューラル常微分方程式(PNODE)に基づくモデルロケット燃焼器におけるレーザ点火の低次モデリングのための物理に基づく新しいデータ駆動フレームワークを提案する。深層ニューラルネットワークはレーザー点火の高次元パラメータの関数として組み込まれ、熱源関数、事前指数因子、活性化エネルギーを含む0次元流れモデルで様々な項を予測する。我々のPNODEは,0次元フローモデルの計算式を用いて,限られた数のトレーニングサンプルを必要とし,物理的制約を満たすとともに,温度,圧力,質量分数などの様々な量の軌道を予測する。試作ロケット燃焼器におけるレーザー誘起着火の高忠実度計算流体力学(CFD)シミュレーションの解スナップショットにおける物理ベースPNODEの有効性を検証する。物理に基づくPNODEの性能とカーネルリッジ回帰と完全連結ニューラルネットワークの性能を比較した。その結果, 物理ベースのpnodeは, 平均温度の絶対誤差が低い解を提供し, 高次元パラメータによるレーザー点火の予測を改善できることがわかった。

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