論文の概要: Multi-fidelity prediction of fluid flow and temperature field based on transfer learning using Fourier Neural Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06972v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 07:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 14:25:00.557225
• Title: Multi-fidelity prediction of fluid flow and temperature field based on transfer learning using Fourier Neural Operator
• Title（参考訳）: フーリエニューラル演算子を用いた伝達学習に基づく流体流動と温度場の多面的予測
• Authors: Yanfang Lyu, Xiaoyu Zhao, Zhiqiang Gong, Xiao Kang and Wen Yao
• Abstract要約: 本研究では,フーリエニューラル演算子に基づく新しい多要素学習手法を提案する。 トランスファーラーニングパラダイムの下では、豊富な低忠実度データと限られた高忠実度データを使用する。 提案した多忠実度モデルの精度を検証するために,3つの典型的な流体および温度予測問題を選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.104417481736833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven prediction of fluid flow and temperature distribution in marine and aerospace engineering has received extensive research and demonstrated its potential in real-time prediction recently. However, usually large amounts of high-fidelity data are required to describe and accurately predict the complex physical information, while in reality, only limited high-fidelity data is available due to the high experiment/computational cost. Therefore, this work proposes a novel multi-fidelity learning method based on the Fourier Neural Operator by jointing abundant low-fidelity data and limited high-fidelity data under transfer learning paradigm. First, as a resolution-invariant operator, the Fourier Neural Operator is first and gainfully applied to integrate multi-fidelity data directly, which can utilize the scarce high-fidelity data and abundant low-fidelity data simultaneously. Then, the transfer learning framework is developed for the current task by extracting the rich low-fidelity data knowledge to assist high-fidelity modeling training, to further improve data-driven prediction accuracy. Finally, three typical fluid and temperature prediction problems are chosen to validate the accuracy of the proposed multi-fidelity model. The results demonstrate that our proposed method has high effectiveness when compared with other high-fidelity models, and has the high modeling accuracy of 99% for all the selected physical field problems. Significantly, the proposed multi-fidelity learning method has the potential of a simple structure with high precision, which can provide a reference for the construction of the subsequent model.
• Abstract（参考訳）: 海洋・航空宇宙工学における流体流動と温度分布に関するデータ駆動予測は,近年,その可能性を実証している。 しかし、通常、複雑な物理情報を記述し正確に予測するために大量の高忠実度データが必要であるが、実際には、高い実験/計算コストのために限られた高忠実度データしか利用できない。 そこで本研究では, 豊富な低忠実度データと限られた高忠実度データを融合して, フーリエニューラル演算子に基づく新しいマルチ忠実度学習法を提案する。 まず、分解能不変演算子として、Fourier Neural Operatorを第一に、高忠実度データと豊富な低忠実度データを同時に利用できる多忠実度データを直接統合するために、適宜適用する。 そして、リッチな低忠実度データ知識を抽出して高忠実度モデリングトレーニングを支援するトランスファー学習フレームワークを開発し、データ駆動予測精度をさらに向上させる。 最後に,提案した多忠実度モデルの精度を評価するために,3つの典型的な流体および温度予測問題を選択する。 その結果,提案手法は他の高忠実度モデルと比較して高い有効性を示し,選択したフィールド問題に対して高いモデリング精度が99%であることがわかった。 提案手法は,高精度な単純な構造の可能性を秘めており,その後のモデル構築の参考となる。

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