論文の概要: Differentiable Turbulence II

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13533v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 14:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 16:47:21.586470
• Title: Differentiable Turbulence II
• Title（参考訳）: 微分可能な乱流II
• Authors: Varun Shankar, Romit Maulik, Venkatasubramanian Viswanathan
• Abstract要約: そこで我々は,Navier-Stokes方程式を解くために,ディープラーニングモデルを汎用有限要素数値スキームに統合するためのフレームワークを開発した。 学習したクロージャは、より微細なグリッド上の従来の大規模渦シミュレーションに匹敵する精度で10倍のスピードアップを達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Differentiable fluid simulators are increasingly demonstrating value as useful tools for developing data-driven models in computational fluid dynamics (CFD). Differentiable turbulence, or the end-to-end training of machine learning (ML) models embedded in CFD solution algorithms, captures both the generalization power and limited upfront cost of physics-based simulations, and the flexibility and automated training of deep learning methods. We develop a framework for integrating deep learning models into a generic finite element numerical scheme for solving the Navier-Stokes equations, applying the technique to learn a sub-grid scale closure using a multi-scale graph neural network. We demonstrate the method on several realizations of flow over a backwards-facing step, testing on both unseen Reynolds numbers and new geometry. We show that the learned closure can achieve accuracy comparable to traditional large eddy simulation on a finer grid that amounts to an equivalent speedup of 10x. As the desire and need for cheaper CFD simulations grows, we see hybrid physics-ML methods as a path forward to be exploited in the near future.
• Abstract（参考訳）: 微分可能な流体シミュレータは、計算流体力学(CFD)におけるデータ駆動モデルの開発に有用なツールとして、ますます価値を誇示している。 CFDソリューションアルゴリズムに組み込まれた機械学習モデル(ML)のエンドツーエンドトレーニングである微分乱流は、物理ベースのシミュレーションの一般化パワーと制限された事前コストの両方をキャプチャし、ディープラーニングメソッドの柔軟性と自動トレーニングを行う。 我々は,ディープラーニングモデルをNavier-Stokes方程式を解くための汎用有限要素数値スキームに統合するためのフレームワークを開発し,マルチスケールグラフニューラルネットワークを用いてサブグリッドスケールクロージャを学習する手法を適用した。 本手法は,逆向きのステップ上での流れを複数実現し,未知のレイノルズ数と新しい幾何学の両方をテストする。 学習したクロージャは、より微細なグリッド上の従来の大規模渦シミュレーションに匹敵する精度で10倍のスピードアップを達成できることを示す。 より安価なCFDシミュレーションの欲求とニーズが高まるにつれて、近い将来、ハイブリッド物理-ML手法が活用される道のりとして見なされる。

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