論文の概要: INFINITY: Neural Field Modeling for Reynolds-Averaged Navier-Stokes Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13538v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 14:35:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-26 16:36:05.577047
• Title: INFINITY: Neural Field Modeling for Reynolds-Averaged Navier-Stokes Equations
• Title（参考訳）: インフィニティ:レイノルズ平均ナビエ-ストークス方程式の神経場モデリング
• Authors: Louis Serrano, Leon Migus, Yuan Yin, Jocelyn Ahmed Mazari, Patrick Gallinari
• Abstract要約: INFINITYは、幾何学情報と物理場をコンパクトな表現に符号化するディープラーニングモデルである。 本フレームワークは,体積と表面の物理場を正確に推定することにより,最先端の性能を実現する。 我々のモデルは、方程式に固執しながら、ドラッグ・アンド・リフト係数を正確に予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.242926257057084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: For numerical design, the development of efficient and accurate surrogate models is paramount. They allow us to approximate complex physical phenomena, thereby reducing the computational burden of direct numerical simulations. We propose INFINITY, a deep learning model that utilizes implicit neural representations (INRs) to address this challenge. Our framework encodes geometric information and physical fields into compact representations and learns a mapping between them to infer the physical fields. We use an airfoil design optimization problem as an example task and we evaluate our approach on the challenging AirfRANS dataset, which closely resembles real-world industrial use-cases. The experimental results demonstrate that our framework achieves state-of-the-art performance by accurately inferring physical fields throughout the volume and surface. Additionally we demonstrate its applicability in contexts such as design exploration and shape optimization: our model can correctly predict drag and lift coefficients while adhering to the equations.
• Abstract（参考訳）: 数値設計では、効率的で正確なサロゲートモデルの開発が最重要である。 これにより、複雑な物理現象を近似し、直接数値シミュレーションの計算負担を軽減することができる。 本稿では、暗黙的ニューラル表現(INR)を利用したディープラーニングモデルINFINITYを提案する。 本フレームワークは,幾何学的情報と物理場をコンパクトな表現にエンコードし,それらの間のマッピングから物理場を推論する。 本研究では,エアフォイル設計の最適化問題を例として用いて,現実の産業用ユースケースとよく似た,挑戦的なAirfRANSデータセットに対するアプローチを評価する。 実験結果は, 体積と表面の物理場を正確に推定することにより, 最先端の性能を実現することを実証する。 さらに,設計探索や形状最適化といった文脈において,その適用性を示す。 モデルでは,方程式に固執しながら,ドラッグ係数やリフト係数を正確に予測することができる。

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