論文の概要: Fourier neural operator for real-time simulation of 3D dynamic urban
microclimate
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03985v2
- Date: Sat, 30 Sep 2023 19:07:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 17:06:14.568730
- Title: Fourier neural operator for real-time simulation of 3D dynamic urban
microclimate
- Title(参考訳): 3次元動的都市気候のリアルタイムシミュレーションのためのフーリエニューラルオペレータ
- Authors: Wenhui Peng, Shaoxiang Qin, Senwen Yang, Jianchun Wang, Xue Liu,
Liangzhu Leon Wang
- Abstract要約: 実時間3次元都市風洞シミュレーションにフーリエニューラル演算子(FNO)ネットワークを適用した。
数値実験により、FNOモデルが瞬時空間速度場を正確に再構成できることが示されている。
さらに,風向の異なる未確認データに基づくFNOモデルの評価を行い,FNOモデルが風向の異なるデータに対して良好に一般化可能であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1680962744993657
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Global urbanization has underscored the significance of urban microclimates
for human comfort, health, and building/urban energy efficiency. They
profoundly influence building design and urban planning as major environmental
impacts. Understanding local microclimates is essential for cities to prepare
for climate change and effectively implement resilience measures. However,
analyzing urban microclimates requires considering a complex array of outdoor
parameters within computational domains at the city scale over a longer period
than indoors. As a result, numerical methods like Computational Fluid Dynamics
(CFD) become computationally expensive when evaluating the impact of urban
microclimates. The rise of deep learning techniques has opened new
opportunities for accelerating the modeling of complex non-linear interactions
and system dynamics. Recently, the Fourier Neural Operator (FNO) has been shown
to be very promising in accelerating solving the Partial Differential Equations
(PDEs) and modeling fluid dynamic systems. In this work, we apply the FNO
network for real-time three-dimensional (3D) urban wind field simulation. The
training and testing data are generated from CFD simulation of the urban area,
based on the semi-Lagrangian approach and fractional stepping method to
simulate urban microclimate features for modeling large-scale urban problems.
Numerical experiments show that the FNO model can accurately reconstruct the
instantaneous spatial velocity field. We further evaluate the trained FNO model
on unseen data with different wind directions, and the results show that the
FNO model can generalize well on different wind directions. More importantly,
the FNO approach can make predictions within milliseconds on the graphics
processing unit, making real-time simulation of 3D dynamic urban microclimate
possible.
- Abstract(参考訳): 地球規模の都市化は、人間の快適性、健康、建築/都市エネルギー効率のための都市微小気候の重要性を強調している。
主な環境影響として、建築設計や都市計画に大きな影響を与えている。
都市が気候変動に備え、レジリエンス対策を効果的に実施するためには、地域の微気候を理解することが不可欠である。
しかし、都市の微気候を分析するには、計算領域内の屋外パラメータの複雑な配列を屋内よりも長期にわたって考慮する必要がある。
その結果, 都市微小気候の影響評価において, 計算流体力学(cfd)などの数値計算手法は計算コストが高くなる。
ディープラーニング技術の台頭により、複雑な非線形相互作用とシステムダイナミクスのモデリングを加速する新たな機会が開けた。
近年、フーリエニューラル演算子(FNO)は、部分微分方程式(PDE)の解法と流体力学系のモデリングの高速化に非常に有望であることが示されている。
本研究では,FNOネットワークを実時間3次元都市風況シミュレーションに適用する。
都市域のCFDシミュレーションから,半ラグランジュ的アプローチと分数ステップ法による大規模都市問題モデリングのための都市微気候特性のシミュレートによる訓練・試験データを生成する。
数値実験により,fnoモデルは瞬時空間速度場を正確に再現できることがわかった。
さらに,風向の異なる未確認データに基づくFNOモデルの評価を行い,FNOモデルが風向の異なるデータに対して良好に一般化可能であることを示す。
さらに重要なことに、fnoアプローチはグラフィック処理ユニット上でミリ秒以内の予測を可能にし、3d動的都市気候のリアルタイムシミュレーションを可能にします。
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