論文の概要: Investigation of Compressor Cascade Flow Using Physics- Informed Neural
Networks with Adaptive Learning Strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04501v2
- Date: Mon, 18 Sep 2023 15:17:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 22:47:05.727905
- Title: Investigation of Compressor Cascade Flow Using Physics- Informed Neural
Networks with Adaptive Learning Strategy
- Title（参考訳）: 適応学習戦略を持つ物理情報ニューラルネットワークを用いた圧縮機カスケード流れの検討
- Authors: Zhihui Li, Francesco Montomoli, Sanjiv Sharma
- Abstract要約: 本研究では,新しい物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて,圧縮機の流れ場を初めて予測する。
PINNは、部分速度ベクトルと近接壁圧力情報のみに基づいて圧縮機のカスケードの流れ場を再構築することに成功した。
この研究は、PINNが現在の支配的なCFD手法と並行して、ターボ機械設計者に追加かつ有望な選択肢を提供できることを示す証拠を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7683769965680067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this study, we utilize the emerging Physics Informed Neural Networks
(PINNs) approach for the first time to predict the flow field of a compressor
cascade. Different from conventional training methods, a new adaptive learning
strategy that mitigates gradient imbalance through incorporating adaptive
weights in conjunction with dynamically adjusting learning rate is used during
the training process to improve the convergence of PINNs. The performance of
PINNs is assessed here by solving both the forward and inverse problems. In the
forward problem, by encapsulating the physical relations among relevant
variables, PINNs demonstrate their effectiveness in accurately forecasting the
compressor's flow field. PINNs also show obvious advantages over the
traditional CFD approaches, particularly in scenarios lacking complete boundary
conditions, as is often the case in inverse engineering problems. PINNs
successfully reconstruct the flow field of the compressor cascade solely based
on partial velocity vectors and near-wall pressure information. Furthermore,
PINNs show robust performance in the environment of various levels of aleatory
uncertainties stemming from labeled data. This research provides evidence that
PINNs can offer turbomachinery designers an additional and promising option
alongside the current dominant CFD methods.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,新しい物理学インフォームドニューラルネットワーク(pinns)を用いて,圧縮器カスケードの流れ場を初めて予測する。
従来の学習方法と異なり、ピンの収束を改善するために、学習速度を動的に調整して適応重みを組み込むことにより、勾配の不均衡を緩和する新しい適応学習戦略を用いる。
PINNの性能は,前向きと逆向きの両方の問題を解くことで評価する。
前方問題では、関係変数間の物理関係をカプセル化することにより、圧縮機の流れ場を正確に予測する効果を示す。
PINNはまた、従来のCFDアプローチ、特に完全な境界条件を欠いたシナリオにおいて、逆エンジニアリング問題のように明らかな優位性を示す。
ピンは部分速度ベクトルと壁近傍圧力情報のみに基づいて圧縮機カスケードの流れ場を再構築することに成功した。
さらに、ピンはラベル付きデータから生じる様々なレベルの不確かさの環境においてロバストな性能を示す。
この研究は、PINNが現在の支配的なCFD手法と並行して、ターボ機械設計者に追加かつ有望な選択肢を提供できることを示す証拠を提供する。
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