論文の概要: Toward Discretization-Consistent Closure Schemes for Large Eddy
Simulation Using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06260v2
- Date: Wed, 13 Dec 2023 11:05:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 23:22:42.829089
- Title: Toward Discretization-Consistent Closure Schemes for Large Eddy
Simulation Using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いた大規模渦シミュレーションのための離散化整合閉包スキームの提案
- Authors: Andrea Beck and Marius Kurz
- Abstract要約: 本研究では,大渦シミュレーション(LES)のための離散化整合閉包法の開発手法を提案する。
LES閉鎖モデルの係数を適応させるタスクはマルコフ決定プロセスとしてフレーム化され、強化学習(RL)を用いて後続的に解決される。
新たに派生したすべてのモデルは、異なる離散化と解像度のために従来のモデルにマッチするか、より優れる正確な結果を得る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study proposes a novel method for developing discretization-consistent
closure schemes for implicitly filtered Large Eddy Simulation (LES). Here, the
induced filter kernel, and thus the closure terms, are determined by the
properties of the grid and the discretization operator, leading to additional
computational subgrid terms that are generally unknown in a priori analysis. In
this work, the task of adapting the coefficients of LES closure models is thus
framed as a Markov decision process and solved in an a posteriori manner with
Reinforcement Learning (RL). This optimization framework is applied to both
explicit and implicit closure models. The explicit model is based on an
element-local eddy viscosity model. The optimized model is found to adapt its
induced viscosity within discontinuous Galerkin (DG) methods to homogenize the
dissipation within an element by adding more viscosity near its center. For the
implicit modeling, RL is applied to identify an optimal blending strategy for a
hybrid DG and Finite Volume (FV) scheme. The resulting optimized discretization
yields more accurate results in LES than either the pure DG or FV method and
renders itself as a viable modeling ansatz that could initiate a novel class of
high-order schemes for compressible turbulence by combining turbulence modeling
with shock capturing in a single framework. All newly derived models achieve
accurate results that either match or outperform traditional models for
different discretizations and resolutions. Overall, the results demonstrate
that the proposed RL optimization can provide discretization-consistent
closures that could reduce the uncertainty in implicitly filtered LES.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,暗黙的にフィルタされた大渦シミュレーション(LES)のための離散化整合クロージャ手法の開発手法を提案する。
ここで、誘導フィルタカーネル、すなわち閉包項は、グリッドと離散演算子の性質によって決定され、事前解析で一般的に知られていない計算サブグリッド項が追加される。
本研究では, LES閉包モデルの係数を適応させるタスクをマルコフ決定プロセスとしてフレーム化して, 強化学習(RL)を用いた後処理で解決する。
この最適化フレームワークは、明示的および暗黙的なクロージャモデルの両方に適用される。
明示的なモデルは要素局所渦粘性モデルに基づいている。
最適化されたモデルは、不連続なガレルキン(dg)法で誘導された粘度に適応し、その中心付近でより粘度を加えることにより、元素内の散逸を均質化する。
暗黙的モデリングのために、rlはハイブリッドdgおよび有限体積(fv)スキームの最適ブレンド戦略を特定するために適用される。
その結果、最適化された離散化により、純粋なdg法やfv法よりもlesの精度が向上し、単一のフレームワークにおける乱流モデリングと衝撃捕捉を組み合わせることで圧縮性乱流のための新しい高次スキームのクラスを開始することができる、実行可能なモデリング ansatz として自身をレンダリングすることができる。
新たに派生した全てのモデルは、異なる離散化と解像度のために従来のモデルと一致するか、より優れた結果を得る。
全体として、提案するrl最適化は、暗黙的にフィルタされたlesの不確かさを低減できる離散化一貫性のあるクロージャを提供することができることを示した。
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