論文の概要: CFDBench: A Comprehensive Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05963v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 06:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 03:54:59.336858
• Title: CFDBench: A Comprehensive Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics
• Title（参考訳）: CFDBench:流体力学における機械学習手法の総合ベンチマーク
• Authors: Yining Luo, Yingfa Chen, Zhen Zhang
• Abstract要約: 計算流体力学における4つの古典的問題を持つベンチマークCFDBenchを構築した。 CFDBenchの利点は(1)包括的であり、速度、圧力、空洞率などの一般的な物理パラメータを含む。 一般的なディープニューラルネットワークに適切な修正を加えてCFDBenchに適用し、より変化する入力の収容を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5515897147281765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, applying deep learning to solve physics problems has attracted much attention. Data-driven deep learning methods produce operators that can learn solutions to the whole system of partial differential equations. However, the existing methods are only evaluated on simple flow equations (e.g., Burger's equation), and only consider the generalization ability on different initial conditions. In this paper, we construct CFDBench, a benchmark with four classic problems in computational fluid dynamics (CFD): lid-driven cavity flow, laminar boundary layer flow in circular tubes, dam flows through the steps, and periodic Karman vortex street. Each flow problem includes data with different boundary conditions, fluid physical properties, and domain geometry. Compared to existing datasets, the advantages of CFDBench are (1) comprehensive. It contains common physical parameters such as velocity, pressure, and cavity fraction. (2) realistic. It is very suitable for deep learning solutions of fluid mechanics equations. (3) challenging. It has a certain learning difficulty, prompting to find models with strong learning ability. (4) standardized. CFDBench facilitates a comprehensive and fair comparison of different deep learning methods for CFD. We make appropriate modifications to popular deep neural networks to apply them to CFDBench and enable the accommodation of more changing inputs. The evaluation on CFDBench reveals some new shortcomings of existing works and we propose possible directions for solving such problems.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習を物理学問題に適用する動きが注目されている。 データ駆動深層学習法は、偏微分方程式全体の解を学習できる演算子を生成する。 しかし、既存の手法は単純な流れ方程式(例えばバーガー方程式)でのみ評価され、異なる初期条件における一般化能力のみを考える。 本稿では,計算流体力学(CFD)における4つの古典的問題(蓋駆動キャビティフロー,円管内層境界層フロー,段差を流れるダム,周期的なカルマン渦路)のベンチマークであるCFDBenchを構築した。 各フロー問題には、異なる境界条件、流体物性、および領域幾何学のデータが含まれる。 既存のデータセットと比較して、CFDBenchの利点は(1)包括的である。 速度、圧力、空洞率などの一般的な物理パラメータを含む。 (2)現実的。 これは流体力学方程式の深層学習解に非常に適している。 (3)挑戦。 ある程度の学習困難があり、強力な学習能力を持つモデルを見つけるよう促す。 (4) 規格化。 CFDBenchは、CFDの異なるディープラーニングメソッドの包括的で公正な比較を容易にする。 一般的なディープニューラルネットワークに適切な修正を加えてCFDBenchに適用し、より変化する入力の収容を可能にする。 cfdbenchの評価により,既存の課題の新たな欠点が明らかになり,その解決方法が提案されている。

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