論文の概要: Deep convolutional encoder-decoder hierarchical neural networks for conjugate heat transfer surrogate modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17068v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 21:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-03 13:09:04.883202
• Title: Deep convolutional encoder-decoder hierarchical neural networks for conjugate heat transfer surrogate modeling
• Title（参考訳）: 共役伝熱サロゲートモデリングのための深層畳み込みエンコーダ・デコーダ階層型ニューラルネットワーク
• Authors: Takiah Ebbs-Picken, David A. Romero, Carlos M. Da Silva, Cristina H. Amon
• Abstract要約: 共役熱伝達(CHT)モデルは、多くの工学系の設計に不可欠である。 高忠実性CHTモデルは計算集約的であり、設計最適化のようなアプリケーションでの使用を制限する。 モジュール型深層畳み込みエンコーダ・デコーダ階層型ニューラルネットワーク(DeepEDH)を開発した。
• 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: Conjugate heat transfer (CHT) models are vital for the design of many engineering systems. However, high-fidelity CHT models are computationally intensive, which limits their use in applications such as design optimization, where hundreds to thousands of model evaluations are required. In this work, we develop a modular deep convolutional encoder-decoder hierarchical (DeepEDH) neural network, a novel deep-learning-based surrogate modeling methodology for computationally intensive CHT models. Leveraging convective temperature dependencies, we propose a two-stage temperature prediction architecture that couples velocity and temperature models. The proposed DeepEDH methodology is demonstrated by modeling the pressure, velocity, and temperature fields for a liquid-cooled cold-plate-based battery thermal management system with variable channel geometry. A computational model of the cold plate is developed and solved using the finite element method (FEM), generating a dataset of 1,500 simulations. The FEM results are transformed and scaled from unstructured to structured, image-like meshes to create training and test datasets. The DeepEDH methodology's performance is examined in relation to data scaling, training dataset size, and network depth. Our performance analysis covers the impact of the novel architecture, separate field models, output geometry masks, multi-stage temperature models, and optimizations of the hyperparameters and architecture. Furthermore, we quantify the influence of the CHT thermal boundary condition on surrogate model performance, highlighting improved temperature model performance with higher heat fluxes. Compared to other deep learning neural network surrogate models, such as U-Net and DenseED, the proposed DeepEDH methodology for CHT models exhibits up to a 65% enhancement in the coefficient of determination ($R^{2}$).
• Abstract（参考訳）: 共役熱伝達(CHT)モデルは、多くの工学系の設計に不可欠である。 しかし、高忠実性CHTモデルは計算集約的であり、数百から数千のモデル評価を必要とする設計最適化のようなアプリケーションでの使用を制限する。 本研究では,計算集約型chtモデルのための新しい深層学習型サロゲートモデリング手法である,モジュール型深層畳み込みエンコーダ・デコーダ階層型ニューラルネットワーク(deepedh)を開発した。 対流温度依存性を利用して,速度モデルと温度モデルを組み合わせた2段階の温度予測アーキテクチャを提案する。 提案手法は, 液体冷却冷板型電池熱管理システムの圧力, 速度, 温度場を可変チャネル形状でモデル化することによって実証する。 有限要素法(fem)を用いてコールドプレートの計算モデルを開発し,1,500シミュレーションのデータセットを生成する。 femの結果は、非構造化から構造化されたイメージライクなメッシュに変換され、トレーニングとテストデータセットを生成する。 deepedh方法論のパフォーマンスは、データスケーリング、データセットのサイズのトレーニング、ネットワーク深さに関連して検討される。 性能分析では、新しいアーキテクチャの影響、フィールドモデルの分離、出力幾何マスク、多段温度モデル、ハイパーパラメータとアーキテクチャの最適化について述べる。 さらに,熱流束の高い温度モデル性能の向上を強調して,cht温度境界条件がサロゲートモデル性能に及ぼす影響を定量化した。 u-net や denseed といった他のディープラーニングニューラルネットワークサロゲートモデルと比較すると,提案する cht モデルの deepedh 手法は決定係数 (r^{2}$) を最大 65% 向上させる。

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