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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17068v2
• Date: Wed, 18 Dec 2024 03:28:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:45:28.929217
• Title: Deep encoder-decoder hierarchical convolutional neural networks for conjugate heat transfer surrogate modeling
• Title（参考訳）: 共役熱伝達代理モデリングのためのディープエンコーダ・デコーダ階層型畳み込み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)解析は多くのエネルギー系の設計に不可欠である。 高忠実CHT数値シミュレーションは計算集約的である。 我々は,CHT解析のためのモジュール型ディープエンコーダ・デコーダ階層型畳み込み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:
• Abstract: Conjugate heat transfer (CHT) analyses are vital for the design of many energy systems. However, high-fidelity CHT numerical simulations are computationally intensive, which limits their applications such as design optimization, where hundreds to thousands of evaluations are required. In this work, we develop a modular deep encoder-decoder hierarchical (DeepEDH) convolutional neural network, a novel deep-learning-based surrogate modeling methodology for computationally intensive CHT analyses. Leveraging convective temperature dependencies, we propose a two-stage temperature prediction architecture that couples velocity and temperature fields. 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 mesh and CHT formulation of the cold plate is created and solved using the finite element method (FEM), generating a dataset of 1,500 simulations. Our performance analysis covers the impact of the novel architecture, separate DeepEDH models for each field, output geometry masks, multi-stage temperature field predictions, and optimizations of the hyperparameters and architecture. Furthermore, we quantify the influence of the CHT analysis' thermal boundary conditions 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 architecture for CHT analyses exhibits up to a 65% enhancement in the coefficient of determination $R^{2}$. (*Due to the notification of arXiv "The Abstract field cannot be longer than 1,920 characters", the appeared Abstract is shortened. For the full Abstract, please download the Article.)
• Abstract（参考訳）: 共役熱伝達(CHT)解析は多くのエネルギー系の設計に不可欠である。 しかし、高忠実性CHT数値シミュレーションは計算集約的であり、数百から数千の評価を必要とする設計最適化のような応用を制限している。 本研究では,計算集約型CHT解析のための新しいディープラーニングに基づく代理モデリング手法である,モジュール型ディープエンコーダ・デコーダ階層型畳み込み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,速度場と温度場を結合した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メッシュおよびCHT定式化を行い, 1500個のシミュレーションデータを生成する。 性能分析では,新しいアーキテクチャの影響,各フィールド毎のDeepEDHモデル,出力幾何マスク,多段温度場予測,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,CHT解析の熱境界条件が代理モデル性能に及ぼす影響を定量化し,高い熱フラックスによる改良された温度モデル性能を強調した。 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して、CHT分析のためのDeepEDHアーキテクチャでは、決定係数が最大65%向上している。 (※「抽象フィールドは1,920文字以上はならない」というarXivの通知により、出現した抽象文字を短縮する。全要約については、本項をダウンロードしてください。)

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