Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Posteriori Evaluation of a Physics-Constrained Neural Ordinary Differential Equations Approach Coupled with CFD Solver for Modeling Stiff Chemical Kinetics

論文の概要: A Posteriori Evaluation of a Physics-Constrained Neural Ordinary Differential Equations Approach Coupled with CFD Solver for Modeling Stiff Chemical Kinetics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00038v3
Date: Mon, 4 Mar 2024 15:54:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 01:29:01.424452
Title: A Posteriori Evaluation of a Physics-Constrained Neural Ordinary Differential Equations Approach Coupled with CFD Solver for Modeling Stiff Chemical Kinetics
Title（参考訳）: CFDソルバと結合した物理拘束型ニューラル正規微分方程式による剛性化学速度論のモデル化
Authors: Tadbhagya Kumar, Anuj Kumar, Pinaki Pal
Abstract要約: 我々は,学習中の損失関数に直接物質保存制約を組み込むことで,硬質化学反応学のためのニューラルネットワークフレームワークを拡張した。これにより、総質量と元素質量が保存されることが保証される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.125745341349071
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The high computational cost associated with solving for detailed chemistry poses a significant challenge for predictive computational fluid dynamics (CFD) simulations of turbulent reacting flows. These models often require solving a system of coupled stiff ordinary differential equations (ODEs). While deep learning techniques have been experimented with to develop faster surrogate models, they often fail to integrate reliably with CFD solvers. This instability arises because deep learning methods optimize for training error without ensuring compatibility with ODE solvers, leading to accumulation of errors over time. Recently, NeuralODE-based techniques have offered a promising solution by effectively modeling chemical kinetics. In this study, we extend the NeuralODE framework for stiff chemical kinetics by incorporating mass conservation constraints directly into the loss function during training. This ensures that the total mass and the elemental mass are conserved, a critical requirement for reliable downstream integration with CFD solvers. Proof-of-concept studies are performed with physics-constrained neuralODE (PC-NODE) approach for homogeneous autoignition of hydrogen-air mixture over a range of composition and thermodynamic conditions. Our results demonstrate that this enhancement not only improves the physical consistency with respect to mass conservation criteria but also ensures better robustness. Lastly, a posteriori studies are performed wherein the trained PC-NODE model is coupled with a 3D CFD solver for computing the chemical source terms. PC-NODE is shown to be more accurate relative to the purely data-driven neuralODE approach. Moreover, PC-NODE also exhibits robustness and generalizability to unseen initial conditions from within (interpolative capability) as well as outside (extrapolative capability) the training regime.
Abstract（参考訳）: 詳細な化学の解法に関連する高い計算コストは、乱流反応流の予測計算流体力学(CFD)シミュレーションに重大な課題をもたらす。これらのモデルは、しばしば結合された強常微分方程式(ODE)の系を必要とする。より高速なサロゲートモデルを開発するためにディープラーニング技術が実験されているが、CFDソルバと確実に統合できないことが多い。この不安定性は、深層学習手法がodeソルバとの互換性を保証せずにトレーニングエラーを最適化し、時間とともにエラーの蓄積につながるため生じる。近年,neuralodeに基づく手法は,化学動力学を効果的にモデル化することで,有望な解決法を提供している。本研究では,トレーニング中の損失関数に直接質量保存制約を組み込むことにより,強固な化学動力学のためのニューロデドフレームワークを拡張する。これにより、総質量と元素質量が保存されることが保証され、cfdソルバとの信頼性の高い下流統合のための重要な要件となる。物理拘束型ニューラルネットワーク(PC-NODE)による水素-空気混合物の均一自己着火に関する概念実証実験を行った。以上の結果から, この強化は, 物質保存基準に対する物理的整合性を向上するだけでなく, 堅牢性も向上することが示された。最後に、訓練されたpcノードモデルと3d cfdソルバを結合して化学源の項を計算する事で後進研究を行う。 PC-NODEは純粋にデータ駆動型ニューラルドアプローチと比較してより正確であることが示されている。さらに、PC-NODEは、トレーニング体制の内部(補間能力)と外部(補間能力)から初期状態を確認するための堅牢性と一般化性を示す。

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