論文の概要: DualFluidNet: an Attention-based Dual-pipeline Network for Accurate and Generalizable Fluid-solid Coupled Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16867v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 07:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 16:58:58.747273
• Title: DualFluidNet: an Attention-based Dual-pipeline Network for Accurate and Generalizable Fluid-solid Coupled Simulation
• Title（参考訳）: DualFluidNet: 高精度で一般化可能な流体-固体結合シミュレーションのための注意型デュアルパイプネットワーク
• Authors: Yu Chen, Shuai Zheng, Menglong Jin, Yan Chang and Nianyi Wang
• Abstract要約: 本研究では,注意型デュアルパイプネットワークを用いた3次元流体シミュレーションの革新的手法を提案する。 十分に設計された双対パイプアプローチは、大域的な流体制御と物理法則のバランスを良くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.036962526317354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fluid motion can be considered as point cloud transformation when adopted by a Lagrangian description. Compared to traditional numerical analysis methods, using machine learning techniques to learn physics simulations can achieve near accuracy, while significantly increasing efficiency. In this paper, we propose an innovative approach for 3D fluid simulations utilizing an Attention-based Dual-pipeline Network, which employs a dual-pipeline architecture, seamlessly integrated with an Attention-based Feature Fusion Module. Unlike previous single-pipeline approaches, we find that a well-designed dual-pipeline approach achieves a better balance between global fluid control and physical law constraints. Furthermore, we design a Type-aware Input Module to adaptively recognize particles of different types and perform feature fusion afterward, such that fluid-solid coupling issues can be better dealt with. The experiments show that our approach significantly increases the accuracy of fluid simulation predictions and enhances generalizability to previously unseen scenarios. We demonstrate its superior performance over the state-of-the-art approaches across various metrics.
• Abstract（参考訳）: 流体運動は、ラグランジアンの記述で採用された点雲変換と見なすことができる。 従来の数値解析手法と比較して、物理シミュレーションの学習に機械学習を用いると、ほぼ精度が向上し、効率は大幅に向上する。 本稿では,注意に基づく機能融合モジュールとシームレスに統合した2つのパイプラインアーキテクチャを用いた,注意に基づく2つのパイプラインネットワークを用いた3次元流体シミュレーションのための革新的な手法を提案する。 従来の単管式アプローチとは異なり、よく設計された二重管式アプローチは、大域的な流体制御と物理法則のバランスを良くする。 さらに,異なる種類の粒子を適応的に認識し,その後に機能融合を行うタイプアウェア入力モジュールを設計し,流体-固体結合問題に対処する。 実験の結果, 本手法は流体シミュレーション予測の精度を著しく向上させ, 従来考えられなかったシナリオの一般化性を高めた。 各種メトリクスの最先端アプローチよりも優れた性能を示す。

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