Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural SPH: Improved Neural Modeling of Lagrangian Fluid Dynamics

論文の概要: Neural SPH: Improved Neural Modeling of Lagrangian Fluid Dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06275v2
Date: Sun, 7 Jul 2024 17:44:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 02:48:51.337142
Title: Neural SPH: Improved Neural Modeling of Lagrangian Fluid Dynamics
Title（参考訳）: ニューラルSPH:ラグランジアン流体力学のニューラルモデリングの改善
Authors: Artur P. Toshev, Jonas A. Erbesdobler, Nikolaus A. Adams, Johannes Brandstetter,
Abstract要約: 平滑粒子流体力学(Smoothed Particle hydrodynamics、SPH)は、現代の工学と科学の分野において一様である。シミュレーションの粒子的な性質のため、グラフニューラルネットワーク(GNN)は魅力的なサロゲートとして登場し、成功した。本研究では, 引張不安定性に起因する粒子群集を主要な落とし穴の1つとして同定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.420017109857765
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Smoothed particle hydrodynamics (SPH) is omnipresent in modern engineering and scientific disciplines. SPH is a class of Lagrangian schemes that discretize fluid dynamics via finite material points that are tracked through the evolving velocity field. Due to the particle-like nature of the simulation, graph neural networks (GNNs) have emerged as appealing and successful surrogates. However, the practical utility of such GNN-based simulators relies on their ability to faithfully model physics, providing accurate and stable predictions over long time horizons - which is a notoriously hard problem. In this work, we identify particle clustering originating from tensile instabilities as one of the primary pitfalls. Based on these insights, we enhance both training and rollout inference of state-of-the-art GNN-based simulators with varying components from standard SPH solvers, including pressure, viscous, and external force components. All Neural SPH-enhanced simulators achieve better performance than the baseline GNNs, often by orders of magnitude in terms of rollout error, allowing for significantly longer rollouts and significantly better physics modeling. Code available at https://github.com/tumaer/neuralsph.
Abstract（参考訳）: 平滑粒子流体力学(Smoothed Particle hydrodynamics、SPH)は、現代の工学と科学の分野において一様である。 SPHは、発展速度場を通して追跡される有限物質点を通して流体力学を離散化するラグランジアンスキームのクラスである。シミュレーションの粒子的な性質のため、グラフニューラルネットワーク(GNN)は魅力的なサロゲートとして登場し、成功した。しかし、そのようなGNNベースのシミュレータの実用性は、物理学を忠実にモデル化する能力に依存しており、長期間の地平線上で正確で安定した予測を提供する。本研究では, 引張不安定性に起因する粒子群集を主要な落とし穴の1つとして同定する。これらの知見に基づき, 圧力, 粘性, 外部力成分を含む標準SPHソルバから, 各種成分を用いた最先端GNNシミュレータのトレーニングとロールアウト推論の両立を図る。ニューラルSPH強化シミュレータはすべてベースラインのGNNよりも優れた性能を達成し、ロールアウトエラーの桁数でしばしば達成し、ロールアウトが大幅に長くなり、物理モデリングが大幅に向上した。コードはhttps://github.com/tumaer/neuralsph.comで公開されている。

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