論文の概要: A Priori Uncertainty Quantification of Reacting Turbulence Closure
Models using Bayesian Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18729v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 22:19:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 16:41:20.468464
- Title: A Priori Uncertainty Quantification of Reacting Turbulence Closure
Models using Bayesian Neural Networks
- Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークを用いた反応乱流閉鎖モデルの事前不確かさ定量化
- Authors: Graham Pash, Malik Hassanaly, Shashank Yellapantula
- Abstract要約: 反応流モデルにおける不確実性を捉えるためにベイズニューラルネットワークを用いる。
我々は、BNNモデルが、データ駆動クロージャモデルの不確実性の構造に関するユニークな洞察を提供することができることを示した。
このモデルの有効性は,様々な火炎条件と燃料からなるデータセットに対する事前評価によって実証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While many physics-based closure model forms have been posited for the
sub-filter scale (SFS) in large eddy simulation (LES), vast amounts of data
available from direct numerical simulation (DNS) create opportunities to
leverage data-driven modeling techniques. Albeit flexible, data-driven models
still depend on the dataset and the functional form of the model chosen.
Increased adoption of such models requires reliable uncertainty estimates both
in the data-informed and out-of-distribution regimes. In this work, we employ
Bayesian neural networks (BNNs) to capture both epistemic and aleatoric
uncertainties in a reacting flow model. In particular, we model the filtered
progress variable scalar dissipation rate which plays a key role in the
dynamics of turbulent premixed flames. We demonstrate that BNN models can
provide unique insights about the structure of uncertainty of the data-driven
closure models. We also propose a method for the incorporation of
out-of-distribution information in a BNN. The efficacy of the model is
demonstrated by a priori evaluation on a dataset consisting of a variety of
flame conditions and fuels.
- Abstract（参考訳）: 大規模渦シミュレーション(LES)におけるサブフィルタスケール(SFS)に物理に基づくクロージャモデル形式が多数提案されているが、直接数値シミュレーション(DNS)から得られる膨大な量のデータが、データ駆動モデリング技術を活用する機会を生み出している。
フレキシブルなデータ駆動モデルは、選択したモデルのデータセットと機能形式に依存しています。
このようなモデルの採用の増加には、データインフォームドとアウト・オブ・ディストリビューションの両方において、確実な不確実性推定が必要である。
本研究ではベイズニューラルネットワーク(BNN)を用いて,反応流モデルにおけるてんかんおよびアレータリックな不確かさを捉える。
特に,乱流予混合火炎の動力学において重要な役割を果たすフィルタ付き進行変数スカラー散逸率をモデル化した。
我々は、BNNモデルが、データ駆動クロージャモデルの不確実性の構造に関するユニークな洞察を提供することを示した。
また,BNNにおけるアウト・オブ・ディストリビューション情報の導入方法を提案する。
このモデルの有効性は,様々な火炎条件と燃料からなるデータセットに対する事前評価によって実証される。
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