論文の概要: Predicting Energy Budgets in Droplet Dynamics: A Recurrent Neural Network Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16144v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 13:32:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 17:15:57.992778
- Title: Predicting Energy Budgets in Droplet Dynamics: A Recurrent Neural Network Approach
- Title（参考訳）: 液滴力学におけるエネルギー収支予測 : リカレントニューラルネットワークによるアプローチ
- Authors: Diego A. de Aguiar, Hugo L. França, Cassio M. Oishi,
- Abstract要約: 本研究では,表面張力効果下での流体の過渡的および静的な出力を予測するために,Long Short-Term Memoryを適用した。
LSTMは、数値シミュレーションによる無次元数と幾何学的時系列データのみを用いて、エネルギー予算を予測する。
幾何パラメータから得られた時系列データを入力したリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャを用いて,エネルギー予算予測におけるアプローチの精度を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural networks in fluid mechanics offer an efficient approach for exploring complex flows, including multiphase and free surface flows. The recurrent neural network, particularly the Long Short-Term Memory (LSTM) model, proves attractive for learning mappings from transient inputs to dynamic outputs. This study applies LSTM to predict transient and static outputs for fluid flows under surface tension effects. Specifically, we explore two distinct droplet dynamic scenarios: droplets with diverse initial shapes impacting with solid surfaces, as well as the coalescence of two droplets following collision. Using only dimensionless numbers and geometric time series data from numerical simulations, LSTM predicts the energy budget. The marker-and-cell front-tracking methodology combined with a marker-and-cell finite-difference strategy is adopted for simulating the droplet dynamics. Using a recurrent neural network (RNN) architecture fed with time series data derived from geometrical parameters, as for example droplet diameter variation, our study shows the accuracy of our approach in predicting energy budgets, as for instance the kinetic, dissipation, and surface energy trends, across a range of Reynolds and Weber numbers in droplet dynamic problems. Finally, a two-phase sequential neural network using only geometric data, which is readily available in experimental settings, is employed to predict the energies and then use them to estimate static parameters, such as the Reynolds and Weber numbers. While our methodology has been primarily validated with simulation data, its adaptability to experimental datasets is a promising avenue for future exploration. We hope that our strategy can be useful for diverse applications, spanning from inkjet printing to combustion engines, where the prediction of energy budgets or dissipation energies is crucial.
- Abstract（参考訳）: 流体力学におけるニューラルネットワークは、多相流や自由表面流を含む複雑な流れを探索するための効率的なアプローチを提供する。
リカレントニューラルネットワーク、特にLong Short-Term Memory(LSTM)モデルは、過渡入力から動的出力へのマッピングを学習するのに魅力的なものである。
本研究ではLSTMを用いて表面張力効果下での流体の過渡的および静的な出力を予測する。
具体的には、固体表面に衝突する様々な初期形状の液滴と、衝突後の2つの液滴の合体という、2つの異なる液滴ダイナミックシナリオについて検討する。
LSTMは、数値シミュレーションによる無次元数と幾何学的時系列データのみを用いて、エネルギー予算を予測する。
マーカ・アンド・セルのフロントトラッキング手法とマーカー・アンド・セルの有限差分戦略を組み合わせることで, 液滴ダイナミクスをシミュレーションする。
幾何学的パラメータから導出される時系列データ,例えば液滴径の変動から導かれる時系列データを連系ニューラルネットワーク (RNN) アーキテクチャを用いて, 液滴の動的問題におけるレイノルズ数およびウェーバー数の範囲における運動量, 散逸量, 表面エネルギーの傾向など, エネルギー予算の予測における我々のアプローチの正確性を示す。
最後に、幾何学的データのみを用いた二相逐次ニューラルネットワークを用いて、実験環境で容易に利用でき、エネルギーを予測し、レイノルズ数やウェーバー数などの静的パラメータを推定する。
提案手法は主にシミュレーションデータを用いて検証されているが,実験データセットへの適応性は今後の探索の道筋として有望である。
私たちの戦略は、インクジェット印刷から燃焼エンジンまで、エネルギー予算や散逸エネルギーの予測が不可欠である様々な用途に有効であることを期待しています。
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