論文の概要: Predicting Transonic Flowfields in Non-Homogeneous Unstructured Grids Using Autoencoder Graph Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04396v1
• Date: Tue, 7 May 2024 15:18:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 13:41:05.404570
• Title: Predicting Transonic Flowfields in Non-Homogeneous Unstructured Grids Using Autoencoder Graph Convolutional Networks
• Title（参考訳）: オートエンコーダグラフ畳み込みネットワークを用いた非均一非構造格子内の超音速流れ場予測
• Authors: Gabriele Immordino, Andrea Vaiuso, Andrea Da Ronch, Marcello Righi,
• Abstract要約: 本稿では,計算流体力学(CFD)においてよく用いられる非均一非構造格子による問題に対処することに焦点を当てる。 我々のアプローチの核となるのは幾何学的深層学習、特にグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の利用である。 新規なAutoencoder GCNアーキテクチャは、情報を遠隔ノードに伝播し、影響力のある点を強調することにより、予測精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on addressing challenges posed by non-homogeneous unstructured grids, commonly used in Computational Fluid Dynamics (CFD). Their prevalence in CFD scenarios has motivated the exploration of innovative approaches for generating reduced-order models. The core of our approach centers on geometric deep learning, specifically the utilization of graph convolutional network (GCN). The novel Autoencoder GCN architecture enhances prediction accuracy by propagating information to distant nodes and emphasizing influential points. This architecture, with GCN layers and encoding/decoding modules, reduces dimensionality based on pressure-gradient values. The autoencoder structure improves the network capability to identify key features, contributing to a more robust and accurate predictive model. To validate the proposed methodology, we analyzed two different test cases: wing-only model and wing--body configuration. Precise reconstruction of steady-state distributed quantities within a two-dimensional parametric space underscores the reliability and versatility of the implemented approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,計算流体力学(CFD)においてよく用いられる非均一非構造格子による問題に対処することに焦点を当てる。 CFDシナリオにおけるそれらの普及は、低次モデルを生成する革新的なアプローチの探求を動機付けている。 アプローチの核となるのは幾何学的深層学習,特にグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の利用である。 新規なAutoencoder GCNアーキテクチャは、情報を遠隔ノードに伝播し、影響力のある点を強調することにより、予測精度を向上させる。 このアーキテクチャは、GCN層とエンコーディング/デコードモジュールによって、圧力勾配値に基づいて次元性を減少させる。 オートエンコーダ構造は、重要な特徴を特定するためのネットワーク能力を改善し、より堅牢で正確な予測モデルに寄与する。 提案手法を検証するために,翼のみのモデルと翼体構成の2つの異なるテストケースを解析した。 2次元パラメトリック空間内の定常分布量の高精度な再構成は、実装されたアプローチの信頼性と汎用性を示している。

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