論文の概要: Enhancing Graph U-Nets for Mesh-Agnostic Spatio-Temporal Flow Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03789v2
- Date: Thu, 17 Oct 2024 00:44:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:16:47.939950
- Title: Enhancing Graph U-Nets for Mesh-Agnostic Spatio-Temporal Flow Prediction
- Title（参考訳）: メッシュに依存しない時空間流予測のためのグラフU-ネットの強化
- Authors: Sunwoong Yang, Ricardo Vinuesa, Namwoo Kang,
- Abstract要約: 非定常流場予測のためのグラフU-Netの可能性を探る。
グラフU-Netを用いたメッシュ非依存時間ロバスト性予測の一貫した流れ場を改善するための新しい手法を提案する。
Graph U-Netアーキテクチャの主要な拡張は、ノードの動的モデリングにおける柔軟性の向上を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3964255330849356
- License:
- Abstract: This study aims to overcome the limitations of conventional deep-learning approaches based on convolutional neural networks in complex geometries and unstructured meshes by exploring the potential of Graph U-Nets for unsteady flow-field prediction. We present a comprehensive investigation of Graph U-Nets, originally developed for classification tasks, now tailored for mesh-agnostic spatio-temporal forecasting of fluid dynamics. Our focus is on enhancing their performance through systematic hyperparameter tuning and architectural modifications. We propose novel approaches to improve mesh-agnostic spatio-temporal prediction of transient flow fields using Graph U-Nets, enabling accurate prediction on diverse mesh configurations. Key enhancements to the Graph U-Net architecture, including the Gaussian-mixture-model convolutional operator and noise injection approaches, provide increased flexibility in modeling node dynamics: the former reduces prediction error by 95\% compared to conventional convolutional operators, while the latter improves long-term prediction robustness, resulting in an error reduction of 86\%. We demonstrate the effectiveness of these enhancements in both transductive and inductive learning settings, showcasing the adaptability of Graph U-Nets to various flow conditions and mesh structures. This work contributes to the field of reduced-order modeling for computational fluid dynamics by establishing Graph U-Nets as a viable and flexible alternative to convolutional neural networks, capable of accurately and efficiently predicting complex fluid flow phenomena across diverse scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,非定常流場予測のためのグラフU-Netの可能性を探究することによって,複雑なジオメトリや非構造メッシュにおける畳み込みニューラルネットワークに基づく従来のディープラーニングアプローチの限界を克服することを目的とする。
本稿では、もともと分類タスク用に開発されたグラフU-Netを網羅的に検討し、現在では流体力学のメッシュ非依存時空間予測に特化している。
私たちの焦点は、体系的なハイパーパラメータチューニングとアーキテクチャ修正によるパフォーマンスの向上にあります。
グラフU-Netを用いてメッシュ非依存の時空間流場の時空間予測を改善する新しい手法を提案し,メッシュ構成の高精度な予測を可能にする。
ガウス混合モデル畳み込み演算子やノイズインジェクションアプローチを含むグラフU-Netアーキテクチャの主要な拡張は、ノードダイナミクスのモデリングにおける柔軟性の向上である: 前者は従来の畳み込み演算子と比較して予測誤差を95%削減し、後者は長期予測の堅牢性を改善し、エラーの86%削減をもたらす。
本稿では,グラフU-Netの様々なフロー条件やメッシュ構造への適応性を示す,トランスダクティブおよびインダクティブな学習環境におけるこれらの拡張の有効性を示す。
この研究は、畳み込みニューラルネットワークの代替としてグラフU-Netを確立することにより、計算流体力学の低次モデリングの分野に寄与し、様々なシナリオで複雑な流体現象を正確かつ効率的に予測することができる。
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