論文の概要: Bayesian inverse Navier-Stokes problems: joint flow field reconstruction and parameter learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18464v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 16:57:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:16.330458
• Title: Bayesian inverse Navier-Stokes problems: joint flow field reconstruction and parameter learning
• Title（参考訳）: ベイジアン逆ナビエ・ストークス問題:関節流動場再構成とパラメータ学習
• Authors: Alexandros Kontogiannis, Scott V. Elgersma, Andrew J. Sederman, Matthew P. Juniper,
• Abstract要約: ベイズ逆ナヴィエ・ストークス(N-S)問題を定式化して解く。 境界位置を含む未知のN-Sパラメータを学習する。 次に,この手法を用いて3次元定常層流の磁気共鳴速度測定データを再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.62264781248436
• License:
• Abstract: We formulate and solve a Bayesian inverse Navier-Stokes (N-S) problem that assimilates velocimetry data in order to jointly reconstruct a 3D flow field and learn the unknown N-S parameters, including the boundary position. By hardwiring a generalised N-S problem, and regularising its unknown parameters using Gaussian prior distributions, we learn the most likely parameters in a collapsed search space. The most likely flow field reconstruction is then the N-S solution that corresponds to the learned parameters. We develop the method in the variational setting and use a stabilised Nitsche weak form of the N-S problem that permits the control of all N-S parameters. To regularise the inferred the geometry, we use a viscous signed distance field (vSDF) as an auxiliary variable, which is given as the solution of a viscous Eikonal boundary value problem. We devise an algorithm that solves this inverse problem, and numerically implement it using an adjoint-consistent stabilised cut-cell finite element method. We then use this method to reconstruct magnetic resonance velocimetry (flow-MRI) data of a 3D steady laminar flow through a physical model of an aortic arch for two different Reynolds numbers and signal-to-noise ratio (SNR) levels (low/high). We find that the method can accurately i) reconstruct the low SNR data by filtering out the noise/artefacts and recovering flow features that are obscured by noise, and ii) reproduce the high SNR data without overfitting. Although the framework that we develop applies to 3D steady laminar flows in complex geometries, it readily extends to time-dependent laminar and Reynolds-averaged turbulent flows, as well as non-Newtonian (e.g. viscoelastic) fluids.
• Abstract（参考訳）: 我々は,3次元流れ場を共同で再構成し,境界位置を含む未知のN-Sパラメータを学習するために,ベロシメトリデータを同化するベイズ逆ナビエ・ストークス(N-S)問題を定式化し,解く。 一般化されたN-S問題を精査し、ガウス事前分布を用いて未知のパラメータを正規化することにより、崩壊した探索空間において最も可能性の高いパラメータを学習する。 最も可能性の高い流れ場再構成は、学習されたパラメータに対応するN-S解である。 本手法は変分条件で開発され,N-S問題の安定化されたニッシェ弱形式を用いて,すべてのN-Sパラメータの制御を可能にする。 推定された幾何を正規化するために、粘性符号距離場(vSDF)を補助変数とし、粘性アイコン境界値問題の解として与えられる。 本研究では, この逆問題を解決するアルゴリズムを考案し, 随伴安定切断セル有限要素法を用いて数値的に実装する。 次に,この手法を用いて,2種類のレイノルズ数と信号-雑音比(SNR)について,大動脈アーチの物理モデルによる3次元定常層流の磁気共鳴速度(フロー-MRI)データを再構成する。 私たちはその方法が正確であることに気付きました。 一 ノイズ・アーティファクトをフィルタリングして低SNRデータを再構成し、騒音に隠れた流れの特徴を回復し、 二 過度に適合することなく、高いSNRデータを再生すること。 複雑な地形における3次元定常層流に適用する枠組みは, 時間依存層流やレイノルズ平均乱流, 非ニュートン流体にも容易に適用できる。

関連論文リスト

• Learning rheological parameters of non-Newtonian fluids from velocimetry data [46.2482873419289]
  せん断薄い流体の最も可能性が高いカラオウパラメータを学習するアルゴリズムを考案する。 このアルゴリズムは,最も可能性の高いCarreauパラメータを学習することで,流れ場を再構築できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T16:27:38Z)
• Decomposed Diffusion Sampler for Accelerating Large-Scale Inverse Problems [64.29491112653905]
  本稿では, 拡散サンプリング法とクリロフ部分空間法を相乗的に組み合わせた, 新規で効率的な拡散サンプリング手法を提案する。 具体的には、ツイーディの公式による分母化標本における接空間がクリロフ部分空間を成すならば、その分母化データによるCGは、接空間におけるデータの整合性更新を確実に維持する。 提案手法は,従来の最先端手法よりも80倍以上高速な推論時間を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T07:42:49Z)
• Learning Discretized Neural Networks under Ricci Flow [51.36292559262042]
  低精度重みとアクティベーションからなる離散ニューラルネットワーク(DNN)について検討する。 DNNは、訓練中に微分不可能な離散関数のために無限あるいはゼロの勾配に悩まされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T10:51:53Z)
• Physics-informed compressed sensing for PC-MRI: an inverse Navier-Stokes problem [78.20667552233989]
  我々は、ノイズやスパース磁気共鳴信号から速度場を復元するための物理インフォームド圧縮センシング(PICS)法を定式化する。 本手法は, 疎サンプリング信号から速度場を再構成し, セグメンテーションすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:51:59Z)
• Variational encoder geostatistical analysis (VEGAS) with an application to large scale riverine bathymetry [1.2093180801186911]
  水位測定としても知られる河床形状の推定は,多くの応用において重要な役割を担っている。 本稿では,中央に狭い層を持つディープニューラルネットワークである可変オートエンコーダ(VAE)を利用するリダクション・オーダー・モデル(ROM)に基づくアプローチを提案する。 アメリカ合衆国,サバンナ川の1マイル到達地点において,我々の逆解析手法を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T08:27:48Z)
• An artificial neural network approach to bifurcating phenomena in computational fluid dynamics [0.0]
  非線形パラメタライズドPDEの非滑らか解集合を扱うPOD-NN手法について論じる。 臨界点進化の非侵襲的回復のための縮小多様体ベースの分岐図を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T14:42:36Z)
• Simultaneous boundary shape estimation and velocity field de-noising in Magnetic Resonance Velocimetry using Physics-informed Neural Networks [70.7321040534471]
  MRV(MR resonance velocimetry)は、流体の速度場を測定するために医療や工学で広く用いられている非侵襲的な技術である。 これまでの研究では、境界(例えば血管)の形状が先駆体として知られていた。 我々は、ノイズの多いMRVデータのみを用いて、最も可能性の高い境界形状と減音速度場を推定する物理インフォームニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-16T12:56:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。