論文の概要: Learning rheological parameters of non-Newtonian fluids from velocimetry data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02604v2
- Date: Fri, 15 Nov 2024 14:55:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 18:55:11.867006
- Title: Learning rheological parameters of non-Newtonian fluids from velocimetry data
- Title（参考訳）: 速度測定データによる非ニュートン流体のレオロジーパラメータの学習
- Authors: Alexandros Kontogiannis, Richard Hodgkinson, Emily L. Manchester,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.2482873419289
- License:
- Abstract: We solve a Bayesian inverse Navier-Stokes (N-S) problem that assimilates velocimetry data in order to jointly reconstruct the flow field and learn the unknown N-S parameters. By incorporating a Carreau shear-thinning viscosity model into the N-S problem, we devise an algorithm that learns the most likely Carreau parameters of a shear-thinning fluid, and estimates their uncertainties, from velocimetry data alone. We then conduct a flow-MRI experiment to obtain velocimetry data of an axisymmetric laminar jet through an idealised medical device (FDA nozzle) for a blood analogue fluid. We show that the algorithm can successfully reconstruct the flow field by learning the most likely Carreau parameters, and that the learned parameters are in very good agreement with rheometry measurements. The algorithm accepts any algebraic effective viscosity model, as long as the model is differentiable, and it can be extended to more complicated non-Newtonian fluids (e.g. Oldroyd-B fluid) if a viscoelastic model is incorporated into the N-S problem.
- Abstract（参考訳）: 我々は、フローフィールドを共同で再構築し、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)問題を解く。
N-S問題にカラオウせん断粘度モデルを組み込むことにより, せん断酸化流体の最も可能性の高いカレオパラメータを学習し, 速度測定データのみから不確かさを推定するアルゴリズムを考案する。
次に、血液アナログ流体の理想化医療装置(FDAノズル)を用いて、フローMRI実験を行い、軸対称ラミナージェットの速度測定データを得る。
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により,流れ場の再構築に成功し,学習パラメータがレオメトリー測定と非常によく一致していることを示す。
このアルゴリズムは、モデルが微分可能であれば任意の代数的有効粘性モデルを受け入れ、N-S問題に粘弾性モデルが組み込まれている場合、より複雑なニュートン流体(例えばオールドロイド-B流体)に拡張することができる。
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