論文の概要: Towards aerodynamic surrogate modeling based on $β$-variational autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04969v2
- Date: Wed, 16 Oct 2024 14:57:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 12:00:36.090928
- Title: Towards aerodynamic surrogate modeling based on $β$-variational autoencoders
- Title（参考訳）: 可変オートエンコーダを用いた空力的シュロゲートモデリングに向けて
- Authors: Víctor Francés-Belda, Alberto Solera-Rico, Javier Nieto-Centenero, Esther Andrés, Carlos Sanmiguel Vila, Rodrigo Castellanos,
- Abstract要約: 次元還元法と回帰法を組み合わせたサーロゲートモデルは,高忠実度計算流体力学データの必要性を低減するために不可欠である。
飛行条件を考慮に入れた超音速翼の圧力分布(マッハ数と攻撃角度)を予測するために,潜時空間回帰に基づく代理モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Surrogate models that combine dimensionality reduction and regression techniques are essential to reduce the need for costly high-fidelity computational fluid dynamics data. New approaches using $\beta$-Variational Autoencoder ($\beta$-VAE) architectures have shown promise in obtaining high-quality low-dimensional representations of high-dimensional flow data while enabling physical interpretation of their latent spaces. We propose a surrogate model based on latent space regression to predict pressure distributions on a transonic wing given the flight conditions: Mach number and angle of attack. The $\beta$-VAE model, enhanced with Principal Component Analysis (PCA), maps high-dimensional data to a low-dimensional latent space, showing a direct correlation with flight conditions. Regularization through $\beta$ requires careful tuning to improve overall performance, while PCA preprocessing helps to construct an effective latent space, improving autoencoder training and performance. Gaussian Process Regression is used to predict latent space variables from flight conditions, showing robust behavior independent of $\beta$, and the decoder reconstructs the high-dimensional pressure field data. This pipeline provides insight into unexplored flight conditions. Furthermore, a fine-tuning process of the decoder further refines the model, reducing the dependence on $\beta$ and enhancing accuracy. Structured latent space, robust regression performance, and significant improvements in fine-tuning collectively create a highly accurate and efficient surrogate model. Our methodology demonstrates the effectiveness of $\beta$-VAEs for aerodynamic surrogate modeling, offering a rapid, cost-effective, and reliable alternative for aerodynamic data prediction.
- Abstract（参考訳）: 次元還元法と回帰法を組み合わせたサーロゲートモデルは,高忠実度計算流体力学データの必要性を低減するために不可欠である。
$\beta$-Variational Autoencoder(\beta$-VAE)アーキテクチャを用いた新しいアプローチは、高次元フローデータの高品質な低次元表現を得るとともに、その潜在空間の物理的解釈を可能にすることを約束している。
飛行条件を考慮に入れた超音速翼の圧力分布(マッハ数と攻撃角)を予測するために,潜時空間回帰に基づく代理モデルを提案する。
主成分分析(PCA)により強化された$\beta$-VAEモデルは、高次元データを低次元潜在空間にマッピングし、飛行条件と直接相関を示す。
通常の$\beta$は、全体的なパフォーマンスを改善するために注意深いチューニングを必要とするが、PCA前処理は効果的な潜伏空間の構築を支援し、オートエンコーダのトレーニングとパフォーマンスを改善する。
ガウス過程回帰は、飛行条件から潜時空間変数を予測するために使用され、$\beta$とは独立に頑健な振る舞いを示し、デコーダは高次元の圧力場データを再構成する。
このパイプラインは、未調査の飛行条件に関する洞察を提供する。
さらに、デコーダの微調整処理によりモデルはさらに洗練され、$\beta$への依存が軽減され、精度が向上する。
構造化潜在空間、頑健な回帰性能、微調整の大幅な改善により、高度に正確かつ効率的な代理モデルが作成される。
提案手法は,空力サロゲートモデリングにおける$\beta$-VAEsの有効性を実証し,空力データ予測のための高速で費用対効果があり信頼性の高い代替手段を提供する。
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