論文の概要: FlowBench: A Large Scale Benchmark for Flow Simulation over Complex Geometries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18032v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 16:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 22:26:48.137856
• Title: FlowBench: A Large Scale Benchmark for Flow Simulation over Complex Geometries
• Title（参考訳）: FlowBench: 複雑なフローシミュレーションのための大規模ベンチマーク 測地
• Authors: Ronak Tali, Ali Rabeh, Cheng-Hau Yang, Mehdi Shadkhah, Samundra Karki, Abhisek Upadhyaya, Suriya Dhakshinamoorthy, Marjan Saadati, Soumik Sarkar, Adarsh Krishnamurthy, Chinmay Hegde, Aditya Balu, Baskar Ganapathysubramanian
• Abstract要約: FlowBenchは10K以上のサンプルを持つニューラルシミュレータ用のデータセットである。 FlowBenchは、複雑な幾何学、結合フロー現象、およびニューラルPDEソルバの性能に関するデータ十分性の間の相互作用を評価することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.15738125919099
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Simulating fluid flow around arbitrary shapes is key to solving various engineering problems. However, simulating flow physics across complex geometries remains numerically challenging and computationally resource-intensive, particularly when using conventional PDE solvers. Machine learning methods offer attractive opportunities to create fast and adaptable PDE solvers. However, benchmark datasets to measure the performance of such methods are scarce, especially for flow physics across complex geometries. We introduce FlowBench, a dataset for neural simulators with over 10K samples, which is currently larger than any publicly available flow physics dataset. FlowBench contains flow simulation data across complex geometries (\textit{parametric vs. non-parametric}), spanning a range of flow conditions (\textit{Reynolds number and Grashoff number}), capturing a diverse array of flow phenomena (\textit{steady vs. transient; forced vs. free convection}), and for both 2D and 3D. FlowBench contains over 10K data samples, with each sample the outcome of a fully resolved, direct numerical simulation using a well-validated simulator framework designed for modeling transport phenomena in complex geometries. For each sample, we include velocity, pressure, and temperature field data at 3 different resolutions and several summary statistics features of engineering relevance (such as coefficients of lift and drag, and Nusselt numbers). %Additionally, we include masks and signed distance fields for each shape. We envision that FlowBench will enable evaluating the interplay between complex geometry, coupled flow phenomena, and data sufficiency on the performance of current, and future, neural PDE solvers. We enumerate several evaluation metrics to help rank order the performance of neural PDE solvers. We benchmark the performance of several baseline methods including FNO, CNO, WNO, and DeepONet.
• Abstract（参考訳）: 任意の形状の流体の流れをシミュレートすることは、様々な工学的問題を解決する鍵となる。 しかし、複雑な地形をまたいだ流れ物理のシミュレーションは数値的に困難であり、特に従来のPDE解法を用いる場合、計算資源が集中的に行われている。 機械学習手法は、高速で適応可能なPDEソルバを作成する魅力的な機会を提供する。 しかし、そのような手法の性能を測定するためのベンチマークデータセットは、特に複雑な測地を横断する流れ物理学では不十分である。 FlowBenchは10K以上のサンプルを持つニューラルシミュレータ用のデータセットで、現在利用可能なフロー物理データセットよりも大きい。 FlowBenchは、複雑なジオメトリにわたるフローシミュレーションデータ(\textit{parametric vs. non-parametric})、様々なフロー条件(\textit{Reynolds number and Grashoff number})、様々なフロー現象(\textit{steady vs. transient; forced vs. free convection})、および2Dと3Dの双方にまたがるフローシミュレーションデータを含んでいる。 FlowBenchには10K以上のデータサンプルが含まれており、各サンプルは複雑なジオメトリにおける輸送現象をモデル化するために設計されたよく検証されたシミュレーターフレームワークを用いて、完全に解決された直接数値シミュレーションの結果である。 各試料には3つの異なる解像度の速度、圧力、温度場データが含まれており、工学的関連性(リフトとドラッグの係数やヌッセルト数など)のいくつかの要約統計的特徴がある。 % マスクと各形状の符号付き距離場を含む。 FlowBenchは、複雑な幾何学、結合フロー現象、そして、現在および将来のニューラルPDEソルバの性能に関するデータ十分性の間の相互作用を評価することができると期待している。 我々は、ニューラルネットワークPDEソルバの性能のランク付けを支援するために、いくつかの評価指標を列挙する。 本稿では,FNO,CNO,WNO,DeepONetなどのベースライン手法の性能をベンチマークする。

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