論文の概要: UQ of 2D Slab Burner DNS: Surrogates, Uncertainty Propagation, and Parameter Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16693v2
- Date: Wed, 09 Apr 2025 21:42:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-11 12:19:25.550623
- Title: UQ of 2D Slab Burner DNS: Surrogates, Uncertainty Propagation, and Parameter Calibration
- Title（参考訳）: 2次元スラブバーナーDNSのUQ:サロゲート、不確実性伝播、パラメータ校正
- Authors: Georgios Georgalis, Alejandro Becerra, Kenneth Budzinski, Matthew McGurn, Danial Faghihi, Paul E. DesJardin, Abani Patra,
- Abstract要約: 本研究の目的は,2次元スラブバーナ直接数値シミュレーション(DNS)のような複雑な物理シミュレーションの完全不確実性定量化分析を行う上での課題を実証し,解決することである。
UQフレームワークは、データ駆動サロゲートモデルの開発と、燃料回帰率に対するパラメトリック不確実性の伝播を含む。
本研究では, 複雑な燃焼系における燃料の回帰速度の予測における不確かさの定量化における代理モデル選択とパラメータキャリブレーションの重要性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.136619420474766
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- Abstract: The goal of this paper is to demonstrate and address challenges related to all aspects of performing a complete uncertainty quantification analysis of a complicated physics-based simulation like a 2D slab burner direct numerical simulation (DNS). The UQ framework includes the development of data-driven surrogate models, propagation of parametric uncertainties to the fuel regression rate--the primary quantity of interest--and Bayesian calibration of the latent heat of sublimation and a chemical reaction temperature exponent using experimental data. Two surrogate models, a Gaussian Process (GP) and a Hierarchical Multiscale Surrogate (HMS) were constructed using an ensemble of 64 simulations generated via Latin Hypercube sampling. HMS is superior for prediction demonstrated by cross-validation and able to achieve an error < 15% when predicting multiscale boundary quantities just from a few far field inputs. Subsequent Bayesian calibration of chemical kinetics and fuel response parameters against experimental observations showed that the default values used in the DNS should be higher to better match measurements. This study highlights the importance of surrogate model selection and parameter calibration in quantifying uncertainty in predictions of fuel regression rates in complex combustion systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,2次元スラブバーナ直接数値シミュレーション(DNS)のような複雑な物理シミュレーションの完全不確実性定量化分析を行う上でのすべての側面に関する課題を実証し,解決することである。
UQフレームワークは、データ駆動サロゲートモデルの開発、燃料回帰率へのパラメトリック不確かさの伝播、および沈み込みの潜熱のベイズ式キャリブレーションと実験データを用いた化学反応温度指数を含む。
ガウス過程 (GP) と階層型マルチスケールサロゲート (HMS) の2つのサロゲートモデルを構築し, ラテンハイパーキューブサンプリングにより64個のシミュレーションをアンサンブルした。
クロスバリデーションによって示される予測にはHMSが優れており、いくつかの遠距離入力からのみマルチスケール境界量の予測を行う場合、15%の誤差を達成できる。
その後のベイズによる化学動力学のキャリブレーションと実験結果に対する燃料応答パラメータの調整により、DNSで使用されるデフォルト値が測定値に合うほど高いことが判明した。
本研究では, 複雑な燃焼系における燃料の回帰速度の予測における不確かさの定量化における代理モデル選択とパラメータキャリブレーションの重要性を強調した。
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