論文の概要: A Pioneering Neural Network Method for Efficient and Robust Fuel Sloshing Simulation in Aircraft

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10748v2
• Date: Tue, 24 Dec 2024 02:27:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 16:57:55.848729
• Title: A Pioneering Neural Network Method for Efficient and Robust Fuel Sloshing Simulation in Aircraft
• Title（参考訳）: 航空機における効率良くロバストな燃料スロッシングシミュレーションのためのパイオニアニューラルネットワーク手法
• Authors: Yu Chen, Shuai Zheng, Nianyi Wang, Menglong Jin, Yan Chang,
• Abstract要約: 本研究では,航空機における燃料スロッシングのシミュレーションを目的とした,最初のニューラルネットワーク手法を提案する。 このモデルは、そのような複雑なシナリオで流体粒子力学を安定にモデル化できる最初のモデルでもある。 我々は、航空機の燃料表面スロッシングのための最初のデータセットであるFueltankデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.694954114339147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simulating fuel sloshing within aircraft tanks during flight is crucial for aircraft safety research. Traditional methods based on Navier-Stokes equations are computationally expensive. In this paper, we treat fluid motion as point cloud transformation and propose the first neural network method specifically designed for simulating fuel sloshing in aircraft. This model is also the deep learning model that is the first to be capable of stably modeling fluid particle dynamics in such complex scenarios. Our triangle feature fusion design achieves an optimal balance among fluid dynamics modeling, momentum conservation constraints, and global stability control. Additionally, we constructed the Fueltank dataset, the first dataset for aircraft fuel surface sloshing. It comprises 320,000 frames across four typical tank types and covers a wide range of flight maneuvers, including multi-directional rotations. We conducted comprehensive experiments on both our dataset and the take-off scenario of the aircraft. Compared to existing neural network-based fluid simulation algorithms, we significantly enhanced accuracy while maintaining high computational speed. Compared to traditional SPH methods, our speed improved approximately 10 times. Furthermore, compared to traditional fluid simulation software such as Flow3D, our computation speed increased by more than 300 times.
• Abstract（参考訳）: 飛行中の航空機タンク内の燃料スロッシングのシミュレーションは、航空機の安全研究に不可欠である。 Navier-Stokes方程式に基づく従来の手法は計算に高価である。 本稿では,流体運動を点雲変換として扱うとともに,航空機における燃料スロッシングのシミュレーションに特化して設計された,最初のニューラルネットワーク手法を提案する。 このモデルはまた、このような複雑なシナリオで流体粒子力学を安定にモデル化できる最初のディープラーニングモデルである。 我々は, 流体力学モデリング, 運動量保存制約, 大域的安定性制御において, 最適バランスを実現する。 さらに,航空機の燃料表面スロッシングのための最初のデータセットであるFueltankデータセットを構築した。 典型的な4つの戦車種にまたがる320,000フレームで構成され、多方向回転を含む幅広い飛行操作をカバーしている。 航空機のデータセットと離陸シナリオの両方について総合的な実験を行った。 既存のニューラルネットワークに基づく流体シミュレーションアルゴリズムと比較して、高速な計算速度を維持しながら精度を大幅に向上させた。 従来のSPH法と比較して, 速度は10倍に向上した。 さらに,Flow3Dのような従来の流体シミュレーションソフトウェアと比較して,計算速度は300倍以上に向上した。

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