論文の概要: Accelerating Transient CFD through Machine Learning-Based Flow Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15766v3
• Date: Thu, 12 Jun 2025 18:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 13:34:01.468934
• Title: Accelerating Transient CFD through Machine Learning-Based Flow Initialization
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくフロー初期化による過渡CFDの高速化
• Authors: Peter Sharpe, Rishikesh Ranade, Kaustubh Tangsali, Mohammad Amin Nabian, Ram Cherukuri, Sanjay Choudhry,
• Abstract要約: より正確な初期フィールドを提供することで、過渡解のコスト削減を目的とした機械学習に基づく初期化手法を提案する。 従来の均一および潜在的フローベース初期化と比較して,コンバージェンス時間の50%削減を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9754425335596745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transient computational fluid dynamics (CFD) simulations are essential for many industrial applications, but suffer from high compute costs relative to steady-state simulations. This is due to the need to: (a) reach statistical steadiness by physically advecting errors in the initial field sufficiently far downstream, and (b) gather a sufficient sample of fluctuating flow data to estimate time-averaged quantities of interest. We present a machine learning-based initialization method that aims to reduce the cost of transient solve by providing more accurate initial fields. Through a case study in automotive aerodynamics on a 17M-cell unsteady incompressible RANS simulation, we evaluate three proposed ML-based initialization strategies against existing methods. Here, we demonstrate 50% reductions in time-to-convergence compared to traditional uniform and potential flow-based initializations. Two ML-based initialization strategies are recommended for general use: (1) a hybrid method combining ML predictions with potential flow solutions, and (2) an approach integrating ML predictions with uniform flow. Both strategies enable CFD solvers to achieve convergence times comparable to computationally-expensive steady RANS initializations, while requiring far less wall-clock time to compute the initialization field. Notably, these improvements are achieved using an ML model trained on a different dataset of diverse automotive geometries, demonstrating generalization capabilities relevant to specific industrial application areas. Because this Hybrid-ML workflow only modifies the inputs to an existing CFD solver, rather than modifying the solver itself, it can be applied to existing CFD workflows with relatively minimal changes; this provides a practical approach to accelerating industrial CFD simulations using existing ML surrogate models.
• Abstract（参考訳）: 過渡計算流体力学(CFD)シミュレーションは多くの産業用途に必須であるが、定常シミュレーションと比較して計算コストが高い。 これは以下の必要があるためである。 (a)初期フィールドの誤差を十分に下流で物理的に発見し、統計的安定に達すること b) 変動する流れデータの十分なサンプルを集め、平均的な関心量を推定する。 より正確な初期フィールドを提供することで、過渡解のコスト削減を目的とした機械学習に基づく初期化手法を提案する。 17Mセル非圧縮性RANSシミュレーションにおける自動車空気力学のケーススタディを通じて,既存の手法に対するMLベースの初期化戦略を3つ提案した。 ここでは,従来の一様および潜在的フローベースの初期化と比較して,コンバージェンス時間の50%削減を示す。 1)ML予測と潜在的フロー解を組み合わせたハイブリッド手法,(2)ML予測と一様フローを組み合わせたアプローチ。 どちらの戦略も、CFDソルバは、初期化フィールドを計算するのにウォールクロック時間をはるかに少なくしながら、計算に精力的なRANS初期化に匹敵する収束時間を達成できる。 特に、これらの改善は、様々な自動車ジオメトリの異なるデータセットに基づいてトレーニングされたMLモデルを使用して達成され、特定の産業応用分野に関連する一般化能力を示す。 このHybrid-MLワークフローは、ソルバ自体を変更するのではなく、既存のCFDソルバへの入力だけを変更するため、比較的最小限の変更で既存のCFDワークフローに適用することができる。

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