論文の概要: Learning Fluid-Structure Interaction Dynamics with Physics-Informed Neural Networks and Immersed Boundary Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18565v4
• Date: Wed, 10 Sep 2025 11:36:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.096789
• Title: Learning Fluid-Structure Interaction Dynamics with Physics-Informed Neural Networks and Immersed Boundary Methods
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークと入射境界法による流体構造相互作用ダイナミクスの学習
• Authors: Afrah Farea, Saiful Khan, Reza Daryani, Emre Cenk Ersan, Mustafa Serdar Celebi,
• Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、複雑な流体力学問題を解決するための有望なアプローチとして登場した。 この研究は流体構造相互作用(FSI)問題と移動境界のモデル化という課題に対処する。 我々は,没入境界法(IBM)の原則を取り入れたイノベーティブなEulerian-Lagrangian PINNアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39146761527401425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Physics-informed neural networks (PINNs) have emerged as a promising approach for solving complex fluid dynamics problems, yet their application to fluid-structure interaction (FSI) problems with moving boundaries remains largely unexplored. This work addresses the critical challenge of modeling FSI systems with deformable interfaces, where traditional unified PINN architectures struggle to capture the distinct physics governing fluid and structural domains simultaneously. We present an innovative Eulerian-Lagrangian PINN architecture that integrates immersed boundary method (IBM) principles to solve FSI problems with moving boundary conditions. Our approach fundamentally departs from conventional unified architectures by introducing domain-specific neural networks: an Eulerian network for fluid dynamics and a Lagrangian network for structural interfaces, coupled through physics-based constraints. Additionally, we incorporate learnable B-spline activation functions with SiLU to capture both localized high-gradient features near interfaces and global flow patterns. Empirical studies on a 2D cavity flow problem involving a moving solid structure show that while baseline unified PINNs achieve reasonable velocity predictions, they suffer from substantial pressure errors (12.9%) in structural regions. Our Eulerian-Lagrangian architecture with learnable activations (EL-L) achieves better performance across all metrics, improving accuracy by 24.1-91.4% and particularly reducing pressure errors from 12.9% to 2.39%. These results demonstrate that domain decomposition aligned with physical principles, combined with locality-aware activation functions, is essential for accurate FSI modeling within the PINN framework.
• Abstract（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、複雑な流体力学の問題を解決するための有望なアプローチとして登場したが、移動境界を伴う流体構造相互作用(FSI)問題へのそれらの応用は、ほとんど未解明のままである。 この研究は、従来の統一PINNアーキテクチャが流体と構造ドメインの異なる物理を同時に捉えるのに苦労する、変形可能なインタフェースでFSIシステムをモデル化するという重要な課題に対処する。 我々は,移動境界条件でFSI問題を解決するために,没入境界法(IBM)の原則を統合したイノベーティブなEulerian-Lagrangian PINNアーキテクチャを提案する。 提案手法は,流体力学のためのユーレリアネットワークと構造界面のためのラグランジアンネットワークを物理ベースの制約によって結合することで,従来の統一アーキテクチャから根本的に逸脱する。 さらに,学習可能なB-スプライン活性化関数をSiLUに組み込んで,インタフェース近傍の局所的な高次特徴とグローバルフローパターンの両方をキャプチャする。 運動する固体構造を含む2次元空洞流問題に関する実証的研究により、ベースライン統合PINNは合理的な速度予測を達成できるが、構造領域のかなりの圧力誤差(12.9%)に悩まされていることが示された。 学習可能なアクティベーション(EL-L)を備えたEulerian-Lagrangianアーキテクチャは、すべてのメトリクスに対して優れたパフォーマンスを実現し、精度を24.1-91.4%向上させ、特に圧力誤差を12.9%から2.39%に削減した。 これらの結果から,局所性を考慮したアクティベーション関数と組み合わさった領域分解は,PINNフレームワーク内での正確なFSIモデリングに不可欠であることが示唆された。

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