論文の概要: Fusing CFD and measurement data using transfer learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20576v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 07:21:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.963043
• Title: Fusing CFD and measurement data using transfer learning
• Title（参考訳）: 伝達学習を用いたCFDと測定データの融合
• Authors: Alexander Barklage, Philipp Bekemeyer,
• Abstract要約: 本稿では,伝送学習によるシミュレーションと計測データを組み合わせたニューラルネットワークに基づく非線形手法を提案する。 最初のステップでは、ニューラルネットワークがシミュレーションデータに基づいてトレーニングされ、分散量の空間的特徴を学習する。 第2のステップは、ニューラルネットワークモデル全体の小さなサブセットを再トレーニングするだけで、シミュレーションと測定の間の体系的なエラーを修正するために、測定データ上での変換学習である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Aerodynamic analysis during aircraft design usually involves methods of varying accuracy and spatial resolution, which all have their advantages and disadvantages. It is therefore desirable to create data-driven models which effectively combine these advantages. Such data fusion methods for distributed quantities mainly rely on proper orthogonal decomposition as of now, which is a linear method. In this paper, we introduce a non-linear method based on neural networks combining simulation and measurement data via transfer learning. The network training accounts for the heterogeneity of the data, as simulation data usually features a high spatial resolution, while measurement data is sparse but more accurate. In a first step, the neural network is trained on simulation data to learn spatial features of the distributed quantities. The second step involves transfer learning on the measurement data to correct for systematic errors between simulation and measurement by only re-training a small subset of the entire neural network model. This approach is applied to a multilayer perceptron architecture and shows significant improvements over the established method based on proper orthogonal decomposition by producing more physical solutions near nonlinearities. In addition, the neural network provides solutions at arbitrary flow conditions, thus making the model useful for flight mechanical design, structural sizing, and certification. As the proposed training strategy is very general, it can also be applied to more complex neural network architectures in the future.
• Abstract（参考訳）: 航空機設計における空力解析は、通常、様々な精度と空間分解能の手法が伴うが、いずれも利点と欠点がある。 したがって、これらの利点を効果的に組み合わせたデータ駆動モデルを作成することが望ましい。 分散量に対するこのようなデータ融合法は、現在は線形法である適切な直交分解に依存している。 本稿では,伝送学習によるシミュレーションと計測データを組み合わせたニューラルネットワークに基づく非線形手法を提案する。 シミュレーションデータは通常、空間分解能が高く、測定データは希少だがより正確である。 最初のステップでは、ニューラルネットワークがシミュレーションデータに基づいてトレーニングされ、分散量の空間的特徴を学習する。 第2のステップは、ニューラルネットワークモデル全体の小さなサブセットを再トレーニングするだけで、シミュレーションと測定の間の体系的なエラーを修正するために、測定データ上での学習を転送することである。 このアプローチは多層パーセプトロンアーキテクチャに適用され、非線形に近いより物理的解を生成することにより、適切な直交分解に基づく確立された手法よりも大幅に改善されている。 さらに、ニューラルネットワークは任意のフロー条件でソリューションを提供するため、このモデルは飛行機械設計、構造サイズ、認証に有用である。 提案されたトレーニング戦略は非常に一般的であるため、将来的にはより複雑なニューラルネットワークアーキテクチャにも適用できる。

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