論文の概要: diffSPH: Differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics for Adjoint Optimization and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21684v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 10:54:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.051247
• Title: diffSPH: Differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics for Adjoint Optimization and Machine Learning
• Title（参考訳）: diffSPH:共役最適化と機械学習のための微分平滑化粒子流体力学
• Authors: Rene Winchenbach, Nils Thuerey,
• Abstract要約: diffSPHは、GPUアクセラレーションを備えたPyTorchで完全に開発された、微分可能なSmoothed Particle Hydrodynamics (SPH)フレームワークである。 diffSPHは、計算流体力学(CFD)における最適化と機械学習(ML)の応用を促進するために、微分を中心に設計されている。 新たなターゲット指向アプローチによるパーティクルシフトに対処するなど,いくつかのアプリケーションを通じて,フレームワークのユニークな機能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.05257407408671
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present diffSPH, a novel open-source differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) framework developed entirely in PyTorch with GPU acceleration. diffSPH is designed centrally around differentiation to facilitate optimization and machine learning (ML) applications in Computational Fluid Dynamics~(CFD), including training neural networks and the development of hybrid models. Its differentiable SPH core, and schemes for compressible (with shock capturing and multi-phase flows), weakly compressible (with boundary handling and free-surface flows), and incompressible physics, enable a broad range of application areas. We demonstrate the framework's unique capabilities through several applications, including addressing particle shifting via a novel, target-oriented approach by minimizing physical and regularization loss terms, a task often intractable in traditional solvers. Further examples include optimizing initial conditions and physical parameters to match target trajectories, shape optimization, implementing a solver-in-the-loop setup to emulate higher-order integration, and demonstrating gradient propagation through hundreds of full simulation steps. Prioritizing readability, usability, and extensibility, this work offers a foundational platform for the CFD community to develop and deploy novel neural networks and adjoint optimization applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GPUアクセラレーションを備えたPyTorchで完全に開発された,新しいオープンソースの微分可能なSmoothed Particle Hydrodynamics (SPH) フレームワークであるdiffSPHを提案する。 diffSPHは、ニューラルネットワークのトレーニングやハイブリッドモデルの開発を含むComputational Fluid Dynamics~(CFD)における、最適化と機械学習(ML)の応用を促進するために、差別化を中心的に設計されている。 その微分可能なSPHコアと圧縮性(衝撃捕捉と多相流)、弱い圧縮性(境界処理と自由表面流)、および非圧縮性物理学のためのスキームは、幅広い応用領域を実現する。 本稿では,物理・正規化損失項を最小化することで,新たな目標指向アプローチによる粒子シフトに対処することを含む,いくつかの応用を通して,フレームワークのユニークな能力を実証する。 その他の例としては、目標軌道に合うように初期条件と物理パラメータを最適化すること、形状最適化、高次積分をエミュレートするソルバ・イン・ザ・ループのセットアップの実装、数百の完全なシミュレーションステップによる勾配伝播の実証などがある。 この研究は可読性、ユーザビリティ、拡張性を優先し、CFDコミュニティが新しいニューラルネットワークを開発し、デプロイするための基盤となるプラットフォームを提供する。

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