論文の概要: AeTHERON: Autoregressive Topology-aware Heterogeneous Graph Operator Network for Fluid-Structure Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13369v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 00:31:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.336492
• Title: AeTHERON: Autoregressive Topology-aware Heterogeneous Graph Operator Network for Fluid-Structure Interaction
• Title（参考訳）: AeTHERON:流体-構造相互作用のための自己回帰トポロジー対応不均質グラフ演算子ネットワーク
• Abstract要約: AeTHERONは共有高次元潜在空間における非線形流体-構造結合を学習する。 AeTHERONは、大規模渦トポロジーとウェイク構造を定性的忠実度で捉えている。 推論には1つのGPUで1時間に1ミリ秒かかるが、同等のDNS計算では数時間かかる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Surrogate modeling of body-driven fluid flows where immersed moving boundaries couple structural dynamics to chaotic, unsteady fluid phenomena remains a fundamental challenge for both computational physics and machine learning. We present AeTHERON, a heterogeneous graph neural operator whose architecture directly mirrors the structure of the sharp-interface immersed boundary method (IBM): a dual-graph representation separating fluid and structural domains, coupled through sparse cross-attention that reflects the compact support of IBM interpolation stencils. This physics-informed inductive bias enables AeTHERON to learn nonlinear fluid-structure coupling in a shared high-dimensional latent space, with continuous sinusoidal time embeddings providing temporal generalization across lead times. We evaluate AeTHERON on direct numerical simulations of a flapping flexible caudal fin, a canonical FSI benchmark featuring leading-edge vortex formation, large membrane deformation, and chaotic wake shedding across a 4x5 parameter grid of membrane thickness (h* = 0.01-0.04) and Strouhal number (St = 0.30-0.50). As a proof-of-concept, we train on the first 150 timesteps of a representative case using a 70/30 train/validation split and evaluate on the fully unseen extrapolation window t=150-200. AeTHERON captures large-scale vortex topology and wake structure with qualitative fidelity, achieving a mean extrapolation MAE of 0.168 without retraining, with error peaking near flapping half-cycle transitions where flow reorganization is most rapid -- a physically interpretable pattern consistent with the nonlinear fluid-membrane coupling. Inference requires milliseconds per timestep on a single GPU versus hours for equivalent DNS computation. This is a continuously developing preprint; results and figures will be updated in subsequent versions.
• Abstract（参考訳）: 運動境界を浸漬した物体駆動流体の代理モデリングは、構造力学とカオス的な非定常流体現象を混在させるが、計算物理学と機械学習の双方にとって根本的な課題である。 AeTHERONという異種グラフニューラル演算子のアーキテクチャは, 流体と構造ドメインを分離した二重グラフ表現であり, IBM補間ステンシルのコンパクトな支持を反映した疎交差アテンションによって結合される。 この物理インフォームドインダクティブバイアスにより、Aetheronは、リード時間にわたって時間的一般化をもたらす連続した正弦波時間埋め込みを用いて、共有高次元潜在空間における非線形流体構造結合を学習することができる。 AeTHERONは, 先端渦形成, 大膜変形, 4x5パラメータ格子(h* = 0.01-0.04)とストローハル数(St = 0.30-0.50)を横切るカオスウェイクシーディングを含む標準FSIベンチマーク, フレッピングフレキシブルカダルフィンの直接数値シミュレーションで評価した。 概念実証として,70/30列車/バリデーションスプリットを用いて代表事例の最初の150タイムステップを訓練し,完全に見えない外挿窓t=150-200で評価する。 AeTHERONは、大規模な渦トポロジーとウェイク構造を定性的忠実さで捉え、リトレーニングなしで0.168の平均補間MAEを達成する。 推論には1つのGPUで1時間に1ミリ秒かかるが、同等のDNS計算では数時間かかる。 これは継続的な事前印刷であり、結果と数字はその後のバージョンで更新される。

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