Reduced Order Model for Unsteady Fluid Flows via Recurrent Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we present a data-driven approach to construct a reduced-order model (ROM) for the unsteady flow field and fluid-structure interaction. This proposed approach relies on (i) a projection of the high-dimensional data from the Navier-Stokes equations to a low-dimensional subspace using the proper orthogonal decomposition (POD) and (ii) integration of the low-dimensional model with the recurrent neural networks. For the hybrid ROM formulation, we consider long short term memory networks with encoder-decoder architecture, which is a special variant of recurrent neural networks. The mathematical structure of recurrent neural networks embodies a non-linear state space form of the underlying dynamical behavior. This particular attribute of an RNN makes it suitable for non-linear unsteady flow problems. In the proposed hybrid RNN method, the spatial and temporal features of the unsteady flow system are captured separately. Time-invariant modes obtained by low-order projection embodies the spatial features of the flow field, while the temporal behavior of the corresponding modal coefficients is learned via recurrent neural networks. The effectiveness of the proposed method is first demonstrated on a canonical problem of flow past a cylinder at low Reynolds number. With regard to a practical marine/offshore engineering demonstration, we have applied and examined the reliability of the proposed data-driven framework for the predictions of vortex-induced vibrations of a flexible offshore riser at high Reynolds number.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».