Assessment of unsteady flow predictions using hybrid deep learning based reduced-order models
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present two deep learning-based hybrid data-driven reduced-order models for prediction of unsteady fluid flows. These hybrid models rely on recurrent neural networks (RNNs) to evolve low-dimensional states of unsteady fluid flow. The first model projects the high-fidelity time series data from a finite element Navier–Stokes solver to a low-dimensional subspace via proper orthogonal decomposition (POD). The time-dependent coefficients in the POD subspace are propagated by the recurrent net (closed-loop encoder–decoder updates) and mapped to a high-dimensional state via the mean flow field and the POD basis vectors. This model is referred to as POD-RNN. The second model, referred to as the convolution recurrent autoencoder network (CRAN), employs convolutional neural networks (instead of POD) as layers of linear kernels with nonlinear activations, to extract low-dimensional features from flow field snapshots. The flattened features are advanced using a recurrent (closed-loop manner) net and up-sampled (transpose convoluted) gradually to high-dimensional snapshots. Two benchmark problems of the flow past a cylinder and the flow past side-by-side cylinders are selected as the unsteady flow problems to assess the efficacy of these models. For the problem of the flow past a single cylinder, the performance of both the models is satisfactory and the CRAN model is found to be overkill. However, the CRAN model completely outperforms the POD-RNN model for a more complicated problem of the flow past side-by-side cylinders involving the complex effects of vortex-to-vortex and gap flow interactions. Owing to the scalability of the CRAN model, we introduce an observer-corrector method for calculation of integrated pressure force coefficients on the fluid–solid boundary on a reference grid. This reference grid, typically a structured and uniform grid, is used to interpolate scattered high-dimensional field data as snapshot images. These input images are convenient in training the CRAN model, which motivates us to further explore the application of the CRAN-based models for prediction of fluid flows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».