A PINN-based digital parameter identification of the pipe conveying fluidsystems
Notice bibliographique
Résumé
Digital twins are being developed for the monitoring, maintenance planning and operation optimization of industrial systems such as hydraulic infrastructures.Most hydraulic turbines are equipped with many different sensors, such as accelerometers and pressure sensors, to monitor the health condition of the equipment.Machine learning method has been more widely used with the increase of data availability and requirement.However, in most cases, adequate data are not always available, while the limited available data are often noisy and scattered.This study introduces a new method based on physics-informed neural networks (PINN), which takes advantage of the prior physical knowledge of the system in addition to the sensor data and compensates for the sparse data condition to perform parameter identification.A pipe conveying fluid system is considered as the case study to develop a digital twin for, because it is simple to build and exhibits a diverse range of complex behaviors which can be analogous to this of a hydraulic turbine, such as water-added mass, flutter, flow-induced excitation or hydrodynamic damping.Both experimental data and prior knowledge, such as partial differential equations, are used during the training to optimize the weights and biases of the PINN model.Physical prior knowledge is softly encoded by penalizing the residuals of the partial differential equation and the initial and boundary conditions in the loss function.The loss is also composed of the experimental data and is minimized during the training to fit the data as well as the physical model.The physical part of PINN significantly reduces the need for data, limits the impact of over-fitting, and allows for better prediction of the deflection of the pipe conveying system.This method can also solve the inverse problem by optimizing parameters in the partial differential equation, such as the flow rate in the pipe conveying system.In conclusion, the developed PINN-based digital twin not only provides information on the system over time but also infers its hidden characteristics and detects different phenomena.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».