Physics-informed neural network-based modeling of the staticreconfiguration of a plate under fluid flow
Notice bibliographique
Résumé
This work focuses on the development of a digital twin for the static reconfiguration of a flexible plate subject to a two-dimensional (2D) fluid flow, as a proof of concept for deformable multidomain interfaces. The construction of a digital twin is limited by the scarcity and noisiness of sensors data, as it is an issue for both data-driven and physics-based models. Physics-Informed Neural Networks (PINNs) result from their union and implement physical models in neural networks with additional loss functions. They act as universal function approximators, harnessing automatic differentiation and physical laws to remove the need for a mesh and integrate scarcer data respectively. PINNs have been applied to the dynamic modeling of beams and Vortex-Induced Vibrations (VIV), where the structural reference frame avoids Fluid-Structure Interaction (FSI) deformation, but not to deformable fluidstructure interfaces. Herewith, this work develops PINNs for the FSI of a static reconfiguration of a plate in a 2D fluid flow. Two PINN-based models are proposed: one for the structural formulation of the plate reconfiguration and another for the fluid formulation of a rigid plate in a 2D flow. For the first approach, the boundary conditions and Partial Differential Derivatives (PDE) of a fixed-free Euler-Bernoulli beam, on which only the normal component of the pressure drag is applied, are integrated in the PINN. The results are verified and show good agreement with data from a numerical model, with a Runge-Kutta algorithm to integrate the PDE. The shooting method converts the boundary value problem to an initial value one, and a Mller algorithm iterates from the boundary guess value to the correct one. The fluid formulation is based on the incompressible Navier-Stokes equations with boundary conditions to represent a 2D Poiseuille flow. The rigid plate is implemented with no-slip boundary conditions. The results match the data from a numerical model using the Finite Difference Method (FDM). Both formulations are planned to be combined in a fluid-structure coupled PINN and extended for the dynamic reconfiguration of the plate in a threedimensional flow. For instance, as hydraulic turbines undergo FSI and rotor-stator coupling during their operation, this work could provide a general framework for the development of their digital twins. Yielding the meshless and data-integration properties of PINN, the latter would offer a better reconstruction of their behavior and a more accurate prediction of their maintenance.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».