Machine learning mesh-adaptation for laminar and turbulent flows: applications to high-order discontinuous Galerkin solvers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a machine learning-based mesh refinement technique for steady and unsteady incompressible flows. The clustering technique proposed by Otmani et al. (Phys Fluids 35(2):027112, 2023) is used to mark the viscous and turbulent regions for the flow past a cylinder at $$Re=40$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>40</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> (steady laminar flow), at $$Re=100$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>100</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> (unsteady laminar flow), and at $$Re=3900$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>3900</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> (unsteady turbulent flow). Within this clustered region, we use high mesh resolution, while downgrading the resolution outside, to show that it is possible to obtain levels of accuracy similar to those obtained when using a uniformly refined mesh. The mesh adaptation is effective, as the clustering successfully identifies the two flow regions, a viscous/turbulent dominated region (including the boundary layer and wake) that requires high resolution and an inviscid/irrotational region, which only requires low resolution. The new clustering sensor is compared with traditional feature-based sensors (Q-criterion and vorticity based) commonly used for mesh adaptation. Unlike traditional sensors that rely on problem-dependent thresholds, our novel approach eliminates the need for such thresholds and locates the regions that require adaptation. After the initial validation using flows past cylinders, the clustering technique is applied in an engineering context to study the flow around a horizontal axis wind turbine configuration which has been tested experimentally at the Norwegian University of Science and Technology. The data used within this framework are generated using a high-order discontinuous Galerkin solver, allowing to locally refine the polynomial order ( p -refinement) in each element of the clustered region. For the laminar test cases, we can reduce the computational cost by 32% (steady $$Re=40$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>40</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> case) and 20% (unsteady $$Re=100$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>100</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> case), while we get a reduction of 33% for the $$Re=3900$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mi>e</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>3900</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> turbulent case. In the context of the wind turbine, a reduction of 43% in computational cost is observed, while maintaining the accuracy.
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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 découle