Toward a Machine Learning-Facilitated LES of Turbulent Flow Around a Solid Body
Notice bibliographique
Résumé
In this research, we introduce a machine-learning framework aimed at refining the dynamic Smagorinsky model used in LES. This study analyzes two approaches: a multi-layer feedforward artificial neural network, which is applied in a point-wise fashion, and a convolutional neural network (CNN), which processes selectively chosen snapshots of fluid dynamics. The primary objective is to explore the potential of a data-driven methodology for the accurate determination of the Smagorinsky coefficient, which is crucial for effective turbulence modelling. Our machine learning models were rigorously tested by comparing their performance against the traditional dynamic Smagorinsky model, particularly in scenarios involving flow past a sphere at a Reynolds number of 103. This comparison focused on evaluating different neural network architectures and their dependence on the volume of training data and the nature of the input variables used. We conducted a detailed analysis of the results, where the correlation between the true and predicted stress tensors was calculated to assess model accuracy. The cross-correlation coefficient demonstrated that the model achieves acceptable precision for simulations at a Reynolds number of 103. Furthermore, our study highlights that the incorporation of velocity gradient information and resolved stress components into the convolutional neural networks significantly enhances the capability of the model to handle the LES of flows with massive separation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».