Fourier neural operator for large eddy simulation of compressible Rayleigh–Taylor turbulence
Notice bibliographique
Résumé
The Fourier neural operator (FNO) framework is applied to the large eddy simulation (LES) of three-dimensional compressible Rayleigh–Taylor turbulence with miscible fluids at Atwood number At=0.5, stratification parameter Sr = 1.0, and Reynolds numbers Re = 10 000 and 30 000. The FNO model is first used for predicting three-dimensional compressible turbulence. The different magnitudes of physical fields are normalized using root mean square values for an easier training of FNO models. In the a posteriori tests, the FNO model outperforms the velocity gradient model, the dynamic Smagorinsky model, and implicit large eddy simulation in predicting various statistical quantities and instantaneous structures, and is particularly superior to traditional LES methods in predicting temperature fields and velocity divergence. Moreover, the computational efficiency of the FNO model is much higher than that of traditional LES methods. FNO models trained with short-time, low Reynolds number data exhibit a good generalization performance on longer-time predictions and higher Reynolds numbers in the a posteriori tests.
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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 ».