physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

A Haptic-Based Proximity Sensing System for Buried Object in Granular Material

要約 粒状物質内の物体の近接認識は、特に掃海などの用途では重要です。 しかし、粒 … 続きを読む

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LC-SVD-DLinear: A low-cost physics-based hybrid machine learning model for data forecasting using sparse measurements

要約 この記事では、特異値分解 (SVD) と浅い線形ニューラル ネットワークを … 続きを読む

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Comparison of Generative Learning Methods for Turbulence Modeling

要約 乱流の数値シミュレーションは、その複雑さと計算コストの高さにより、流体力学 … 続きを読む

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A TVD neural network closure and application to turbulent combustion

要約 訓練されたニューラル ネットワーク (NN) には、支配方程式を閉じるため … 続きを読む

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CoNFiLD-inlet: Synthetic Turbulence Inflow Using Generative Latent Diffusion Models with Neural Fields

要約 渦を解決する乱流シミュレーションには、乱流の複雑なマルチスケール構造を正確 … 続きを読む

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Learning rheological parameters of non-Newtonian fluids from velocimetry data

要約 流速測定データを同化するベイジアン逆ナビエ・ストークス (N-S) 問題を … 続きを読む

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Graph Neural Networks and Differential Equations: A hybrid approach for data assimilation of fluid flows

要約 この研究では、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) とレイノルズ平 … 続きを読む

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Graph Neural Networks and Differential Equations: A hybrid approach for data assimilation of fluid flows

要約 この研究では、グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) とレイノルズ平 … 続きを読む

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Equation-informed data-driven identification of flow budgets and dynamics

要約 数値流体力学 (CFD) は、エンジニアリング アプリケーションにおける流 … 続きを読む

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Flow reconstruction in time-varying geometries using graph neural networks

要約 この論文では、時変ジオメトリ内の非常にまばらなデータからフローを再構築する … 続きを読む

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