「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Enhancing wind field resolution in complex terrain through a knowledge-driven machine learning approach

投稿日: 2024年4月3日 作成者: jarxiv

要約 大気の流れは多種多様な時空間スケールによって支配されているため、複雑な地形 … 続きを読む →

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Machine Learning Optimized Approach for Parameter Selection in MESHFREE Simulations

投稿日: 2024年3月21日 作成者: jarxiv

要約 メッシュフリー シミュレーション手法は、特に数値流体力学 (CFD) や連 … 続きを読む →

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Can physical information aid the generalization ability of Neural Networks for hydraulic modeling?

投稿日: 2024年3月14日 作成者: jarxiv

要約 この分野は機械学習技術の課題であるデータ不足に悩まされているにもかかわらず … 続きを読む →

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Fish-inspired tracking of underwater turbulent plumes

投稿日: 2024年3月12日 作成者: jarxiv

要約 自律型海洋探査機は、塩分や温度などの水質の車載センサー測定を利用して、リア … 続きを読む →

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JAX-SPH: A Differentiable Smoothed Particle Hydrodynamics Framework

投稿日: 2024年3月8日 作成者: jarxiv

要約 粒子ベースの流体シミュレーションは、特に複雑な物理学や自由表面を含む場合に … 続きを読む →

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Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 正確な水文理解と水循環予測は、特に人為的気候変動の動的な影響下での水資源の … 続きを読む →

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Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 近年、閉ループフロー制御問題を解決する手法として深層強化学習が登場しました … 続きを読む →

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CFDBench: A Large-Scale Benchmark for Machine Learning Methods in Fluid Dynamics

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 近年、ディープラーニングを物理問題の解決に応用することが注目を集めています … 続きを読む →

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Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics

投稿日: 2024年2月23日 作成者: jarxiv

要約 低解像度でノイズの多い測定からの流れ場データを高解像度で再構成することは、 … 続きを読む →

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Identifying regions of importance in wall-bounded turbulence through explainable deep learning

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 壁内乱流は科学的および技術的に非常に重要であるにもかかわらず、古典物理学で … 続きを読む →

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