「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Turbulence Scaling from Deep Learning Diffusion Generative Models

投稿日: 2023年11月13日 作成者: jarxiv

要約 複雑な空間的および時間的構造は乱流流体の流れに固有の特性であり、それらを理 … 続きを読む →

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Physics informed machine learning with Smoothed Particle Hydrodynamics: Hierarchy of reduced Lagrangian models of turbulence

投稿日: 2023年11月9日 作成者: jarxiv

要約 発達した乱流の効率的で正確かつ一般化可能な低次数モデルを構築することは、依 … 続きを読む →

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Ensemble models outperform single model uncertainties and predictions for operator-learning of hypersonic flows

投稿日: 2023年11月6日 作成者: jarxiv

要約 極超音速流の忠実度の高い計算シミュレーションや物理実験は，膨大なリソースを … 続きを読む →

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SURF: A Generalization Benchmark for GNNs Predicting Fluid Dynamics

投稿日: 2023年11月2日 作成者: jarxiv

要約 流体力学のシミュレーションは、単純なバルブから複雑なターボ機械に至るまで、 … 続きを読む →

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Stochastic Latent Transformer: Efficient Modelling of Stochastically Forced Zonal Jets

投稿日: 2023年10月26日 作成者: jarxiv

要約 確率的偏微分方程式 (SPDE) の効率的な低次数モデリングのための確率的 … 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: 2023年10月23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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Uncovering wall-shear stress dynamics from neural-network enhanced fluid flow measurements

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 物体を通過または内部を移動する乱流流体による摩擦抵抗は、輸送、公共事業イン … 続きを読む →

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Population-based wind farm monitoring based on a spatial autoregressive approach

投稿日: 2023年10月17日 作成者: jarxiv

要約 風力発電所運営者が直面する重要な課題は、運用とメンテナンスのコストを削減す … 続きを読む →

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Parametric roll oscillations of a hydrodynamic Chaplygin sleigh

投稿日: 2023年10月12日 作成者: jarxiv

要約 生体模倣水中ロボットは、前方に推進するために横方向の周期振動運動を使用しま … 続きを読む →

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C(NN)FD — deep learning predictions of tip clearance variations on multi-stage axial compressors aerodynamic performance

投稿日: 2023年10月9日 作成者: jarxiv

要約 CFD (数値流体力学) などの物理シミュレーションへの深層学習手法の適用 … 続きを読む →

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