「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Data-efficient operator learning for solving high Mach number fluid flow problems

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 SciML を使用して不規則な形状上の高マッハ流体の流れの解を予測する問題 … 続きを読む →

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Forward Gradients for Data-Driven CFD Wall Modeling

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 数値流体力学 (CFD) は、ガス タービンやその他の多くの産業/科学用途 … 続きを読む →

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Finite Volume Features, Global Geometry Representations, and Residual Training for Deep Learning-based CFD Simulation

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 数値流体力学 (CFD) シミュレーションは、多くの工学設計においてかけが … 続きを読む →

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Forward Gradients for Data-Driven CFD Wall Modeling

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 数値流体力学 (CFD) は、ガス タービンやその他の多くの産業/科学用途 … 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21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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RONAALP: Reduced-Order Nonlinear Approximation with Active Learning Procedure

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 多くのエンジニアリング アプリケーションは、高価な非線形高次元関数の評価に … 続きを読む →

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Redefining Super-Resolution: Fine-mesh PDE predictions without classical simulations

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 数値流体力学 (CFD) では、粗いメッシュ シミュレーションは計算効率を … 続きを読む →

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Interpretable Fine-Tuning for Graph Neural Network Surrogate Models

投稿日: 2023年11月14日 作成者: jarxiv

要約 データベースのサロゲート モデリングは、データのメッシュベース表現を直接操 … 続きを読む →

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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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