「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

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

投稿日: 2024年11月27日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月26日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月22日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月22日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月18日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月18日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月15日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月15日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

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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Generalization capabilities and robustness of hybrid machine learning models grounded in flow physics compared to purely deep learning models

投稿日: 2024年10月29日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、流体力学アプリケーションにおける物理原理に基づく純粋な深層学 … 続きを読む →

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