「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

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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Advanced deep-reinforcement-learning methods for flow control: group-invariant and positional-encoding networks improve learning speed and quality

投稿日: 2024年10月28日 作成者: jarxiv

要約 流量制御は、幅広い用途でエネルギー効率を最大化する鍵となります。 しかし、 … 続きを読む →

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NeuroSEM: A hybrid framework for simulating multiphysics problems by coupling PINNs and spectral elements

投稿日: 2024年10月16日 作成者: jarxiv

要約 流体力学、熱伝達、構造力学、電磁気学の間の複雑な相互作用を特徴とするマルチ … 続きを読む →

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FlowBench: A Large Scale Benchmark for Flow Simulation over Complex Geometries

投稿日: 2024年9月27日 作成者: jarxiv

要約 任意の形状の周囲の流体の流れをシミュレートすることは、さまざまな工学的問題 … 続きを読む →

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Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence

投稿日: 2024年9月26日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの実世界のアプリケーションにおける乱流の高忠実度の直接数値シミュレ … 続きを読む →

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Fourier neural operators for spatiotemporal dynamics in two-dimensional turbulence

投稿日: 2024年9月26日 作成者: jarxiv

要約 ほとんどの実世界のアプリケーションにおける乱流の高忠実度の直接数値シミュレ … 続きを読む →

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Additive-feature-attribution methods: a review on explainable artificial intelligence for fluid dynamics and heat transfer

投稿日: 2024年9月19日 作成者: jarxiv

要約 流体力学におけるデータ駆動型手法の使用は、乱流の複雑でマルチスケールな性質 … 続きを読む →

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Deep reinforcement learning for tracking a moving target in jellyfish-like swimming

投稿日: 2024年9月16日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、二次元の流れの中で動くターゲットを効果的に追跡するクラゲのような … 続きを読む →

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