「physics.flu-dyn」カテゴリーアーカイブ

Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems

投稿日: 2024年2月8日 作成者: jarxiv

要約 マルチスケール現象はさまざまな科学領域にわたって現れ、複雑なシステムにおけ … 続きを読む →

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Enhancing Low-Order Discontinuous Galerkin Methods with Neural Ordinary Differential Equations for Compressible Navier–Stokes Equations

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 長年にわたるコンピューティング能力の向上により、シミュレーションはより複雑 … 続きを読む →

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Solving the Discretised Multiphase Flow Equations with Interface Capturing on Structured Grids Using Machine Learning Libraries

投稿日: 2024年1月15日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、AI4PDEs アプローチ (偏微分方程式のための人工知能) … 続きを読む →

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Active Control of Flow over Rotating Cylinder by Multiple Jets using Deep Reinforcement Learning

投稿日: 2024年1月2日 作成者: jarxiv

要約 人工知能の真の力は、その動的な性質により計算的および物理的により高度な強化 … 続きを読む →

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

投稿日: 2023年12月25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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Fluid Simulation on Neural Flow Maps

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル フロー マップは、非粘性流体現象の最先端のシミュレーションを実 … 続きを読む →

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Reconstructing Turbulent Flows Using Physics-Aware Spatio-Temporal Dynamics and Test-Time Refinement

投稿日: 2023年12月13日 作成者: jarxiv

要約 乱流のシミュレーションは、航空宇宙工学、環境科学、エネルギー産業、生物医学 … 続きを読む →

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Variational Auto-Encoder Based Deep Learning Technique For Filling Gaps in Reacting PIV Data

投稿日: 2023年12月12日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、条件付き変分自動エンコーダ (CVAE) として知られる深層 … 続きを読む →

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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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