Jun, 2019

基于物理约束深度学习的流体动力学代理建模

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TL;DR本文提出了一种基于受物理约束的深度学习的代理建模方法，以替代传统的基于数值模拟的建模方法，在流体力学问题中得到了很好的应用表现。
surrogate modelingdeep learningfluid dynamicsphysics-constrainednumerical simulations
发现论文，激发创造
  • 无需标记数据的高维代理建模和不确定性量化的物理约束深度学习

    提出一种基于物理约束深度学习的建模和不确定性量化方法，避免深度学习在小样本问题上的跨度不足，可以用于偏微分方程系统的解决和预测推断，并提供一些解释和量化手段。

    Jan, 2019

  • 机器学习加速计算流体力学

    采用端到端深度学习方法，提高了计算流体动力学中建模二维湍流流动的逼近精度，在直接数值模拟和大涡模拟中实现 8-10 倍于基线求解器的空间精度，具有 40-80 倍的计算速度加速，并保持稳定性，可适用于不同强度和涡量值的流量。

    Jan, 2021

  • 大型 CFD 网格上图机学习模型的多 GPU 训练方法

    基于网格的数值求解器，代理模型，预测 - 校正方法，基于图机器学习，分布式模型。

    Jul, 2023

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    开发了基于深度学习的代理模型，用于预测渠道化地质模型中的动态地下水流。它通过深度卷积和递归神经网络结构来支持，特别是使用了长短时记忆循环网络。使用深度代理模型可以减少预测的不确定性，提高模型速度，可能在未来应用更正式的后验采样方法来解决现实问题。

    Aug, 2019

  • 利用大规模在线学习训练深度代理模型

    该论文提出了一个开源在线培训框架，用于快速解决偏微分方程组，可以提高深度代理模型的数据多样性，对于 Fully connected neural networks、Fourier Neural Operator (FNO) 和 Message Passing PDE Solver 的预测准确度分别提高了 68％、16％和 7％。

    Jun, 2023

  • 基于深度学习的参数化偏微分方程代理模型：通过图神经网络处理几何变化

    基于图神经网络的代理模型在模拟时变偏微分方程方面具有计算效率和泛化能力，并有效替代传统的复杂求解器。

    Aug, 2023

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    May, 2022

  • 面向工程设计的数据高效代理建模：基于批量模式的深度主动学习回归，无需集成

    提出了一种简单且可扩展的主动学习方法，以在学生 - 教师方式下训练替代模型，以取代使用贝叶斯框架对基于深度神经网络（DNN）的替代模型进行复杂的训练过程，从而利用深度学习的优秀能力来减少计算复杂度，在实践中验证了该方法具有可行性并可用于多个工程设计领域。

    Nov, 2022

  • 物理引导的深度学习用于动力系统：一份调查

    本文概述了将先验物理知识或基于物理建模方法与深度学习相结合的现有方法，并重点讨论了在学习动力系统方面所面对的基本挑战和新兴机遇。

    Jul, 2021

  • 基于图神经网络的城市排水网络实时水力预测的代理模型

    基于图神经网络的代理模型提供了可解释且高效的解决方案，用于实时推理城市排水网络的水力预测问题，并通过物理引导机制将流量平衡和洪水发生约束限制在预测变量中，相较于基于神经网络的模型和基于物理模型，该代理模型在相同训练轮数后具有更好的水力预测准确性且加速了城市排水网络的实时预视。

    Apr, 2024