Apr, 2020

DeepCFD：利用深度卷积神经网络高效稳态层流近似计算

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TL;DR提出 DeepCFD 模型，基于卷积神经网络，有效地逼近非均匀稳态层流的问题，从真实数据中学习 Navier-Stokes 方程的完整解，可在低误差率的情况下加速高达三个数量级。
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发现论文，激发创造
  • CFDNet: 一种基于深度学习的流体模拟加速器

    本文介绍了将 CFD 和深度学习结合的 CFDNet 框架，用于加速雷诺平均纳维 - 斯托克斯模拟的收敛，加速效果达到 1.9-7.4 倍。

    May, 2020

  • 结合可微偏微分方程解算器和图神经网络进行流体流动预测

    本文开发了一个混合（图）神经网络，利用传统的图卷积网络和内嵌可微流体动力学模拟器相结合，在利用较粗略的问题表示进行实际 CFD 模拟的同时，通过结合实际 CFD 模拟器和图网络，我们展示了我们能够很好地推广到新的情况并受益于神经网络 CFD 预测的显着加速，同时还大大优于单独的粗略的 CFD 模拟。

    Jul, 2020

  • 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

  • C (NN) FD -- 用于涡轮机械 CFD 分析的深度学习框架

    本文介绍了一种基于深度学习的新型框架（C（NN）FD），实时预测燃气轮机中轴向压缩机制造和构建变化对整体性能的影响。通过预测流场并计算相应的整体性能，该方法具有普适性，而仅过滤 CFD 解决方案的相关部分使得该方法可扩展到工业应用。

    Jun, 2023

  • 可微湍流 II

    利用可微流体模拟器和深度学习模型，开发了一种将深度学习模型整合到通用有限元数值方案中以求解 Naiver-Stokes 方程的框架，进而实现对子网尺度闭包的学习，该方法在流过倒角阶梯的多个实现中展示了与传统的大涡模拟相当的准确性，并且在相当于 10 倍速度提升的更细网格上进行测试。

    Jul, 2023

  • 使用卷积网络加速欧拉流体模拟

    这项工作提出了一种数据驱动的方法，结合深度学习和标准求解器的精度，通过解决大型稀疏线性系统来快速高度逼真地模拟不可压缩的欧拉方程，得到比最近提出的数据驱动方法更好的 2D 和 3D 模拟结果，并展示了良好的泛化性能。

    Jul, 2016

  • 利用神经网络提高流体力学仿真的伪时间步收敛性

    使用伪瞬态延续方法和神经网络模型增强非线性收敛性能的计算流体力学研究。

    Oct, 2023

  • 利用卷积神经网络预测空气动力学流场

    本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的近似模型，用于流场预测，该模型可以有效地估算速度和压力场，实现了对空气动力学力和流场的研究。

    May, 2019

  • 利用 OpenFOAM 嵌入式深度学习框架减少粗网格 CFD 模拟的空间离散误差

    我们提出了一种方法来减小粗网格计算流体力学（CFD）问题的空间离散化误差，通过利用高质量数据喂给深度学习模型来提高低分辨率模拟的质量。我们用前馈神经网络替换了对流项的默认差分方案，将速度从单元格中心插值到面值，以产生与细网格数据近似的速度。深度学习框架集成了开源 CFD 代码 OpenFOAM，形成了一个端到端可微化的模型。我们使用离散伴随代码版本自动微分了 CFD 物理学。我们提出了一种加速训练过程的 TensorFlow（Python）和 OpenFOAM（C++）之间的快速通信方法。我们将该模型应用于方形柱问题的流动中，将误差减小到了传统求解器的约 50％，在 x 和 y 速度分量上，网格粗糙度为 8 倍。由于架构利用了物理学的局部特征并为中期模拟生成稳定的预测，所以这种训练是可接受的时间和数据样本。

    May, 2024

  • Lat-Net: 使用深度神经网络压缩晶格玻尔兹曼流模拟

    通过使用深度神经网络和卷积自动编码器，本研究提出了一种名为 Lat-Net 的压缩 Lattice Boltzmann 流动模拟的方法，可以大大减少计算时间和内存使用，并且可以推广到大型网格大小和复杂几何形状。

    May, 2017