ICLRFeb, 2023

Eagle: 基于 Mesh Transformers 的大规模湍流流体动力学学习

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TL;DR通过介绍一个新的数据集 EAGLE 和新的网格转换器，利用图形神经网络结构分析非静态场景下的不稳定流体动力学问题，解决了 Navier-Stokes 方程的数值模拟和积分的计算复杂度，同时在现有合成和实际数据集上表现出良好性能。
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发现论文，激发创造
  • 学习增强可扩展代理以用于网格物理学的科学计算算法

    本文讲解了如何通过域分解方案将 MeshGraphNets（MGN）应用于具有百万节点的 3D 网格，进而生成计算流体力学（CFD）模拟结果，并通过高阶数值积分技术提高 MGN 的准确性和训练时间，为其在实际应用中的大规模使用提供了有效的路径。

    Apr, 2023

  • 基于图神经网络的翼型设计

    本研究在深度学习的基础上，采用图神经网络对二维定常不可压纳维尔 - 斯托克斯方程在不同机翼几何形状下的解进行逼近，同时测试模型表现在体积和表面量如壁面剪切应力或等压力等的逼近性能，并推导出机翼的提升力和阻力等全局系数进行设计探索。

    May, 2023

  • 使用 E (3)- 等变图神经网络学习拉格朗日流体力学

    我们展示了等变图神经网络在工程系统机器学习领域具有优于非等变模型的学习精度，并且我们发现使用我们提出的历史嵌入方法来训练等变模型可以学习到更加准确的物理交互。

    May, 2023

  • 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

  • 基于粒子的流体力学问题的 E ($3$) 等变图神经网络

    采用等变图神经网络比其非等变神经网络在动态交互模型中能够更准确地学习流体力学系统的运动，并发现等变模型可以对湍流流量进行粗粒化建模和参数推广。

    Mar, 2023

  • 基于图神经网络的颗粒流代理模型

    该研究使用图神经网络建立了一种基于局部交互法则的颗粒流动的高效模拟器，称为 GNS。该模型在训练中考虑了不同颗粒轨迹，并且在测试中展现了优秀的性能，可用于预测不同宽高比下的颗粒柱倒塌情况。GNS 快速且可泛化到远大于训练数据的粒子数目范畴。

    May, 2023

  • 基于图神经网络学习的三维颗粒流动模拟

    使用图神经网络开发了基于 GNN 的 granular flows 模拟器（GNS），成功复现了各种纵横比的柱体崩塌的整体行为，并且计算速度比高保真数值模拟器快 300 倍。

    Nov, 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

  • 使用图嵌入网络学习基于网格的仿真

    MeshGraphNets 是一种利用图神经网络学习网格化仿真的框架，具有自适应性和高效性，能够应用于广泛的物理系统仿真任务。

    Oct, 2020

  • 面向物理学信息的深度学习在湍流流场预测中的应用

    使用基于物理原理的 TensorFlow-net 深度学习模型，可以准确预测高效非线性动力学物理场，并且满足保守质量、模拟湍流动能和频谱等物理特征。

    Nov, 2019