Jul, 2023

可微湍流

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TL;DR利用可微分湍流解算器与受物理启发的深度学习架构的组合，学习出极为有效且多功能的二维湍流流动的亚网尺度模型；通过研究所选择的架构的归纳偏差分析，发现包含小尺度非局部特征对于效果良好的亚网尺度建模至关重要，而大尺度特征可以提高后验解场的点位准确性；通过分解输入与输出为各向同性、去除偏差以及反对称分量，将滤波速度梯度张量直接映射到亚网尺度应力。同时，验证模型可应用于多种不同流动配置，包括更高和更低雷诺数以及不同的施加条件。实验证明可微分物理的范例比离线的先验学习更加成功，并且深度学习的混合解算器循环方法在计算效率、准确性和泛化性方面提供了理想的平衡。该研究为基于物理的湍流智能感知方法提供了推荐建议。
发现论文，激发创造
  • 准确深度学习子网格尺度模型用于大涡模拟

    我们提出了两个用于大涡模拟（LES）目的开发的次网格尺度（SGS）湍流模型家族。这些模型的发展需要以物理为基础的强大且高效的深度学习（DL）算法，与最先进的分析建模技术不同，该算法能够产生输入和输出之间的高阶复杂非线性关系。

    Jul, 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

  • 基于深度学习扩散生成模型的湍流尺度缩放

    利用基于扩散的生成模型学习湍流涡度轮廓的分布，生成与训练数据集不同的多样化湍流解，并分析新湍流轮廓的统计缩放特性、能量功率谱、速度概率分布函数和局部能量耗散矩。通过与已建立的湍流特性的一致性，该模型证明了其捕捉实际湍流关键特征的能力。

    Nov, 2023

  • 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

  • 神经理想大涡模拟：用神经随机微分方程建模湍流

    本文提出了一种基于数据打造的学习框架，将理想大涡模拟和神经随机微分方程相结合，应用在一种具有挑战性的混沌动力学系统 —— 雷诺数为 20000 的 Kolmogorov 流上，与其他方法相比，我们的 niLES 方法可以无缝处理非均匀几何结构，并可以处理更精确的统计数据和增强稳定性，特别是在长时间内的结果上.

    Jun, 2023

  • 从高保真数据中学习子网格尺度闭合的闭合形式方程：承诺与挑战

    该研究应用公式发现技术发现，无论物理系统如何，通过过滤后的数据都可以发现与 Taylor 级数相一致的式子来封闭多尺度系统中的细网格参数化，但不稳定性问题限制了其应用，致力于使用物理类图书馆、损失函数和度量学习准确、稳定的封闭。

    Jun, 2023

  • 贝叶斯条件扩散模型用于多功能时空湍流生成

    我们介绍了一种基于概率扩散模型的新型生成框架，用于多样化生成时空湍流。我们的方法在贝叶斯框架内统一了无条件和条件抽样策略，并能适应各种条件情景，包括指定条件与生成的非稳定流动结果之间具有直接可微分链接的情况以及缺乏明确相关性的情况。我们的方法的一个显著特点是基于自回归梯度条件抽样的长时跨度流动序列生成方法，在没有繁琐的重新训练过程的情况下完成。通过一系列数值实验展示了我们框架的多样化湍流生成能力，包括：1）从 URANS 输入合成 LES 模拟的瞬态流动序列；2）从给定的初始条件、规定的湍流统计数据或完全从头开始生成非均匀的、各向异性的壁面湍流；3）从不同输入分辨率的低分辨率数据中实现高速湍流边界层流动的超分辨生成。综合而言，我们的数值实验突显了所提方法的优点和变革潜力，在湍流生成领域取得了重大进展。

    Nov, 2023

  • 通过深度序列学习模型模拟三维各向同性湍流的时空实现

    本文使用数据驱动的方法，应用前沿的深度学习技术模拟三维湍流，考虑流体的物理约束，并使用向量量化自编码器等方法降低数据维度，应用 Transformer 网络预测流体运动趋势，所得结果优于其他网络，但不能完美还原小幅动态。

    Dec, 2021

  • 利用神经常微分方程在不连续 Galerkin 方法中学习亚网颗粒模型以处理可压性 Navier-Stokes 方程

    通过使用神经常微分方程在间断 Galerkin 空间离散化的背景下，我们提出了一种学习部分微分方程模拟时子网格规模模型效应的新方法，通过连续水平学习低阶 DG 求解器中丢失的尺度，从而提高低阶 DG 逼近的准确性并以一定程度的精度加速滤波器高阶 DG 模拟。我们通过不同雷诺数和时间的多维 Taylor-Green 涡旋实例演示了我们方法的性能，涵盖了层流、过渡和湍流状态。提出的方法不仅可以从低阶（1 阶）逼近重建子网格规模，还可以将滤波高阶（6 阶）DG 模拟加速两个数量级。

    Oct, 2023

  • 大涡模拟中的深度强化学习用于湍流建模

    本论文基于强化学习理论，通过卷积神经网络建立了大涡模拟中湍流参数、长时间稳定的模拟、精度等方面都优于传统分析模型的涡黏度动态自适应模型，并将其推广到不同分辨率和离散化的场景，为完成大涡模拟提供一种持续、准确和稳定的参数化框架。

    Jun, 2022