Aug, 2023

基于图神经网络的增强式专家引导网格生成的一致性预测

PDF
TL;DR该研究提出了一种基于图神经网络和专家指导的机器学习方案，用于自动生成飞机模型的计算流体动力学网格，通过引入一种新的三维分割算法、预测从三维网格到 CAD 表面的方法以及边缘统计保证和鲁棒的不确定性量化和处理，实现了避免精细度不足所导致的计算流体动力学网格生成失败，并通过真实案例研究证明了与专家生成网格质量可比的自动生成网格的有效性，使求解器能够收敛并产生准确结果。此外，通过与自适应重网格方法的对比，我们发现我们的方法在仿真过程中的速度是后者的 5 倍。
computational fluid dynamicsmesh generationmachine learninggraph neural networksconformal predictions
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

  • 一种用于预测 3D 网格节点数据的混合 GNN 方法

    介绍了一种基于图卷积的替代模型的混合方法，可以更便宜地进行加工和生成新的数据模拟，实现从网格数据到图或点云结构的转换，通过深度学习预测的结果与有限元方法产生的结果相似，且在生成模拟方面优于现有的 PointNet 和简单图神经网络模型。

    Oct, 2023

  • 基于点云的深度学习框架在不规则几何形态流动场预测中的应用

    本文提出了一种新颖的基于 PointNet 架构的深度学习框架，用于在几何形状无规则的区域中进行流场预测，该方法实现了在边界平滑性和小尺度几何变化检测方面的优化，并且能够比传统 CFD 解算器快数百倍且保持较高的准确度。

    Oct, 2020

  • 受限空气动力学数据集的快速神经网络预测

    本研究提出了一种模型无关的计算流体动力学仿真方法，采用聚类神经网络结构，并与基于模型的方法作对比，结果表明该方法与之几乎同样精确，但速度快一个数量级，易于应用，在仿真简化和加速方面具有潜在的应用价值。

    Jan, 2019

  • 通过本地机器学习校正来改善 CFD 模拟

    本研究使用机器学习模型逆向预测了网格加粗导致的信息丢失程度，并将该信息加回到低分辨率模拟中以提高模拟质量，并演示了此方法在加速模拟过程中不会牺牲解的精度，从而使 CFD 的代价 / 精度权衡更有利。

    Apr, 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

  • 利用图神经网络在非结构化网格中识别涡旋

    使用基于图卷积神经网络（GCN）和 U-Net 架构的模型，在非结构网格上识别计算流体动力学（CFD）结果中的涡旋，并通过优化输入集、对比卷积神经网络模型以及评估 GCN 模型的性能来验证方法的适用性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 利用图神经网络增强 CFD 数据同化

    我们提出了一种新颖的机器学习方法，用于在流体力学中应用数据同化，基于反问题优化与图神经网络模型。

    Nov, 2023

  • 利用置信图神经网络进行图形不确定性量化

    本研究提出了一种基于置信度的图神经网络模型 CF-GNN，以保证模型的可靠性，所采用的置信度预测方法即为 conformal prediction，该方法可产生预测区间，该区间内包含了真值标签，该模型通过拓扑感知输出修正模型减少了预测集大小，从而实现了较高的预测精度。

    May, 2023