Apr, 2024
PiRD: 物理信息残差扩散用于流场重建
PiRD: Physics-informed Residual Diffusion for Flow Field Reconstruction
Siming Shan, Pengkai Wang, Song Chen, Jiaxu Liu, Chao Xu...
TL;DR在流体动力学中使用机器学习越来越普遍，为了加快解决偏微分方程的正反问题的计算。然而，现有基于卷积神经网络（CNN）的数据保真增强方法面临一个显著挑战，即在训练阶段依赖于特定低保真数据模式和分布。引入扩散模型在这个背景下展示了提高性能和可泛化性的潜力。我们提出的模型 —— 物理启发的残差扩散，展示了从标准低保真输入、注入高斯噪声的低保真输入以及随机采集样本中提升数据质量的能力。通过将基于物理的见解整合到目标函数中，进一步提高了推断得到的高质量数据的准确性和保真性。实验结果表明，我们的方法能够在不需要重新训练的情况下，有效地重建来自各种低保真输入条件中的二维湍流的高质量结果。