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改进的物理融合神经网络在瑞利-泰勒不稳定性问题中的应用
被引量：
4
1
作者
丘润荻
王静竹
+3 位作者
黄仁芳
杜特专
王一伟
黄晨光
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期2224-2234,共11页
基于相场法的物理融合神经网络PF-PINNs被成功用于两相流动的建模,为两相流动的高精度直接数值模拟提供了全新的技术手段.相场法作为一种新兴的界面捕捉方法,其引入确保了界面的质量守恒,显著提高了相界面的捕捉精度;但是相场法中高阶...
基于相场法的物理融合神经网络PF-PINNs被成功用于两相流动的建模,为两相流动的高精度直接数值模拟提供了全新的技术手段.相场法作为一种新兴的界面捕捉方法,其引入确保了界面的质量守恒,显著提高了相界面的捕捉精度;但是相场法中高阶导数的存在也降低了神经网络的训练速度.为了提升计算训练过程的效率,本文在PF-PINNS框架下,参考深度混合残差方法 MIM,将化学能作为辅助变量以及神经网络的输出之一,并修改了物理约束项的形式,使辅助变量与相分数的关系式由硬约束转为了软约束.上述两点改进显著降低了自动微分过程中计算图的规模,节约了求导过程中的计算开销.同时,为了评估建立的PF-PINNS在雷诺数较高、计算量较大的场景中的建模能力,本文将瑞利-泰勒RT不稳定性问题作为验证算例.与高精度谱元法的定性与定量对比结果表明,改进PF-PINNs有能力捕捉到两相界面的强非线性演化过程,且计算精度接近传统算法,计算结果符合物理规律.改进前后的对比结果表明,深度混合残差方法能够显著降低PF-PINNS的训练用时.本文所述方法是进一步提升神经网络训练速度的重要参考资料,并为探索高精度智能建模方法提供了全新的见解.
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关键词
瑞利-泰勒不稳定性
深度混合残差方法
物理融合神经网络
两相流
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职称材料
题名
改进的物理融合神经网络在瑞利-泰勒不稳定性问题中的应用
被引量：
4
1
作者
丘润荻
王静竹
黄仁芳
杜特专
王一伟
黄晨光
机构
中国科学院力学研究所流固耦合系统力学重点实验室
中国科学院大学未来技术学院
中国科学院大学工程科学学院
中国科学院合肥物质科学研究院
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期2224-2234,共11页
基金
国家自然科学基金(12122214,52006232,11872065)
中国科学院青年创新促进会(Y201906,2022019)资助项目。
文摘
基于相场法的物理融合神经网络PF-PINNs被成功用于两相流动的建模,为两相流动的高精度直接数值模拟提供了全新的技术手段.相场法作为一种新兴的界面捕捉方法,其引入确保了界面的质量守恒,显著提高了相界面的捕捉精度;但是相场法中高阶导数的存在也降低了神经网络的训练速度.为了提升计算训练过程的效率,本文在PF-PINNS框架下,参考深度混合残差方法 MIM,将化学能作为辅助变量以及神经网络的输出之一,并修改了物理约束项的形式,使辅助变量与相分数的关系式由硬约束转为了软约束.上述两点改进显著降低了自动微分过程中计算图的规模,节约了求导过程中的计算开销.同时,为了评估建立的PF-PINNS在雷诺数较高、计算量较大的场景中的建模能力,本文将瑞利-泰勒RT不稳定性问题作为验证算例.与高精度谱元法的定性与定量对比结果表明,改进PF-PINNs有能力捕捉到两相界面的强非线性演化过程,且计算精度接近传统算法,计算结果符合物理规律.改进前后的对比结果表明,深度混合残差方法能够显著降低PF-PINNS的训练用时.本文所述方法是进一步提升神经网络训练速度的重要参考资料,并为探索高精度智能建模方法提供了全新的见解.
关键词
瑞利-泰勒不稳定性
深度混合残差方法
物理融合神经网络
两相流
Keywords
Rayleigh-Taylor instability
deep mixed residual method
physics-informed neural networks
two-phase flow
分类号
O357 [理学—流体力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进的物理融合神经网络在瑞利-泰勒不稳定性问题中的应用
丘润荻
王静竹
黄仁芳
杜特专
王一伟
黄晨光
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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