Submitted 11 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: Twelfth International Conference on Computational Fluid Dynamics (ICCFD12), Kobe, Japan, July 14-19, 2024. 18 pages, 8 figures
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 11 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: دوازدهمین کنفرانس بین المللی دینامیک سیالات محاسباتی (ICCFD12) ، کوبه ، ژاپن ، 14-19 ژوئیه 2024. 18 صفحه ، 8 رقم
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Data-driven methods demonstrate considerable potential for accelerating the inherently expensive computational fluid dynamics (CFD) solvers. Nevertheless, pure machine-learning surrogate models face challenges in ensuring physical consistency and scaling up to address real-world problems. This study presents a versatile and scalable hybrid methodology, combining CFD and machine learning, to accelerate long-term incompressible fluid flow simulations without compromising accuracy. A neural network was trained offline using simulated data of various two-dimensional transient buoyant plume flows. The objective was to leverage local features to predict the temporal changes in the pressure field in comparable scenarios. Due to cell-level predictions, the methodology was successfully applied to diverse geometries without additional training. Pressure estimates were employed as initial values to accelerate the pressure-velocity coupling procedure. The results demonstrated an average improvement of 94% in the initial guess for solving the Poisson equation. The first pressure corrector acceleration reached a mean factor of 3, depending on the iterative solver employed. Our work reveals that machine learning estimates at the cell level can enhance the efficiency of CFD iterative linear solvers while maintaining accuracy. Although the scalability of the methodology to more complex cases has yet to be demonstrated, this study underscores the prospective value of domain-specific hybrid solvers for CFD.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
روشهای محور داده ها پتانسیل قابل توجهی را برای تسریع در حلال های پویایی سیال محاسباتی ذاتاً گران قیمت (CFD) نشان می دهند.با این وجود ، مدلهای جانشین تحویل ماشین خالص در تضمین سازگاری جسمی و مقیاس بندی برای رفع مشکلات دنیای واقعی با چالش هایی روبرو هستند.این مطالعه یک روش ترکیبی همه کاره و مقیاس پذیر ، ترکیبی از CFD و یادگیری ماشین را برای تسریع در شبیه سازی جریان مایعات غیر قابل فشرده سازی طولانی مدت و بدون دقت به خطر می اندازد.یک شبکه عصبی با استفاده از داده های شبیه سازی شده از جریانهای مختلف ستون های شناور گذرا دو بعدی به صورت آفلاین آموزش داده شد.هدف از آن استفاده از ویژگی های محلی برای پیش بینی تغییرات زمانی در میدان فشار در سناریوهای قابل مقایسه بود.با توجه به پیش بینی های سطح سلول ، این روش با موفقیت در هندسه های متنوع و بدون آموزش اضافی اعمال شد.برآورد فشار به عنوان مقادیر اولیه برای تسریع در روش جفت فشار فشار استفاده شد.نتایج نشان داد که میانگین بهبود 94 ٪ در حدس اولیه برای حل معادله پواسون است.اولین شتاب اصلاح کننده فشار بسته به حل کننده تکراری به کار رفته ، به میانگین 3 عامل 3 رسید.کار ما نشان می دهد که برآورد یادگیری ماشین در سطح سلول می تواند ضمن حفظ دقت ، کارایی حلال های خطی تکراری CFD را افزایش دهد.اگرچه مقیاس پذیری روش به موارد پیچیده تر هنوز نشان داده نشده است ، این مطالعه بر ارزش آینده نگر حلال های ترکیبی خاص دامنه برای CFD تأکید می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
