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J-GLOBAL ID：202202253325964831   整理番号：22A1179726

深層学習によるコヒーレント乱流構造の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Coherent Turbulent Structures via Deep Learning

著者 (4件)： Schmekel D. (1FLOW, Engineering Mechanics, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Alcantara-Avila F. (1FLOW, Engineering Mechanics, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Hoyas S. (2Instituto de Matematica Pura y Aplicada, Universitat Politecnica de Valencia, Valencia, Spain) ,  Vinuesa R. (1FLOW, Engineering Mechanics, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： Frontiers in Physics (Web)  (Frontiers in Physics (Web))
巻： 10  ページ： 888832  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7092A  ISSN： 2296-424X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乱流は飛行機翼やタービン翼のような多くの応用に広く分布している。このような流れは,非常にカオス的で,将来予測できない。いくつかの領域は乱流においてコヒーレントな物理的挙動を示し,特定の特性を満たす。これらの領域はコヒーレント構造として表示される。本研究は,乱流をモデリングし理解するための本質的な量であるReynolds応力と結合した構造を考察した。深層学習技術は,最近,乱流をモデル化するための有望な結果を持ち,ここでは,コヒーレント構造をモデル化するためのそれらの能力を研究した。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する乱流チャネル流の直接数値シミュレーション(DNS)からのデータを使用し,チャネル中のコヒーレント構造の数と体積を予測した。全体として,CNNモデルの性能は非常に良く,構造の予測幾何学的特性と参照DNSデータのそれとの満足できる一致を示した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コヒーレンス ,  チャネル流 ,  *乱流 ,  タービン翼 ,  特性 ,  飛行機 ,  モデリング ,  Reynolds応力 ,  挙動 ,  チャネル ,  カオス ,  *流れ構造
準シソーラス用語： 直接計算機シミュレーション ,  *乱流構造 ,  コヒーレント構造 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乱流 ,  コヒーレント乱流構造 ,  機械学習 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習

分類 (2件)： 管内流  (BC02090Q) ,  噴流  (BC02080F)

引用文献 (52件)：

• KunduPK, CohenIM, DowlingDR. Fluid Mechanics. Cambridge, MA, USA: Academic Press (2015).
• VinuesaR, BruntonSL. The Potential of Machine Learning to Enhance Computational Fluid Dynamics. Preprint arXiv:2110.02085 (2021).
• JiménezJ. Near-wall Turbulence. Phys Fluids (2013) 25:101302.
• HoyasS, JiménezJ. Scaling of the Velocity Fluctuations in Turbulent Channels up to Reτ=2003. Phys Fluids (2006) 18:011702. doi: 10.1063/1.2162185
• HoyasS, OberlackM, Alcántara-ÁvilaF, KrahebergerSV, LauxJ. Wall Turbulence at High Friction reynolds Numbers. Phys Rev Fluids (2022) 7:014602. doi: 10.1103/PhysRevFluids.7.014602

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  コヒーレント ,  乱流構造 ,  予測