霍斯特曼，扬·托拜厄斯;马里奥·克里斯托弗·贝德鲁卡;霍尔格·福西 使用神经碰撞算子的具有人工体粘度的格子Boltzmann方法。 （英语） Zbl 07833788号 计算。流体 272，文章ID 106191，13 p.（2024）. 概述：格子Boltzmann方法（LBM）由于简单的流动和局部碰撞步骤，具有较低的数值耗散和较低的计算成本，与传统的宏观方法不同。虽然这一特性使该方法对于直接噪声计算等应用特别有吸引力，但它也使该方法极易受到不稳定性的影响。关于稳定性增强技术的大量文献，可分为选择性滤波、正则化LBM和多松弛时间（MRT）模型。虽然每种技术都通过增加数值耗散来增强稳定性，但它们作用于不同的模式。因此，没有一种通用方案最适合于各种不同的流量。原因在于这些方法的静态性质；它们无法适应局部或全局流特征。不过，使用剪切传感器的自适应滤波是一个例外。为此，我们开发了一种新的碰撞算子，它使用与体积粘度相关的空间和时间变化的碰撞速率。这些速率通过物理信息丰富的神经网络进行优化。在本研究中，训练数据由二维正压涡解的不同实例的时间序列组成，该解是从高阶Navier-Stokes解算器获得的，该解算器具有理想的数值特征。对于这个特定的文本案例，我们的结果表明松弛时间适应于局部流，并显示出对速度场的依赖性。此外，新的碰撞算子显示出更好的稳定性与精度比，并优于使用体积粘度经验常数的传统技术。 MSC公司： 76倍 流体力学 关键词：神经碰撞算子;地铁-LBM;人工体积粘度;数值稳定性 软件：PyTorch公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.T.Horstmann}等人，计算。液体272，文章ID 106191，13 p.（2024；Zbl 07833788） 全文： 内政部 参考文献： [1] 2023https://www.dlr.de/en/research-and-transfer/researc-infrastructure/hpc-cluster/caro。[于2023年12月12日访问]。 [2] Malik，M.R。；Bushnell，D.M.，计算流体动力学和风洞在航空研发中的作用，1-62，（2012），NASA/TP-2012-217602（9月） [3] Spalart，P.R。；Venkatakrishnan，V.，《论CFD在航空航天工业中的作用和挑战》，Aeronaut J，1201223209-232，（2016） [4] Choi，H。；Moin，P.，《大涡模拟的网格点要求：查普曼重新评估》，《物理流体》，24，1，1-6，（2012） [5] Probst A、Knopp T、Grabe C、Jägersküpper J.HPC对气动应用高精度流动模拟的要求。摘自：2019年欧洲-巴黎：平行加工车间，第11997卷。16113349国际标准图书编号：97830304833952020，第375-87页。 [6] Slotnick J、Khodadoust A、Alonso J、Darmofal D.《2030年CFD愿景研究：革命性计算空气科学之路》。技术代表NASA/CR-2014-218178（2014年3月）。 [7] Manoha，E。；Caruelle，B.，《机身噪声计算基准问题的LAGOON解决方案总结——第三次研讨会》，AIAA J，（2015），第21届AIAA/CEAS气动声学会议论文集 [8] Boudet，J。；勒韦克，E。；Touil，H.，压气机叶栅角分离的非定常格子Boltzmann模拟，J Turbomach，144，1，1-12，（2022） [9] 有限体积和两个格子Boltzmann解算器对旋转受限流动的比较。计算流体241·Zbl 1521.76390号 [10] 维努萨，R。；Brunton，S.L.，《利用机器学习增强计算流体动力学》，《自然计算科学》，第2、6、358-366页，（2022年） [11] Duraisamy，K。；艾卡里诺，G。；Xiao，H.，《数据时代的湍流建模》，《流体力学年鉴》，51，357-377，（2019）·Zbl 1412.76040号 [12] 贝克，A。；Kurz，M.，《湍流建模中机器学习方法的展望》，GAMM-Mitt，44，1，（2021） [13] Rabault，J。；库赫塔，M。；Jensen，A。；雷格莱德，美国。；Cerardi，N.，通过深度强化学习训练的人工神经网络，发现主动流控制的控制策略，《流体力学杂志》，865，281-302，（2019）·兹比尔1415.76222 [14] 莱斯，M。；佩迪卡里斯，P。；Karniadakis，G.，《基于物理的神经网络：解决非线性偏微分方程正问题和逆问题的深度学习框架》，《计算物理杂志》，378，686-707，（2019）·Zbl 1415.68175号 [15] 蔡，S。；毛，Z。；王，Z。；尹，M。；Karniadakis，G.E.，流体力学的物理信息神经网络（PINN）：综述，（2021），arXiv:2105.09506 [16] 卢，Q。；X孟。；Karniadakis，G.E.，通过Boltzmann-BGK公式解决正向和反向流动问题的基于物理的神经网络，计算物理杂志，447，第110676页，（2021）·Zbl 07516434号 [17] Hennigh，O.，《Lat-Net:使用深度神经网络压缩格子Boltzmann流动模拟》（2017），arXiv:1705.09036 [18] 科贝塔，A。；加巴纳，A。；Gyrya，V。；利维斯库，D。；普林斯，J。；Toschi，F.，《朝向学习格子Boltzmann碰撞算子》，《欧洲物理杂志》，46，3，（2023） [19] Prins，J.H.M.，带神经网络碰撞算子的格子Boltzmann方法，（2022），埃因霍温理工大学 [20] Bedrunka，医学博士。；王尔德，D。；Kliemank，M。；Reith，D。；Foysi，H。；Krämer，A.，《莴苣：基于Pytorch的格子Boltzmann框架》，《计算科学讲义》，12761 LNCS，40-55，（2021） [21] L.金华。；Lei，H。；舒，C。；Dai，C.，从晶格Boltzmann方程恢复的更实际的宏观方程及其应用，《计算物理杂志》，415，109546，（2020）·Zbl 1440.76116号 [22] 卡瓦伊，S。；Shankar，S.K。；Lele，S.K.，《可压缩湍流大涡模拟的局部化人工扩散率方案评估》，《计算物理杂志》，229，5，1739-1762，（2010）·Zbl 1329.76139号 [23] Dellar，P.J.，《标准格上伽利略不变性无立方缺陷的格子Boltzmann算法》，《计算物理杂志》，259，（2014）·Zbl 1349.76673号 [24] Krüger，T。；Kusumaatmaja，H。；库兹明，A。；沙尔特，O。；Goncalo，S。；Viggen，E.M.，《晶格玻尔兹曼方法》，694，（2017），施普林格出版社·Zbl 1362.76001号 [25] Lycett-Brown，D。；Luo，K.H.，多相级联晶格Boltzmann方法，计算数学应用，67，2，350-362，（2014）·Zbl 1381.76290号 [26] 盖尔，M。；Pasquali，A。；Schönherr，M.，四阶精确扩散累积点阵Boltzmann方法的参数化第一部分：推导和验证，计算物理杂志，348862-888，（2017）·Zbl 1380.76119号 [27] Ricot博士。；马里，S。；Sagaut，P。；Bailly，C.，带选择性粘度过滤器的Lattice Boltzmann方法，计算物理杂志，228，12，4478-4490，（2009）·Zbl 1395.76073号 [28] 马里，S。；Gloerfelt，X.，格子Boltzmann方法的自适应滤波，计算物理杂志，333212-226，（2017）·Zbl 1375.76148号 [29] 郭，Z。；郑，C。；Zhao，T.，一种具有一般传播的格子BGK格式，科学计算杂志，16，569-585，（2001）·Zbl 1039.76054号 [30] 郭，Z。；Zhao，T.S.，曲线坐标的显式有限差分格子Boltzmann方法，Phys Rev E，67，6，文章066709 pp.，（2003） [31] Rao，P.R。；Schaefer，L.A.，显式非晶格Boltzmann格式的数值稳定性：比较研究，计算物理杂志，285，251-264，（2015）·Zbl 1351.76180号 [32] Shrestha，K。；Mompean，G。；Calzavarini，E.，用于流体动力学模拟的有限体积与基于流的格子Boltzmann算法：一对一精度和性能研究，Phys Rev E，93，2，1-14，（2016） [33] Horstmann，J.T.，基于格子Boltzmann方法的混合数值方法及其在非均匀网格中的应用，143，（2018），Ecole Centrale Lyon，[博士论文] [34] Latt，J。；Chopard，B.，正则非平衡分布函数的格子Boltzmann方法，（2005），arXiv:physics/0506157 [35] Malaspinas，O.，增加格子Boltzmann格式的稳定性和准确性：递归性和正则化，（2015），arXiv [36] 雅各布·J。；马拉菠菜。；Sagaut，P.，基于Lattice Boltzmann方法的大涡模拟的新混合递归正则化Bhatnagar-Gross-Krook碰撞模型，J Turbul，19，11，1051-1076，（2019） [37] 斯皮内利，G.G。；霍斯特曼，T。；马西拉马尼，K。；索尼，M.M。；Klimach，H。；Stück，A.，使用Lattice Boltzmann解算器对不同碰撞模型的HPC性能研究Musubi，Compute&Fluids，255，（2023）·Zbl 1521.76700号 [38] 科雷克萨斯州。；肖伯德，B。；Latt，J.，《格子Boltzmann框架中碰撞模型的综合比较：理论研究》，Phys Rev E，100，（2019） [39] Wissocq，G。；Sagaut，P。；Boussurge，J.-F.，晶格玻尔兹曼方法的扩展光谱分析：模态相互作用和稳定性问题，计算机物理，380311-333，（2019）·Zbl 1451.76096号 [40] De Rosis，A.，《非正交中心矩松弛到离散平衡：D2Q9晶格Boltzmann模型》，Europhys Lett，116，4，（2016） [41] Gendre，F.，《南玻尔兹曼非均匀声学汽车发展》（2018），艾克斯马赛大学，【博士论文】 [42] Dellar，P.J.，晶格玻尔兹曼方程中的体积粘度和剪切粘度，Phys Rev E，（2001） [43] 马里，S。；Ricot，D。；Sagaut，P.，计算气动声学格子Boltzmann方法和Navier-Stokes高阶格式的比较，计算物理杂志，228，4，1056-1070，（2009）·Zbl 1330.76115号 [44] Suss，A。；玛丽，我。；Le Garrec Thomas，M.S.，《Lattice Boltzmann和Navier-Stokes方法在气动和气动声学应用中的综合比较》，《计算流体杂志》，257，（2023）·Zbl 1521.76702号 [45] Leonard，B.P.，基于二次上游插值的稳定和精确对流建模程序，Comput Methods Appl-Mech-Engrg，19，1，59-98，（1979）·Zbl 0423.76070号 [46] 桑塔尼，R。；普林，D.I。；Kosović，B.，衰减可压缩湍流和激波统计的直接数值模拟，《物理流体》，13，5，1415-1430，（2001）·Zbl 1184.76474号 [47] Moin，P.，《工程数值分析基础》（2010），剑桥大学出版社·Zbl 1228.65003号 [48] Bedrunka，M.C。；霍斯特曼，J.T。；王尔德，D。；Reith，D。；Foysi，H。；Krämer，A.，基于等变网络的格子Boltzmann方法的机器学习增强碰撞算子，（2023），未出版 [49] 科雷克萨斯州。；Wissocq，G。；Puigt，G。；Boussuge，J.-F。；Sagaut，P.，高阶格子Boltzmann方法的递归正则化步骤，Phys Rev E，96，3，（2017） [50] Wissocq，G。；Boussuge，J.F。；Sagaut，P.，《非热晶格-玻尔兹曼方法的一致涡初始化》，《物理评论E》，101，4，1-11，（2020） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。