利用在线动态模态分解加速流动模拟
流体动力学
2023-12-01 v1 数值分析
数值分析
摘要
我们开发了一种与流动模拟相集成的即时降阶模型(ROM),逐步替代物理求解器对应的全阶模型(FOM)。与需要先于模型降阶单独进行纯 FOM 模拟的离线方法不同,我们的方法在模拟过程中动态构建 ROM,并在其被认为可信时替代 FOM。采用动态模态分解(DMD)进行在线 ROM 构建,每次迭代中使用单个快照向量进行秩-1 更新。在 Re = 100 的圆柱绕流算例上,我们的混合 FOM/ROM 模拟就斯特劳哈尔数(Strouhal number)进行了验证,相比 FOM 求解器实现了 4.4 倍的加速。
引用
@article{arxiv.2311.18715,
title = {Accelerating Flow Simulations using Online Dynamic Mode Decomposition},
author = {Seung Won Suh and Seung Whan Chung and Peer-Timo Bremer and Youngsoo Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.18715},
year = {2023}
}
备注
Presented at Machine Learning and the Physical Sciences Workshop, NeurIPS 2023