用于大涡模拟仿真与物理提取的高效代理模型
应用统计
2017-05-30 v2
摘要
在探索先进推进与发电系统的过程中，高保真仿真的计算成本过高，无法全面探索所需的设计空间，因此需要一种结合工程物理、计算机仿真和统计建模的新设计方法。在本文中，我们提出了一种新的代理模型，能够对具有不同几何形状的旋流喷嘴器中的湍流进行高效预测和不确定性量化，这类设备在许多工程应用中很常见。所提方法的新颖之处在于将流体流动的已知物理性质作为统计模型的简化假设。鉴于手头有高达数百 GB 量级的大量仿真数据，这些假设使得在大约一小时的计算时间内即可实现准确的流动预测。相比之下，放弃此类简化的现有流动仿真器在训练和预测上所需的时间可能比进行仿真本身还要长。此外，通过考虑流动变量之间的耦合机制，所提模型能够共同降低预测不确定性并提取有用的流动物理学信息，进而用于指导进一步的研究。
引用
@article{arxiv.1611.07911,
title = {An efficient surrogate model for emulation and physics extraction of large eddy simulations},
author = {Simon Mak and Chih-Li Sung and Xingjian Wang and Shiang-Ting Yeh and Yu-Hung Chang and V. Roshan Joseph and Vigor Yang and C. F. Jeff Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.07911},
year = {2017}
}
备注
Submitted to JASA A&CS