この論文は、物理情報ネットワーク(PINNs)を使用して、攪拌タンク内の流れを予測するための新しいアプローチを探求しています。PINNsは、様々なドメインで問題に成功裏に適用されており、本研究では攪拌タンク内の流れ場をシミュレートするためのROMsとして利用されます。研究では、異なる部分領域で異なる方程式セットを解決することで、より高度な複雑さレベルまで広がる一連のモデル階層が開発されました。最良のモデルは、圧力と速度の両方に対して1%未満のℓ1予測誤差を示しました。また、強力なDirichlet境界条件とドメイン分解法も採用されました。
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