Vorhersage der Strömungsverteilung um Tragflügel unter Berücksichtigung der inhärenten Unsicherheit durch Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodelle

Conceptos Básicos

Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodelle (DDPMs) können die gesamte Verteilung der Lösungen für Tragflügelströmungen erfassen und die inhärente Unsicherheit der Simulationen genau abschätzen. DDPMs übertreffen andere Methoden wie Bayessche neuronale Netze und heteroskedastische Modelle in Bezug auf verschiedene Genauigkeitsmetriken.

Resumen

Die Studie untersucht den Einsatz von Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodellen (DDPMs) als Ersatzmodelle, um die Unsicherheit von RANS-basierten Strömungssimulationen um Tragflügel vorherzusagen.

Die Unsicherheit der RANS-Simulationen wird durch mehrere Momentaufnahmen der Strömungsfelder bei unterschiedlichen Iterationsschritten der Simulation dargestellt. Die Leistung der DDPMs wird mit Bayesschen neuronalen Netzen (BNNs) und heteroskedastischen Modellen verglichen.

Die Ergebnisse zeigen, dass DDPMs die gesamte Verteilung der Lösungen erfolgreich erfassen und somit die Unsicherheit der Simulationen genau abschätzen können. DDPMs übertreffen die anderen Methoden in Bezug auf verschiedene Genauigkeitsmetriken. Darüber hinaus bieten sie den Vorteil, Zugriff auf die vollständigen Verteilungen der Unsicherheiten zu erhalten, anstatt nur eine Reihe von Parametern bereitzustellen.

Estadísticas

Die Standardabweichung der Strömungsfelder nimmt mit steigendem Anstellwinkel und Reynoldszahl zu, da die Ablösung der Strömung zunimmt.
Die Standardabweichung der Strömungsgeschwindigkeit ist hauptsächlich in den Bereichen mit Strömungsablösung konzentriert.

Citas

"DDPMs können die gesamte Verteilung der Lösungen erfolgreich erfassen und somit die Unsicherheit der Simulationen genau abschätzen."
"DDPMs übertreffen die anderen Methoden in Bezug auf verschiedene Genauigkeitsmetriken."

Ideas clave extraídas de

Uncertainty-aware Surrogate Models for Airfoil Flow Simulations with Denoising Diffusion Probabilistic Models

by Qiang Liu,Ni... a las arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.05320.pdf

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