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End-to-end differentiable learning of turbulence models from indirect observations

Theoretical & Applied Mechanics Letters 2021年第4期11卷 205-212页

作者： Carlos A.Michelén Strofer Heng Xiao Kevin T.Crofton Department of Aerospace and Ocean Engineering Virginia TechBlacksburgVirginiaUnited States

The emerging push of the differentiable programming paradigm in scientific computing is conducive to training deep learning turbulence models using indirect *** paper demonstrates the viability of this approach and presents an end-to-end differentiable framework for training deep neural networks to learn eddy viscosity models from indirect observations derived from the velocity and pressure *** framework consists of a Reynolds-averaged Navier–Stokes(RANS)solver and a neuralnetwork-represented turbulence model,each accompanied by its derivative *** computing the sensitivities of the indirect observations to the Reynolds stress field,we use the continuous adjoint equations for the RANS equations,while the gradient of the neural network is obtained via its built-in automatic differentiation *** demonstrate the ability of this approach to learn the true underlying turbulence closure when one exists by training models using synthetic velocity data from linear and nonlinear *** also train a linear eddy viscosity model using synthetic velocity measurements from direct numerical simulations of the Navier–Stokes equations for which no true underlying linear closure *** trained deep-neural-network turbulence model showed predictive capability on similar flows.

关键词： Turbulence modeling Machine learning adjoint solver Reynolds-averaged Navier-Stokes equations

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