研究人员推出了ONECYL,这是一个旨在推进计算流体动力学(CFD)模拟的基于图的代理建模的新基准。该基准解决了在各种流动状态下,非定常圆柱体流动数据集稀缺的问题。ONECYL包含高保真模拟、时间分辨数据和一个统一的评估框架,用于评估模型的准确性和物理保真度。开发了一个图Transformer模型作为基线,证明了编码圆柱体几何形状和使用基于物理的正则化可以提高预测准确性和泛化能力。 AI
影响 推动了CFD的基于图的代理建模,有望在流体动力学研究中加速模拟速度并提高准确性。
排序理由 该集群描述了一个用于计算流体动力学中基于图的代理建模的新基准和基线模型,发布在arXiv上。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- DagsHub
- Gotit.pub
- Graph transformer neural network force field for prediction of atomic forces and energies in molecular dynamic simulations
- Hugging Face
- ONECYL
- ScienceCast
- Variational Multiscale Enrichment Method for Modeling of Structures Subjected to Extreme Environments
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