Cahn-Hilliard-Navier-Stokes

新的基准测试用于检验算子学习在复杂流体动力学中的应用

研究人员开发了一个用于流体动力学算子学习模型的新基准测试，特别关注三相界面流动。该基准测试利用一个三元 Cahn-Hilliard-Navier-Stokes 求解器，为诸如气泡刺穿水油界面等复杂场景生成参考数据。研究比较了三种 DeepONet 变体，发现使用切比雪夫表示的 SEDONet 在准确性和误差减少方面显著优于其他模型，尤其是在界面附近和气泡突破后。