A Physics-Informed Spatiotemporal Deep Learning Framework for Turbulent Systems
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Menicali, Luca, Grace, Andrew, Richter, David H., Castruccio, Stefano |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Physics-Informed Priors with Application to Boundary Layer Velocity
par: Menicali, Luca, et autres
Publié: (2023)
par: Menicali, Luca, et autres
Publié: (2023)
A Physics-Informed, Deep Double Reservoir Network for Forecasting Boundary Layer Velocity
par: Bonas, Matthew, et autres
Publié: (2023)
par: Bonas, Matthew, et autres
Publié: (2023)
Physics-Informed Graph Neural Network Surrogates for Turbulent Nanoparticle Dispersion in Dental Clinical Environments
par: Shende, Takshak, et autres
Publié: (2026)
par: Shende, Takshak, et autres
Publié: (2026)
Physics-Guided Machine Learning for Uncertainty Quantification in Turbulence Models
par: Chu, Minghan, et autres
Publié: (2025)
par: Chu, Minghan, et autres
Publié: (2025)
Active Control of Turbulent Airfoil Flows Using Adjoint-based Deep Learning
par: Liu, Xuemin, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Xuemin, et autres
Publié: (2025)
Deep Learning-based Algebraic Reynolds Stress Closures for RANS Simulations of Turbulent Flows
par: Dehtyriov, Daniel, et autres
Publié: (2026)
par: Dehtyriov, Daniel, et autres
Publié: (2026)
SIMR-NO: A Spectrally-Informed Multi-Resolution Neural Operator for Turbulent Flow Super-Resolution
par: Abid, Muhammad, et autres
Publié: (2026)
par: Abid, Muhammad, et autres
Publié: (2026)
Machine-Learned Closure of URANS for Stably Stratified Turbulence: Connecting Physical Timescales & Data Hyperparameters of Deep Time-Series Models
par: Meena, Muralikrishnan Gopalakrishnan, et autres
Publié: (2024)
par: Meena, Muralikrishnan Gopalakrishnan, et autres
Publié: (2024)
Physics-Guided Actor-Critic Reinforcement Learning for Swimming in Turbulence
par: Koh, Christopher, et autres
Publié: (2024)
par: Koh, Christopher, et autres
Publié: (2024)
Control of Rayleigh-Bénard Convection: Effectiveness of Reinforcement Learning in the Turbulent Regime
par: Markmann, Thorben, et autres
Publié: (2025)
par: Markmann, Thorben, et autres
Publié: (2025)
From Zero to Turbulence: Generative Modeling for 3D Flow Simulation
par: Lienen, Marten, et autres
Publié: (2023)
par: Lienen, Marten, et autres
Publié: (2023)
Turbulence Scaling from Deep Learning Diffusion Generative Models
par: Whittaker, Tim, et autres
Publié: (2023)
par: Whittaker, Tim, et autres
Publié: (2023)
Learning Temporally Consistent Turbulence Between Sparse Snapshots via Diffusion Models
par: Sardar, Mohammed, et autres
Publié: (2025)
par: Sardar, Mohammed, et autres
Publié: (2025)
Non-intrusive Learning of Physics-Informed Spatio-temporal Surrogate for Accelerating Design
par: Mondal, Sudeepta, et autres
Publié: (2026)
par: Mondal, Sudeepta, et autres
Publié: (2026)
Reducing Spatial Discretization Error on Coarse CFD Simulations Using an OpenFOAM-Embedded Deep Learning Framework
par: Gonzalez-Sieiro, Jesus, et autres
Publié: (2024)
par: Gonzalez-Sieiro, Jesus, et autres
Publié: (2024)
NeuralFoil: An Airfoil Aerodynamics Analysis Tool Using Physics-Informed Machine Learning
par: Sharpe, Peter, et autres
Publié: (2025)
par: Sharpe, Peter, et autres
Publié: (2025)
A Two-Phase Deep Learning Framework for Adaptive Time-Stepping in High-Speed Flow Modeling
par: Helwig, Jacob, et autres
Publié: (2025)
par: Helwig, Jacob, et autres
Publié: (2025)
Deep Learning of Solver-Aware Turbulence Closures from Nudged LES Dynamics
par: Suriyanarayanan, Ashwin, et autres
Publié: (2026)
par: Suriyanarayanan, Ashwin, et autres
Publié: (2026)
Harnessing Equivariance: Modeling Turbulence with Graph Neural Networks
par: Kurz, Marius, et autres
Publié: (2025)
par: Kurz, Marius, et autres
Publié: (2025)
Stochastic Reconstruction of Gappy Lagrangian Turbulent Signals by Conditional Diffusion Models
par: Li, Tianyi, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Tianyi, et autres
Publié: (2024)
Spectrally Informed Learning of Fluid Flows
par: Shaffer, Benjamin D., et autres
Publié: (2024)
par: Shaffer, Benjamin D., et autres
Publié: (2024)
Pixel-Resolved Long-Context Learning for Turbulence at Exascale: Resolving Small-scale Eddies Toward the Viscous Limit
par: Yin, Junqi, et autres
Publié: (2025)
par: Yin, Junqi, et autres
Publié: (2025)
Implicit Augmentation from Distributional Symmetry in Turbulence Super-Resolution
par: Balla, Julia, et autres
Publié: (2025)
par: Balla, Julia, et autres
Publié: (2025)
Koopman-Based Surrogate Modelling of Turbulent Rayleigh-Bénard Convection
par: Markmann, Thorben, et autres
Publié: (2024)
par: Markmann, Thorben, et autres
Publié: (2024)
Benchmarking Autoregressive Conditional Diffusion Models for Turbulent Flow Simulation
par: Kohl, Georg, et autres
Publié: (2023)
par: Kohl, Georg, et autres
Publié: (2023)
Unfolding Time: Generative Modeling for Turbulent Flows in 4D
par: Saydemir, Abdullah, et autres
Publié: (2024)
par: Saydemir, Abdullah, et autres
Publié: (2024)
Hard Constraint Projection in a Physics Informed Neural Network
par: Horne, Miranda J. S., et autres
Publié: (2026)
par: Horne, Miranda J. S., et autres
Publié: (2026)
Physics-constrained convolutional neural networks for inverse problems in spatiotemporal partial differential equations
par: Kelshaw, Daniel, et autres
Publié: (2024)
par: Kelshaw, Daniel, et autres
Publié: (2024)
Solving Turbulent Rayleigh-Bénard Convection using Fourier Neural Operators
par: Straat, Michiel, et autres
Publié: (2025)
par: Straat, Michiel, et autres
Publié: (2025)
Quantifying Out-of-Training Uncertainty of Neural-Network based Turbulence Closures
par: Grogan, Cody, et autres
Publié: (2025)
par: Grogan, Cody, et autres
Publié: (2025)
Differentiable Turbulence: Closure as a partial differential equation constrained optimization
par: Shankar, Varun, et autres
Publié: (2023)
par: Shankar, Varun, et autres
Publié: (2023)
Physics-enhanced Neural Operator for Simulating Turbulent Transport
par: Chen, Shengyu, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Shengyu, et autres
Publié: (2024)
FLRNet: A Deep Learning Method for Regressive Reconstruction of Flow Field From Limited Sensor Measurements
par: Nguyen, Phong C. H., et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Phong C. H., et autres
Publié: (2024)
Anisotropic Permeability Tensor Prediction from Porous Media Microstructure via Physics-Informed Progressive Transfer Learning with Hybrid CNN-Transformer
par: Nooraiepour, Mohammad
Publié: (2026)
par: Nooraiepour, Mohammad
Publié: (2026)
Learned Coarse Models for Efficient Turbulence Simulation
par: Stachenfeld, Kimberly, et autres
Publié: (2021)
par: Stachenfeld, Kimberly, et autres
Publié: (2021)
Physics-Informed Chebyshev Polynomial Neural Operator for Parametric Partial Differential Equations
par: Chen, Biao, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Biao, et autres
Publié: (2026)
Challenges and Advancements in Modeling Shock Fronts with Physics-Informed Neural Networks: A Review and Benchmarking Study
par: Abbasi, Jassem, et autres
Publié: (2025)
par: Abbasi, Jassem, et autres
Publié: (2025)
Physics-constrained DeepONet for Surrogate CFD models: a curved backward-facing step case
par: Jnini, Anas, et autres
Publié: (2025)
par: Jnini, Anas, et autres
Publié: (2025)
Deep Operator Learning for High-Fidelity Fluid Flow Field Reconstruction from Sparse Sensor Measurements
par: Dang, Hiep Vo, et autres
Publié: (2024)
par: Dang, Hiep Vo, et autres
Publié: (2024)
Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure Analysis for Spatiotemporal Data
par: Ohmichi, Yuya
Publié: (2023)
par: Ohmichi, Yuya
Publié: (2023)
Documents similaires
-
Physics-Informed Priors with Application to Boundary Layer Velocity
par: Menicali, Luca, et autres
Publié: (2023) -
A Physics-Informed, Deep Double Reservoir Network for Forecasting Boundary Layer Velocity
par: Bonas, Matthew, et autres
Publié: (2023) -
Physics-Informed Graph Neural Network Surrogates for Turbulent Nanoparticle Dispersion in Dental Clinical Environments
par: Shende, Takshak, et autres
Publié: (2026) -
Physics-Guided Machine Learning for Uncertainty Quantification in Turbulence Models
par: Chu, Minghan, et autres
Publié: (2025) -
Active Control of Turbulent Airfoil Flows Using Adjoint-based Deep Learning
par: Liu, Xuemin, et autres
Publié: (2025)