此外,其误差并没有在前400步相比有显著增加,这使得MeshGraphNets对升力和阻力系数的预测几乎与CFD结果完全一致。正如图10所示,FVGN更准确地捕捉到了非定常流动下的涡脱相位,而由MGN预测的相位并没有与CFD结果对齐,这解释了表III中展示的MeshGraphNets(有向)的大相对均方误差。这个误差不仅包括预测的物理场的振幅误...
这篇论文主要研究了利用图神经网络(GNN)和专家指导来进行自适应网格生成的问题。在计算流体动力学(CFD)中,模拟域的精确网格划分对于准确模拟至关重要,但精细网格和自适应网格划分技术都存在较高的计算成本。因此,网格生成过程严重依赖于专家知识和多年经验。自动化网格生成可以节省大量时间和精力,加快设计过程。本文提出...
他对 CFD 和流体力学的着迷导致他获得了两个机械工程学位(莱斯大学和斯坦福大学),然后他决定这一切都是关于数学的。乔的博士工作是将 AMG 应用于储层模拟问题,并与高性能化学模拟和并行计算相结合。他于 2013 年加入 NVIDIA ,领导 AmgX 产品团队。 查看Joe Eaton 所有文章...
We trained, evaluated, and tested PI-GNN using high-fidelity simulated Computational Fluid Dynamics (CFD) data in a phantom model of vascular stenosis. Subsequent testing of our proposed network on in vitro 4D flow MRI data exhibited commendable precision in velocity field estimation for super-...
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The main advantages of CFD in this practice has been that: (1) it allows for analysis of a specific and complex building or building config- uration; (2) it provides high data on spatial resolution; (3) it makes consideration of high Reynolds number flows for atmospheric conditions possible...
由于GNN 在图节点之间强大的建模功能,使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文我们将介绍关于 GNN 热门应用研究。 近年来,由于图结构的强大表现力,用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的处理图域信息的...
Ualign: pushing the limit of template-free retrosynthesis prediction with unsupervised SMILES alignment (https://jcheminf.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13321-024-00877-2) - UAlign/enc_cu113.yml at newgnn · jcheminform/UAlign
【导读】专知整理2022年来在深度学习/机器学习/知识图谱//NLP/CV/因果推理的综述论文,欢迎大家查看! 请扫码加入专知人工智能群(长按二维码),或者加专知小助手微信(zhuanzhi02),加入专知主题群(请备注主题类型:AI、NLP、CV、 KG、论文等...
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