Post processing sparse and instantaneous 2D velocity fields using physics-informed neural networks - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Post processing sparse and instantaneous 2D velocity fields using physics-informed neural networks

Post-traitement de champs de vitesse instantanée et éparse à l'aide de réseaux de neurones informés par la physique

Résumé

This work tackles the problem of resolving high-resolution velocity fields from a set of sparse off-grid observations. This task, crucial in many applications spanning from experimental fluiddynamics to compute vision and medicine, can be addressed with deep neural network models trained to employ physics-based constraints. This work proposes an original unsupervised deep learning framework involving sub-grid models that improve the accuracy of super-resolved instantaneous and sparse velocity fields of turbulent flows. Python code, dataset and results are available at https://github.com/Chutlhu/TurboSuperResultion/
Fichier principal
Vignette du fichier
main.pdf (774.47 Ko) Télécharger le fichier
License.pdf (43.75 Ko) Télécharger le fichier
lxlaser2022_pipeline.pdf (65.97 Ko) Télécharger le fichier
lxlaser2022_tke.pdf (466.94 Ko) Télécharger le fichier
orcid.pdf (12.11 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03843184 , version 1 (08-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03843184 , version 1

Citer

Diego Di Carlo, Dominique Heitz, Thomas Corpetti. Post processing sparse and instantaneous 2D velocity fields using physics-informed neural networks. Proceedings of the 20th International Symposium on Application of Laser and Imaging Techniques to Fluid Mechanics, Jul 2022, Lisbonne, Portugal. ⟨hal-03843184⟩
165 Consultations
218 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More