機械学習による流体解析

2,3年ぐらい前から「機械学習による流体解析」というのが流行っているらしいです。（今頃気がつきました。）
従来のシミュレーション方式に比べて計算時間が数十分の一にできたり精度の高いシミュレーションができるそうです。

PhiFlowとかjax-cfdなどのオープンソースのソフトウェアもあるんですね。

PhiFlow
https://github.com/tum-pbs/PhiFlow/


jax-cfd
https://github.com/google/jax-cfd

https://colab.research.google.com/github/google/jax-cfd/blob/main/notebooks/demo.ipynb



YouTubeにLBM (Lattice Boltzmann Method) Fluid Simulation in Python with JAX というのがあったので、GPU(GTX 1650Ti)付きのノートパソコンで動かしてみました。


ノートパソコンの非力なGPUでも、わすか数秒でシミュレーション結果の動画が作れます。

再生できない場合、ダウンロードは🎥こちら

オリジナルのソース
https://github.com/Ceyron/machine-learning-and-simulation/blob/main/english/simulation_scripts/lattice_boltzmann_method_python_jax.py
では、円柱（cylinder）の周りの流体の計算になっていますが、障害物の形を変えたシミュレーションもやってみました。

ひし形

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楕円形

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