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A PINN Methodology for Temperature Field Inference in the PIV Measurement Plane: Case of Rayleigh-Bénard Convection

Volk, Marie-Christine und Lucor, Didier und Sergent, Anne und Mommert, Michael und Bauer, Christian und Wagner, Claus (2025) A PINN Methodology for Temperature Field Inference in the PIV Measurement Plane: Case of Rayleigh-Bénard Convection. ArXiv. Joint event Euromech Colloquium on Data-Driven Fluid Dynamics/2nd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics, 2025-04-02 - 2025-04-04, London, UK.

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Offizielle URL: https://arxiv.org/abs/2503.23801

Kurzfassung

We present a method to infer temperature fields from stereo particle-image velocimetry (PIV) data in turbulent Rayleigh-Bénard convection (RBC) using Physics-informed neural networks (PINNs). The physical setup is a cubic RBC cell with Rayleigh number and Prandtl number . With data only available in a vertical plane , the residuals of the governing partial differential equations are minimised in an enclosing 3D domain around with thickness . Dynamic collocation point sampling strategies are used to overcome the lack of 3D labelled information and to optimize the overall convergence of the PINN. In particular, in the out-of-plane direction , the collocation points are distributed according to a normal distribution, in order to emphasize the region where data is provided. Along the vertical direction, we leverage meshing information and sample points from a distribution designed based on the grid of a direct numerical simulation (DNS). This approach points greater attention to critical regions, particularly the areas with high temperature gradients within the thermal boundary layers. Using planar three-component velocity data from a DNS, we successfully validate the reconstruction of the temperature fields in the PIV plane. We evaluate the robustness of our method with respect to characteristics of the labelled data used for training: the data time span, the sampling frequency, some noisy data and boundary data omission, aiming to better accommodate the challenges associated with experimental data. Developing PINNs on controlled simulation data is a crucial step toward their effective deployment on experimental data. The key is to systematically introduce noise, gaps, and uncertainties in simulated data to mimic real-world conditions and ensure robust generalization.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/212037/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A PINN Methodology for Temperature Field Inference in the PIV Measurement Plane: Case of Rayleigh-Bénard Convection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Volk, Marie-ChristineMarie-Christine.Volk (at) dlr.dehttps://orcid.org/0009-0003-8963-2724NICHT SPEZIFIZIERT
Lucor, DidierNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sergent, AnneNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mommert, MichaelMichael.Mommert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7817-3388NICHT SPEZIFIZIERT
Bauer, ChristianChristian.Bauer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1838-6194NICHT SPEZIFIZIERT
Wagner, ClausClaus.Wagner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2273-0568NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:April 2025
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 1-23
Verlag:ArXiv
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Physics-informed Neural Networks, Rayleigh-Bénard Convection, PIV, Scientific Machine Learning
Veranstaltungstitel:Joint event Euromech Colloquium on Data-Driven Fluid Dynamics/2nd ERCOFTAC Workshop on Machine Learning for Fluid Dynamics
Veranstaltungsort:London, UK
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:2 April 2025
Veranstaltungsende:4 April 2025
Veranstalter :Organizers: Prof. Luca Magri, Dr. Georgios Rigas
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - RoSto - Rolling Stock
Standort: Göttingen
Institute & Einrichtungen:Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik > Bodengebundene Fahrzeuge
Hinterlegt von: Volk, Marie-Christine
Hinterlegt am:25 Jun 2025 15:19
Letzte Änderung:03 Jul 2025 10:54

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