NeuralDEM: Новая высокопроизводительная симуляция крупных частиц с помощью нейронных операторов

Новые разработки в симуляции частиц

Недавние достижения в симуляции потоков частиц значительно повлияли на различные отрасли, такие как горная добыча и фармацевтика. Частичные системы состоят из гранулированных материалов, которые взаимодействуют друг с другом и окружающими жидкостями. Точное моделирование этих процессов критично для их оптимизации. Однако традиционные численные методы, такие как Метод Дискретных Элементов (DEM), сталкиваются с серьезными вычислительными ограничениями.

Проблемы традиционных методов

Традиционные методы требуют огромных вычислительных ресурсов и длительного времени для симуляций. Особенно это проблематично при моделировании миллионов частиц, где необходимы микросекундные временные шаги, что делает симуляции неэффективными для реального времени.

Решение NeuralDEM

Исследователи из NXAI GmbH и других институтов разработали NeuralDEM. Этот инструмент использует глубокое обучение для замены традиционных методов, значительно снижая вычислительную сложность. NeuralDEM предсказывает макроскопические характеристики, такие как режимы потока и транспортные явления, без необходимости детальной калибровки микроскопических параметров.

Преимущества NeuralDEM

Масштабируемость: Моделирование систем с более чем 500,000 частицами и 160,000 жидкостными ячейками.
Точность: Высокая степень точности предсказаний с ошибками до 0.41%.
Эффективность: Сокращение времени вычислений с часов до реального времени.
Общность: Адаптация к различным параметрам систем.
Инновация: Введение многогранных нейронных операторов для повышения гибкости и точности.

Выводы

NeuralDEM открывает новые горизонты в симуляции потоков частиц, улучшая вычислительную эффективность и применимость в промышленности. Его успехи в моделировании показывают, как можно интегрировать передовые технологии в реальные процессы, предоставляя новые возможности для инноваций в моделировании частичных систем.