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物理学 > 流体动力学

arXiv:2505.01681 (physics)
[提交于 2025年5月3日 ]

标题: 大型语言模型驱动的湍流模型开发

标题: Large Language Model Driven Development of Turbulence Models

Authors:Zhongxin Yang, Yuanwei Bin, Yipeng Shi, Xiang I.A. Yang
摘要: 人工智能(AI)在围棋、图像识别和蛋白质折叠等专业任务上已经达到了人类水平的性能,这引发了人们对AI奇点的展望——在这个奇点中,机器不仅匹配而且超越了人类的推理能力。 在这里,我们展示了在湍流建模背景下朝着这一愿景迈出的一步。 通过将一个大型语言模型(LLM),DeepSeek-R1,视为平等合作伙伴,我们建立了一个闭环、迭代的工作流程,在这个流程中,LLM提出了、改进了并推理由逆压梯度(APG)、系统旋转和表面粗糙度影响的近壁湍流模型。 通过多次涉及长链推理和先验及后验评估的交互过程,LLM生成的模型不仅重新发现了已知策略,还综合出了优于基线壁面模型的新策略。 具体而言,它建议引入物质导数以捕捉APG流动中的历史效应,修改壁面定律以考虑系统旋转,并开发基于表面统计信息的粗糙壁面模型。 与通常由人为设计的黑盒架构组成的数据驱动湍流建模方法不同,这里开发的模型具有物理可解释性,并基于明确的推理。
摘要: Artificial intelligence (AI) has achieved human-level performance in specialized tasks such as Go, image recognition, and protein folding, raising the prospect of an AI singularity-where machines not only match but surpass human reasoning. Here, we demonstrate a step toward this vision in the context of turbulence modeling. By treating a large language model (LLM), DeepSeek-R1, as an equal partner, we establish a closed-loop, iterative workflow in which the LLM proposes, refines, and reasons about near-wall turbulence models under adverse pressure gradients (APGs), system rotation, and surface roughness. Through multiple rounds of interaction involving long-chain reasoning and a priori and a posteriori evaluations, the LLM generates models that not only rediscover established strategies but also synthesize new ones that outperform baseline wall models. Specifically, it recommends incorporating a material derivative to capture history effects in APG flows, modifying the law of the wall to account for system rotation, and developing rough-wall models informed by surface statistics. In contrast to conventional data-driven turbulence modeling-often characterized by human-designed, black-box architectures-the models developed here are physically interpretable and grounded in clear reasoning.
主题: 流体动力学 (physics.flu-dyn)
引用方式: arXiv:2505.01681 [physics.flu-dyn]
  (或者 arXiv:2505.01681v1 [physics.flu-dyn] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.01681
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Zhongxin Yang [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 5 月 3 日 04:01:25 UTC (6,915 KB)
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