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Titel:

Liquid Splash Modeling with Neural Networks

Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag
Art des Konferenzbeitrags:
Textbeitrag / Aufsatz
Autor(en):
Um, K.; Hu, X.; Thuerey, N.
Seitenangaben Beitrag:
pp. 171-182
Abstract:
This paper proposes a new data-driven approach to model detailed splashes for liquid simulations with neural networks. Our model learns to generate small-scale splash detail for the fluid-implicit-particle method using training data acquired from physically parametrized, high resolution simulations. We use neural networks to model the regression of splash formation using a classifier together with a velocity modifier. For the velocity modification, we employ a heteroscedastic model. We evaluate...     »
Stichworte:
liquid splash modeling; neural networks
Dewey-Dezimalklassifikation:
620 Ingenieurwissenschaften
Kongress- / Buchtitel:
Symosium on Computer Animation
Kongress / Zusatzinformationen:
Computer Graphics Forum
Band / Teilband / Volume:
Vol 37 / Issue 8
Jahr:
2018
Nachgewiesen in:
Scopus
Sprache:
en
WWW:
https://doi.org/10.1111/cgf.13522
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Aerodynamik und Strömungsmechanik
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