MODELACIÓN DE PROBLEMAS DIRECTOS E INVERSOS EN HIDRODINÁMICA DE CANALES MEDIANTE OPERADORES NEURONALES DE FOURIER
JONATHAN POBLETE CÁCERES (1)
YARKO NIÑO CAMPOS (2)
LUIS ZAMORANO RIQUELME (3)
Esta investigación evalúa la aplicación de Operadores Neuronales de Fourier (FNO) en problemas directos e inversos de la modelación de flujos en canales. A partir de datos de simulaciones numéricas de Saint Venant 2D para tres geometrías de lecho, se optimizaron arquitecturas FNO para doce escenarios numéricos experimentales. Un hallazgo importante fue la superioridad de un enfoque puramente basado en datos; la inclusión de una función de pérdida informada por la física no mejoró el rendimiento, lo que sugiere que los FNO aprenden implícitamente la física subyacente cuando se dispone de datos suficientes. Los modelos demostraron una capacidad excepcional para resolver problemas inversos dimensionales, reconstruyendo con alta fidelidad la batimetría del lecho y los parámetros hidráulicos (R^2 >0.98) a partir de los campos de velocidad, independientemente de la complejidad geométrica. Sin embargo, se identificaron dos desafíos principales en geometrías complejas: la predicción de componentes de flujo secundarios, como la velocidad transversal, resultó ser difícil y la adimensionalización obstaculizó significativamente la resolución de problemas inversos. El estudio también confirma que la arquitectura FNO óptima es altamente específica para cada tarea, lo que pone énfasis en la necesidad de un ajuste de hiperparámetros automatizado para maximizar el rendimiento.
1 Estudiante de Magíster, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Chile – email: jonathan.poblete@ing.uchile.cl
2 Profesor Titular, Departamento de Ingeniería Civil, Advanced Mining Technology Center (AMTC), Universidad de
Chile – email: ynino@uchile.cl
3 Jefe de Ingeniería y Desarrollo, Instituto Nacional de Hidráulica – email:luiszamorano@inh.cl
PobleteJonathan_TrabajoSOCHID_revfinal.pdf
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