論文の概要: A nudged hybrid analysis and modeling approach for realtime wake-vortex transport and decay prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03157v2
• Date: Fri, 5 Mar 2021 15:11:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 18:57:03.638907
• Title: A nudged hybrid analysis and modeling approach for realtime wake-vortex transport and decay prediction
• Title（参考訳）: リアルタイムウェイク渦輸送と減衰予測のためのハイブリッド解析とモデリング手法
• Authors: Shady Ahmed, Suraj Pawar, Omer San, Adil Rasheed, Mandar Tabib
• Abstract要約: 流れの縮小秩序モデル (ROM) を強化するための長期記憶 (LSTM) ヌージングフレームワークは, 騒音測定を利用して航空交通改善を行った。 我々は、現実的な応用において、初期および境界条件、モデルパラメータ、および測定に不確実性が存在するという事実に基づいて構築する。 LSTM nudging (LSTM-N) 法では,不完全なGROMと不確実な状態推定を組み合わせた予測とスパーシアンセンサ測定を併用して,動的データ同化フレームワークにおいてより信頼性の高い予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We put forth a long short-term memory (LSTM) nudging framework for the enhancement of reduced order models (ROMs) of fluid flows utilizing noisy measurements for air traffic improvements. Toward emerging applications of digital twins in aviation, the proposed approach allows for constructing a realtime predictive tool for wake-vortex transport and decay systems. We build on the fact that in realistic application, there are uncertainties in initial and boundary conditions, model parameters, as well as measurements. Moreover, conventional nonlinear ROMs based on Galerkin projection (GROMs) suffer from imperfection and solution instabilities, especially for advection-dominated flows with slow decay in the Kolmogorov width. In the presented LSTM nudging (LSTM-N) approach, we fuse forecasts from a combination of imperfect GROM and uncertain state estimates, with sparse Eulerian sensor measurements to provide more reliable predictions in a dynamical data assimilation framework. We illustrate our concept by solving a two-dimensional vorticity transport equation. We investigate the effects of measurements noise and state estimate uncertainty on the performance of the LSTM-N behavior. We also demonstrate that it can sufficiently handle different levels of temporal and spatial measurement sparsity, and offer a huge potential in developing next-generation digital twin technologies.
• Abstract（参考訳）: 空気交通改善のためのノイズ測定を応用した流体の低次モデル(ROM)の強化を目的とした,長期記憶(LSTM)ヌージングフレームワークを試作した。 航空におけるディジタル双生児の新たな応用に向けて,提案手法は,ウェイク渦輸送・減衰系のリアルタイム予測ツールの構築を可能にする。 実際のアプリケーションでは、初期条件と境界条件、モデルパラメータ、測定値に不確実性があるという事実に基づいています。 さらに、ガレルキン射影(grom)に基づく従来の非線形romは、特にコルモゴロフ幅の減衰が遅いアドベクション支配流において不完全さと解不安定性に苦しむ。 LSTM nudging (LSTM-N) 法では,不完全なGROMと不確実な状態推定の組み合わせと疎ユーレリアセンサ測定を併用して,動的データ同化フレームワークにおいてより信頼性の高い予測を行う。 二次元渦輸送方程式を解いて概念を説明する。 LSTM-Nの挙動に及ぼす計測ノイズと状態推定の不確実性の影響を検討した。 また、時間的および空間的測定の難しさを十分に処理できることを実証し、次世代のデジタルツイン技術を開発する上で大きな可能性を秘めている。

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