論文の概要: Control of Two-way Coupled Fluid Systems with Differentiable Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00342v1
- Date: Wed, 1 Jun 2022 09:12:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-02 23:30:57.223364
- Title: Control of Two-way Coupled Fluid Systems with Differentiable Solvers
- Title（参考訳）: 微分型解法を有する双方向連成流体系の制御
- Authors: Brener Ramos, Felix Trost, Nils Thuerey
- Abstract要約: 本研究では、複雑な非線形力学系を制御するためにディープニューラルネットワークを用いることを検討する。
ナヴィエ・ストークス方程式を2方向のカップリングで解き、非線形摂動を生じさせる。
提案手法を用いてトレーニングしたコントローラは,評価指標や一般化能力の点で,古典的,学習的な代替品よりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.435002906710803
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate the use of deep neural networks to control complex nonlinear
dynamical systems, specifically the movement of a rigid body immersed in a
fluid. We solve the Navier Stokes equations with two way coupling, which gives
rise to nonlinear perturbations that make the control task very challenging.
Neural networks are trained in an unsupervised way to act as controllers with
desired characteristics through a process of learning from a differentiable
simulator. Here we introduce a set of physically interpretable loss terms to
let the networks learn robust and stable interactions. We demonstrate that
controllers trained in a canonical setting with quiescent initial conditions
reliably generalize to varied and challenging environments such as previously
unseen inflow conditions and forcing, although they do not have any fluid
information as input. Further, we show that controllers trained with our
approach outperform a variety of classical and learned alternatives in terms of
evaluation metrics and generalization capabilities.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,複雑な非線形力学系,特に流体に浸漬した剛体の動きを制御するためのディープニューラルネットワークの利用について検討する。
ナビエ・ストークス方程式を2方向のカップリングで解き、非線形摂動を引き起こして制御タスクを非常に困難にする。
ニューラルネットワークは、異なるシミュレータから学習するプロセスを通じて、望ましい特性を持つコントローラとして振る舞う教師なしの方法で訓練される。
本稿では,ネットワークがロバストで安定した相互作用を学習できるように,物理的に解釈可能な損失項を導入する。
本研究では, 初期条件が一定条件の正準条件で訓練されたコントローラが, 入力として流体情報を持たないにも関わらず, 従来は見つからなかった流入条件や強制など, 多様な困難環境に確実に一般化できることを実証する。
さらに,我々のアプローチで訓練されたコントローラは,評価指標や一般化能力の観点から,様々な古典的・学習的な代替手段を上回っていることを示す。
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