論文の概要: Modelling of physical systems with a Hopf bifurcation using mechanistic models and machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06910v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 12:27:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 17:41:01.909041
• Title: Modelling of physical systems with a Hopf bifurcation using mechanistic models and machine learning
• Title（参考訳）: 機械モデルと機械学習を用いたホップ分岐を用いた物理系のモデリング
• Authors: K.H. Lee and D.A.W. Barton and L.Renson
• Abstract要約: 物理系の極限周期振動をホップ分岐で予測するために,機械的モデルと機械的モデルを組み合わせた新しいハイブリッド・モデリング手法を提案する。 このモデルから実験観測へのデータ駆動マッピングは、機械学習技術を用いて実験データに基づいて同定される。 この手法は汎用的でデータ効率が良く、分岐構造以外のシステムについて事前の知識がなければ精度が良いことが示されている。
• 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 propose a new hybrid modelling approach that combines a mechanistic model with a machine-learnt model to predict the limit cycle oscillations of physical systems with a Hopf bifurcation. The mechanistic model is an ordinary differential equation normal-form model capturing the bifurcation structure of the system. A data-driven mapping from this model to the experimental observations is then identified based on experimental data using machine learning techniques. The proposed method is first demonstrated numerically on a Van der Pol oscillator and a three-degree-of-freedom aeroelastic model. It is then applied to model the behaviour of a physical aeroelastic structure exhibiting limit cycle oscillations during wind tunnel tests. The method is shown to be general, data-efficient and to offer good accuracy without any prior knowledge about the system other than its bifurcation structure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,物理系のリミットサイクル振動とホップ分岐を予測するために,機械モデルと機械学習モデルを組み合わせた新しいハイブリッドモデリング手法を提案する。 機械力学モデルは、システムの分岐構造を捉える通常の微分方程式正規形モデルである。 このモデルから実験観測へのデータ駆動マッピングは、機械学習技術を用いて実験データに基づいて同定される。 提案手法はファンデルpol発振器と3自由度エアロ弾性モデルを用いて数値実験を行った。 次に、風洞実験中に限界周期振動を示す物理的空力弾性構造の挙動をモデル化する。 本手法は, システムに関する事前知識を必要とせず, 汎用的かつデータ効率が良く, 精度も良好であることを示す。

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