論文の概要: Genetically-inspired convective heat transfer enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12618v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 07:28:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 21:41:10.340646
- Title: Genetically-inspired convective heat transfer enhancement
- Title（参考訳）: 遺伝的にインスパイアされた対流伝熱促進
- Authors: Rodrigo Castellanos and Andrea Ianiro and Stefano Discetti
- Abstract要約: 平板上の乱流境界層(TBL)における対流熱伝達を人工知能を用いて促進する。
アクチュエータは、フリーストリームに整列した6つのスロットジェットの集合である。
制御法則は、未飽和のTBLと定常ジェットによる作動に関して最適化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The convective heat transfer in a turbulent boundary layer (TBL) on a flat
plate is enhanced using an artificial intelligence approach based on linear
genetic algorithms control (LGAC). The actuator is a set of six slot jets in
crossflow aligned with the freestream. An open-loop optimal periodic forcing is
defined by the carrier frequency, the duty cycle and the phase difference
between actuators as control parameters. The control laws are optimised with
respect to the unperturbed TBL and to the actuation with a steady jet. The cost
function includes the wall convective heat transfer rate and the cost of the
actuation. The performance of the controller is assessed by infrared
thermography and characterised also with particle image velocimetry
measurements. The optimal controller yields a slightly asymmetric flow field.
The LGAC algorithm converges to the same frequency and duty cycle for all the
actuators. It is noted that such frequency is strikingly equal to the inverse
of the characteristic travel time of large-scale turbulent structures advected
within the near-wall region. The phase difference between multiple jet
actuation has shown to be very relevant and the main driver of flow asymmetry.
The results pinpoint the potential of machine learning control in unravelling
unexplored controllers within the actuation space. Our study furthermore
demonstrates the viability of employing sophisticated measurement techniques
together with advanced algorithms in an experimental investigation.
- Abstract（参考訳）: 平坦なプレート上の乱流境界層(TBL)における対流熱伝達を、線形遺伝的アルゴリズム制御(LGAC)に基づく人工知能アプローチを用いて促進する。
アクチュエータは、フリーストリームに整列した6つのスロットジェットの集合である。
開ループ最適周期強制は、キャリア周波数、デューティサイクル、アクチュエータ間の位相差を制御パラメータとして定義する。
制御法則は、未飽和のTBLと定常ジェットによる作動に関して最適化される。
コスト関数は、壁対流熱伝達率とアクチュエータのコストを含む。
制御器の性能は赤外線サーモグラフィにより評価され、粒子画像速度測定でも特徴付けられる。
最適制御器はわずかに非対称な流れ場を与える。
LGACアルゴリズムは、すべてのアクチュエータに対して同じ周波数とデューティサイクルに収束する。
この周波数は, 壁近傍で発生する大規模乱流構造の特性移動時間の逆数と著しく等しいことに注意が必要である。
複数のジェットアクチュエータ間の位相差は非常に関係があることが示され、フロー非対称性の主要因となった。
その結果、アクティベーション空間内の未探索のコントローラに対する機械学習制御の可能性が特定される。
さらに,本研究は,高度な計測技術と高度なアルゴリズムを併用した実験研究の可能性を実証するものである。
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