論文の概要: Dynamic Feature-based Deep Reinforcement Learning for Flow Control of Circular Cylinder with Sparse Surface Pressure Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01995v3
• Date: Sat, 1 Jun 2024 09:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 21:20:11.214741
• Title: Dynamic Feature-based Deep Reinforcement Learning for Flow Control of Circular Cylinder with Sparse Surface Pressure Sensing
• Title（参考訳）: 平滑な表面圧力センサによる円柱の流動制御のための動的特徴量に基づく深部強化学習
• Authors: Qiulei Wang, Lei Yan, Gang Hu, Wenli Chen, Jean Rabault, Bernd R. Noack,
• Abstract要約: 本研究では,低抵抗および低リフト変動に着目した閉ループシリンダーウェイク制御のための自己学習アルゴリズムを提案する。 その結果、動的特徴ベースDRL(DF-DRL)は、動的モデルなしで自動的に植物内のフィードバック制御を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.330823385793404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes a self-learning algorithm for closed-loop cylinder wake control targeting lower drag and lower lift fluctuations with the additional challenge of sparse sensor information, taking deep reinforcement learning as the starting point. DRL performance is significantly improved by lifting the sensor signals to dynamic features (DF), which predict future flow states. The resulting dynamic feature-based DRL (DF-DRL) automatically learns a feedback control in the plant without a dynamic model. Results show that the drag coefficient of the DF-DRL model is 25% less than the vanilla model based on direct sensor feedback. More importantly, using only one surface pressure sensor, DF-DRL can reduce the drag coefficient to a state-of-the-art performance of about 8% at Re = 100 and significantly mitigate lift coefficient fluctuations. Hence, DF-DRL allows the deployment of sparse sensing of the flow without degrading the control performance. This method also shows good robustness in controlling flow under higher Reynolds numbers, which reduces the drag coefficient by 32.2% and 46.55% at Re = 500 and 1000, respectively, indicating the broad applicability of the method. Since surface pressure information is more straightforward to measure in realistic scenarios than flow velocity information, this study provides a valuable reference for experimentally designing the active flow control of a circular cylinder based on wall pressure signals, which is an essential step toward further developing intelligent control in realistic multi-input multi-output (MIMO) system.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,低抵抗および低リフト変動を目標とした閉ループシリンダーウェイク制御のための自己学習アルゴリズムを提案する。 DRLの性能は、センサー信号を動的特徴(DF)に引き上げることで大幅に向上し、将来の流れ状態を予測する。 その結果、動的特徴ベースDRL(DF-DRL)は、動的モデルなしで自動的に植物内のフィードバック制御を学習する。 その結果,DF-DRLモデルの抵抗係数は直接センサフィードバックに基づいてバニラモデルよりも25%小さいことがわかった。 さらに, DF-DRLは1つの表面圧力センサのみを用いて, Re = 100 で約8%の最先端性能にドラッグ係数を低減し, 昇降係数の変動を著しく軽減することができる。 したがって、DF-DRLは制御性能を低下させることなく、流れのスパースセンシングを展開できる。 この方法はまた、より高いレイノルズ数の下での流路制御において良好な堅牢性を示し、Re = 500 と 1000 でそれぞれドラッグ係数を 32.2% と 46.55% 減らし、この方法の適用可能性を示している。 表面圧力情報は,流速情報よりも現実的なシナリオで測定しやすいため,壁面圧力信号に基づいて円柱のアクティブフロー制御を実験的に設計する上で貴重な基準を提供する。

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