論文の概要: Active Control of Flow over Rotating Cylinder by Multiple Jets using
Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12083v3
- Date: Mon, 1 Jan 2024 18:46:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 02:12:02.864784
- Title: Active Control of Flow over Rotating Cylinder by Multiple Jets using
Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習による複数噴流による回転シリンダ上の流れのアクティブ制御
- Authors: Kamyar Dobakhti, Jafar Ghazanfarian
- Abstract要約: 本稿では, 深部強化学習(DRL)アルゴリズムとともにシリンダーに回転を付加する。
回転とDRLの組み合わせは渦の沈みを抑え、カルマン渦路を安定化させ、抵抗係数を最大49.75%減少させるので有望であることがわかった。
- 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: The real power of artificial intelligence appears in reinforcement learning,
which is computationally and physically more sophisticated due to its dynamic
nature. Rotation and injection are some of the proven ways in active flow
control for drag reduction on blunt bodies. In this paper, rotation will be
added to the cylinder alongside the deep reinforcement learning (DRL)
algorithm, which uses multiple controlled jets to reach the maximum possible
drag suppression. Characteristics of the DRL code, including controlling
parameters, their limitations, and optimization of the DRL network for use with
rotation will be presented. This work will focus on optimizing the number and
positions of the jets, the sensors location, and the maximum allowed flow rate
to jets in the form of the maximum allowed flow rate of each actuation and the
total number of them per episode. It is found that combining the rotation and
DRL is promising since it suppresses the vortex shedding, stabilizes the Karman
vortex street, and reduces the drag coefficient by up to 49.75%. Also, it will
be shown that having more sensors at more locations is not always a good choice
and the sensor number and location should be determined based on the need of
the user and corresponding configuration. Also, allowing the agent to have
access to higher flow rates, mostly reduces the performance, except when the
cylinder rotates. In all cases, the agent can keep the lift coefficient at a
value near zero, or stabilize it at a smaller number.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の真のパワーは強化学習に現れ、その動的性質から計算と物理的により洗練されたものである。
回転と注入は、鈍体での抗力低減のためのアクティブフロー制御で証明されたいくつかの方法である。
本稿では,複数の制御ジェットを用いて最大抗力抑制を行う深部強化学習(DRL)アルゴリズムとともに,シリンダに回転を付加する。
DRL符号の特徴として,パラメータの制御,制限,回転を考慮したDRLネットワークの最適化について述べる。
本研究は, ジェットの数と位置, センサ位置, 最大許容流量を, 各アクティベーションの最大流量と各エピソードの総流量の形式で最適化することに焦点を当てる。
回転とDRLの組み合わせは渦の沈みを抑え、カルマン渦路を安定化させ、抵抗係数を最大49.75%減少させるので有望であることがわかった。
また、より多くの場所にセンサを配置することは必ずしも良い選択ではなく、ユーザのニーズと対応する構成に基づいてセンサ番号と位置を決定する必要があることも示します。
また、シリンダーが回転する場合を除き、エージェントがより高い流量にアクセスできるようにすることで性能が低下する。
いずれの場合も、エージェントはリフト係数を0に近い値に維持したり、より小さい数値で安定化することができる。
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