論文の概要: Active flow control for three-dimensional cylinders through deep reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02462v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 13:30:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 18:05:55.532495
• Title: Active flow control for three-dimensional cylinders through deep reinforcement learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習による三次元シリンダのアクティブフロー制御
• Authors: Pol Su\'arez, Francisco Alc\'antara-\'Avila, Arnau Mir\'o, Jean Rabault, Bernat Font, Oriol Lehmkuhl and R. Vinuesa
• Abstract要約: 本稿では,複数のゼロネット・マス・フラックス合成ジェットを用いたアクティブフロー制御の初回成功例を示す。 ジェットは、ドラッグ係数を低減するために、そのスパンに沿って三次元のシリンダー上に配置される。 この手法は,計算流体力学解法とエージェントを結合した深層強化学習フレームワークに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents for the first time successful results of active flow control with multiple independently controlled zero-net-mass-flux synthetic jets. The jets are placed on a three-dimensional cylinder along its span with the aim of reducing the drag coefficient. The method is based on a deep-reinforcement-learning framework that couples a computational-fluid-dynamics solver with an agent using the proximal-policy-optimization algorithm. We implement a multi-agent reinforcement-learning framework which offers numerous advantages: it exploits local invariants, makes the control adaptable to different geometries, facilitates transfer learning and cross-application of agents and results in significant training speedup. In this contribution we report significant drag reduction after applying the DRL-based control in three different configurations of the problem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 個別に制御された0-net-mass-flux合成ジェットを用いたアクティブフロー制御を初めて成功させた。 ジェットはそのスパンに沿って三次元シリンダ上に配置され、抗力係数を低減させる。 計算流体力学解法を近位法最適化アルゴリズムを用いたエージェントと結合する深層強化学習フレームワークに基づいている。 局所不変量を活用したマルチエージェント強化学習フレームワークを実装し,異なるジオメトリに適応し,トランスファー学習やエージェントのクロスアプリケーションを容易にすることで,大幅なトレーニングスピードアップを実現している。 本報告では,DRLに基づく制御を3つの異なる構成で適用し,大幅なドラッグ低減を図った。

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