論文の概要: Deep Reinforcement Learning for the Heat Transfer Control of Pulsating Impinging Jets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13955v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 08:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 16:31:09.705810
• Title: Deep Reinforcement Learning for the Heat Transfer Control of Pulsating Impinging Jets
• Title（参考訳）: パルス衝突噴流の熱伝達制御のための深部強化学習
• Authors: Sajad Salavatidezfouli, Giovanni Stabile and Gianluigi Rozza
• Abstract要約: 本研究では,計算流体力学に基づく熱制御における深部強化学習(DRL)の適用性について検討する。 熱制御のためのバニラ深部Q-Network (DQN) 法の有効性と有効性を評価することから始める。
• 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 research study explores the applicability of Deep Reinforcement Learning (DRL) for thermal control based on Computational Fluid Dynamics. To accomplish that, the forced convection on a hot plate prone to a pulsating cooling jet with variable velocity has been investigated. We begin with evaluating the efficiency and viability of a vanilla Deep Q-Network (DQN) method for thermal control. Subsequently, a comprehensive comparison between different variants of DRL is conducted. Soft Double and Duel DQN achieved better thermal control performance among all the variants due to their efficient learning and action prioritization capabilities. Results demonstrate that the soft Double DQN outperforms the hard Double DQN. Moreover, soft Double and Duel can maintain the temperature in the desired threshold for more than 98% of the control cycle. These findings demonstrate the promising potential of DRL in effectively addressing thermal control systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,数値流体力学に基づく熱制御における深部強化学習(DRL)の適用性について検討する。 そこで, 推進冷却ジェットに対する高温板上の強制対流の速度変化について検討した。 熱制御のためのバニラ深部Q-Network(DQN)法の有効性と効率を評価することから始める。 その後、DRLの異なる変種間の包括的比較を行う。 ソフトダブルとデュエルDQNは、効率的な学習と行動優先順位付け能力により、全ての変種で優れた熱制御性能を達成した。 その結果,ソフトダブルDQNはハードダブルDQNよりも優れていた。 さらに、ソフトダブルとデュエルは、制御サイクルの98%以上で所望の閾値の温度を維持することができる。 これらの結果は、DRLが熱制御システムに効果的に対処する可能性を示している。

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