論文の概要: Position control of an acoustic cavitation bubble by reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05674v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 20:33:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 19:23:52.665663
• Title: Position control of an acoustic cavitation bubble by reinforcement learning
• Title（参考訳）: 強化学習による音響キャビテーション気泡の位置制御
• Authors: K\'alm\'an Klapcsik, B\'alint Gyires-T\'oth, Juan Manuel Rossell\'o, Ferenc Heged\H{u}s
• Abstract要約: 音響キャビテーションバブルの位置を任意に制御できる制御技術を開発した。 エージェントは、バブル位置を操作するために最適な圧力振幅値を選択する必要がある。 場合によっては、最適制御は線形理論から期待される解の7倍の速度で行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A control technique is developed via Reinforcement Learning that allows arbitrary controlling of the position of an acoustic cavitation bubble in a dual-frequency standing acoustic wave field. The agent must choose the optimal pressure amplitude values to manipulate the bubble position in the range of $x/\lambda_0\in[0.05, 0.25]$. To train the agent an actor-critic off-policy algorithm (Deep Deterministic Policy Gradient) was used that supports continuous action space, which allows setting the pressure amplitude values continuously within $0$ and $1\, \mathrm{bar}$. A shaped reward function is formulated that minimizes the distance between the bubble and the target position and implicitly encourages the agent to perform the position control within the shortest amount of time. In some cases, the optimal control can be 7 times faster than the solution expected from the linear theory.
• Abstract（参考訳）: 二重周波数定在音場における音響キャビテーションバブルの位置を任意に制御できる強化学習を用いて制御技術を開発した。 エージェントは、x/\lambda_0\in[0.05, 0.25]$の範囲でバブル位置を操作するために最適な圧力振幅値を選択する必要がある。 エージェントを訓練するために、連続的なアクションスペースをサポートするアクター-批判オフポリシーアルゴリズム(ディープ決定論的ポリシー勾配)が用いられ、圧力振幅値を0$と1\, \mathrm{bar}$で連続的に設定できる。 気泡と目標位置との間の距離を最小化し、エージェントが最短時間で位置制御を行うことを暗黙的に促す形状の報酬関数を定式化する。 場合によっては、最適制御は、線形理論から期待される解の7倍高速である。

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