論文の概要: Low-Order Flow Reconstruction and Uncertainty Quantification in Disturbed Aerodynamics Using Sparse Pressure Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03406v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 22:02:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:46:16.825713
• Title: Low-Order Flow Reconstruction and Uncertainty Quantification in Disturbed Aerodynamics Using Sparse Pressure Measurements
• Title（参考訳）: スパース圧力測定による乱気流の低次流れの再構成と不確かさの定量化
• Authors: Hanieh Mousavi, Jeff D. Eldredge,
• Abstract要約: 本稿では,低次グステンカウンタ流場と昇降係数をスパース・ノイズ表面圧力測定から再構成する新しい機械学習フレームワークを提案する。 本研究では,センサのガス-空気相互作用に対する応答の時間変化を徹底的に検討し,センサ配置に関する貴重な知見を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a novel machine-learning framework for reconstructing low-order gust-encounter flow field and lift coefficients from sparse, noisy surface pressure measurements. Our study thoroughly investigates the time-varying response of sensors to gust-airfoil interactions, uncovering valuable insights into optimal sensor placement. To address uncertainties in deep learning predictions, we implement probabilistic regression strategies to model both epistemic and aleatoric uncertainties. Epistemic uncertainty, reflecting the model's confidence in its predictions, is modeled using Monte Carlo dropout, as an approximation to the variational inference in the Bayesian framework, treating the neural network as a stochastic entity. On the other hand, aleatoric uncertainty, arising from noisy input measurements, is captured via learned statistical parameters, which propagates measurement noise through the network into the final predictions. Our results showcase the efficacy of this dual uncertainty quantification strategy in accurately predicting aerodynamic behavior under extreme conditions while maintaining computational efficiency, underscoring its potential to improve online sensor-based flow estimation in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低次ガスト・エンカウンタ流場と昇降係数をスパース・ノイズ表面圧力測定から再構成する新しい機械学習フレームワークを提案する。 本研究では,センサのガス-翼間相互作用に対する応答の時間変化を徹底的に検討し,センサ配置に関する貴重な知見を明らかにした。 深層学習予測の不確実性に対処するため, 我々は, エピステミックおよびアレタリックな不確実性の両方をモデル化するための確率論的回帰戦略を実装した。 エピステミック不確実性は、モデルが予測に自信を持っていることを反映し、モンテカルロのドロップアウトをベイズフレームワークの変分推論の近似としてモデル化し、ニューラルネットワークを確率的実体として扱う。 一方、ノイズ入力測定から生じるアレタリックな不確実性は、学習された統計的パラメータを通して取得され、ネットワークを介して最終的な予測へと計測ノイズを伝搬する。 計算効率を保ちながら、極端な条件下での空力挙動を正確に予測する上で、この2つの不確実性定量化戦略の有効性を実証し、実世界のアプリケーションにおけるオンラインセンサベースフロー推定の改善の可能性を明らかにした。

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