論文の概要: Information-theoretic machine learning for time-varying mode decomposition of separated airfoil wakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24132v1
• Date: Fri, 30 May 2025 01:59:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.725579
• Title: Information-theoretic machine learning for time-varying mode decomposition of separated airfoil wakes
• Title（参考訳）: 分離エアフォイルウェイクの時間変化モード分解のための情報理論機械学習
• Authors: Kai Fukami, Ryo Araki,
• Abstract要約: NACA0012翼まわりの分離流れの3つの例,すなわち,攻撃後の安定角度におけるラミナ周期波動,強い渦-翼相互作用,および時空間周期領域における乱流波動について考察する。 本手法は,時変リフト応答に付随する情報的渦構造を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We perform an information-theoretic mode decomposition for separated wakes around a wing. The current data-driven approach based on a neural network referred to as deep sigmoidal flow enables the extraction of an informative component from a given flow field snapshot with respect to a target variable at a future time stamp, thereby capturing the causality as a time-varying modal structure. We consider three examples of separated flows around a NACA0012 airfoil, namely, 1. laminar periodic wake at post-stall angles of attack, 2. strong vortex-airfoil interactions, and 3. a turbulent wake in a spanwise-periodic domain. The present approach reveals informative vortical structures associated with a time-varying lift response. For the periodic shedding cases, the informative structures vary in time corresponding to the fluctuation level from their mean values. With the second example of vortex-airfoil interactions, how the effect of vortex gust on a wing emerges in the lift response over time is identified in an interpretable manner. Furthermore, for the case of turbulent wake, the present model highlights structures near the wing and vortex cores as informative components based solely on the information metric without any prior knowledge of aerodynamics and length scales. This study provides causality-based insights into a range of unsteady aerodynamic problems.
• Abstract（参考訳）: 主翼周辺で分離されたウェイクに対する情報理論モード分解を行う。 ディープシグモダルフローと呼ばれるニューラルネットワークに基づく現在のデータ駆動アプローチにより、将来のタイムスタンプにおいて、対象変数に対して所定のフローフィールドスナップショットから情報成分を抽出し、時間変化モーダル構造として因果性を取得することができる。 NACA0012翼まわりの分離流れの3つの例を考察する。 一 攻撃後角度における涙の周期的覚醒 2.強い渦-翼相互作用、及び 3. 周期的な領域における乱れの起こし。 本手法は,時変リフト応答に付随する情報的渦構造を明らかにする。 周期的なシーディングの場合、情報構造は、その平均値から変動レベルに応じた時間で変化する。 渦-翼相互作用の第2の例では、時とともにリフト応答において、翼に対する渦ガスの効果がどのように出現するかを解釈可能な方法で同定する。 さらに, 乱流発生の場合, 本モデルでは, 空力学や長さスケールの事前知識を伴わずに, 情報量測定のみに基づく情報成分として, 主翼と渦コアの近傍の構造を強調した。 この研究は、様々な非定常空気力学問題に対する因果関係に基づく洞察を提供する。

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