論文の概要: Smart navigation of a gravity-driven glider with adjustable centre-of-mass
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09250v1
- Date: Fri, 10 Oct 2025 10:41:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.710975
- Title: Smart navigation of a gravity-driven glider with adjustable centre-of-mass
- Title（参考訳）: 調整可能な質量中心を有する重力駆動グライダーのスマートナビゲーション
- Authors: X. Jiang, J. Qiu, K. Gustavsson, B. Mehlig, L. Zhao,
- Abstract要約: 粘性流体に沈着する小型グライダーは, 質量の中心を動的に調整することで移動可能であることを示す。
グライダーが目標地点に正確に到達できるようにするための2つの最適ナビゲーション戦略を見出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial gliders are designed to disperse as they settle through a fluid, requiring precise navigation to reach target locations. We show that a compact glider settling in a viscous fluid can navigate by dynamically adjusting its centre-of-mass. Using fully resolved direct numerical simulations (DNS) and reinforcement learning, we find two optimal navigation strategies that allow the glider to reach its target location accurately. These strategies depend sensitively on how the glider interacts with the surrounding fluid. The nature of this interaction changes as the particle Reynolds number Re$_p$ changes. Our results explain how the optimal strategy depends on Re$_p$. At large Re$_p$, the glider learns to tumble rapidly by moving its centre-of-mass as its orientation changes. This generates a large horizontal inertial lift force, which allows the glider to travel far. At small Re$_p$, by contrast, high viscosity hinders tumbling. In this case, the glider learns to adjust its centre-of-mass so that it settles with a steady, inclined orientation that results in a horizontal viscous force. The horizontal range is much smaller than for large Re$_p$, because this viscous force is much smaller than the inertial lift force at large Re$_p$. *These authors contributed equally.
- Abstract（参考訳）: 人工グライダーは流体を通り抜けるときに分散するよう設計されており、目標地点に到達するには正確な航法が必要である。
粘性流体に沈着する小型グライダーは, 質量の中心を動的に調整することで移動可能であることを示す。
完全に解決された直接数値シミュレーション(DNS)と強化学習を用いて、グライダーが目標地点に正確に到達できるようにする2つの最適なナビゲーション戦略を見出した。
これらの戦略はグライダーが周囲の流体とどのように相互作用するかに敏感に依存する。
この相互作用の性質は、粒子レイノルズ数 Re$_p$ が変化するにつれて変化する。
我々の結果は、最適戦略がRe$_p$に依存するかを説明する。
大きめのRe$_p$では、グライダーは方向が変わるにつれて質量の中心を移動させることで急速に傾くことを学習する。
これにより大きな水平慣性昇降力が発生し、グライダーは遠くを飛ぶことができる。
対照的に、小さなRe$_p$の場合、高粘度は混乱を妨げます。
この場合、グライダーは質量の中心を調整することを学習し、水平の粘性力をもたらす安定した傾いた方向で落ち着く。
この粘性力は、大きなRe$_p$の慣性リフト力よりもはるかに小さいため、水平範囲は大きなRe$_p$よりもはるかに小さい。
※共著。
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