Active Control of Flow over Rotating Cylinder by Multiple Jets using Deep Reinforcement Learning

要約

人工知能の真の力は、その動的な性質により計算的および物理的により高度な強化学習に現れます。
回転と射出は、鈍体の抵抗を低減するためのアクティブフロー制御における実証済みの方法の一部です。
この論文では、複数の制御されたジェットを使用して最大限の抗力抑制を達成する深層強化学習 (DRL) アルゴリズムと並行して、シリンダーに回転を追加します。
パラメータの制御、その制限、ローテーションで使用するための DRL ネットワークの最適化など、DRL コードの特性が示されます。
この作業は、ジェットの数と位置、センサーの位置、各作動の最大許容流量とエピソードごとの合計数という形でのジェットへの最大許容流量の最適化に焦点を当てます。
回転と DRL を組み合わせると、渦放出が抑制され、カルマン渦列が安定化し、抗力係数が最大 49.75% 減少するため、有望であることがわかりました。
また、より多くのセンサーをより多くの場所に配置することが必ずしも良い選択ではなく、センサーの数と場所はユーザーのニーズと対応する構成に基づいて決定する必要があることがわかります。
また、エージェントがより高い流量にアクセスできるようにすると、シリンダーが回転するときを除いて、パフォーマンスがほとんど低下します。
どのような場合でも、エージェントは揚力係数をゼロに近い値に維持することも、より小さい値で安定させることもできます。

要約(オリジナル)

The real power of artificial intelligence appears in reinforcement learning, which is computationally and physically more sophisticated due to its dynamic nature. Rotation and injection are some of the proven ways in active flow control for drag reduction on blunt bodies. In this paper, rotation will be added to the cylinder alongside the deep reinforcement learning (DRL) algorithm, which uses multiple controlled jets to reach the maximum possible drag suppression. Characteristics of the DRL code, including controlling parameters, their limitations, and optimization of the DRL network for use with rotation will be presented. This work will focus on optimizing the number and positions of the jets, the sensors location, and the maximum allowed flow rate to jets in the form of the maximum allowed flow rate of each actuation and the total number of them per episode. It is found that combining the rotation and DRL is promising since it suppresses the vortex shedding, stabilizes the Karman vortex street, and reduces the drag coefficient by up to 49.75%. Also, it will be shown that having more sensors at more locations is not always a good choice and the sensor number and location should be determined based on the need of the user and corresponding configuration. Also, allowing the agent to have access to higher flow rates, mostly reduces the performance, except when the cylinder rotates. In all cases, the agent can keep the lift coefficient at a value near zero, or stabilize it at a smaller number.

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