Development of cluster-based reduced-order model for optimal feedback control of dynamic stall flow

开发基于集群的动态失速流最优反馈控制降阶模型

基本信息

批准号：
22KJ0183
负责人：
岩崎有登
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，動的失速流れのリアルタイム最適フィードバック制御に向けたクラスタ低次元モデルの開発を目的とする．その実現に向け，令和4年度は1)リザバーコンピューティング低次元モデルの開発と2)EMアルゴリズムに基づく動的モード分解の開発を行った．1)に関して，令和3年度から引き続き，クラスタ低次元モデルとは異なるアプローチで未来の流れの正確な予測を実現するリザバーコンピューティング低次元モデルの開発を行った．その結果，本モデルが高い推定性能を実現できる条件や異なる物理量間の予測可能性を明らかにした．それらの成果を国内外の学会で報告し，論文にまとめた．リザバーコンピューティングはクラスタ低次元モデルの特徴量推定手法として適用可能と考えており，令和5年度も引き続き研究を行う予定である．2)に関して，低次元モデルの構築にはノイズを含むデータから流体現象を示す成分のみを抽出する必要があるため，ノイズに対してロバストなシステム同定を実現するEMアルゴリズムに基づく線形動的システムのパラメータ推定を組み込んだ動的モード分解の開発を行った．その結果，ノイズを含むデータに対するシステム同定において，本動的モード分解が従来の動的モード分解と比較して高いシステム同定の性能を持つことを明らかにした．また，本動的モード分解はクラスタ低次元モデルの特徴量抽出手法として適用可能と考えており，令和5年度も引き続き研究を行う予定である．

这项研究旨在开发旨在实时最佳反馈控制动态失速流的低维聚类模型。为了实现这一目标，在2022年，1）储层计算的低维模型的开发以及2）基于EM算法的动态模式分解的开发。关于1），我们从2021财年开始继续开发低维储层计算模型，该模型使用与低维群集模型不同的方法来实现对未来流的准确预测。结果，我们已经阐明了该模型可以实现高估计性能和不同物理量的可预测性的条件。这些结果在国内和国际学术会议上进行了报道，并将其汇编成论文。我们认为，储层计算可以作为低维聚类模型的特征估计方法应用，我们计划在2023财政年度继续进行研究。关于2）。由于构建低维模型的构建仅需要提取包含数据的噪声的组件的组件，因此我们已经开发了对动态模式的远程估算的局面估算的组合系统，因此对噪声的识别。结果，与传统的动态模式分解相比，在含噪声数据的系统识别中，这种动态模式分解具有更高的系统识别性能。此外，我们认为这种动态模式分解可以作为低维群集模型的特征提取方法应用，我们计划在2023财政年度继续研究。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

リザバーコンピューティングを用いた翼面上非定常圧力データに基づく翼周り時系列速度場の推定手法の開発

开发一种基于机翼表面非定常压力数据并使用储层计算来估计机翼周围时间序列速度场的方法

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Chihaya Abe;Naoki Kanda;Sayumi Kaneko;Kumi Nakai;Taku Nonomura;安齋佳希，後藤真太郎，中井公美，小室淳史，野々村拓;岩崎有登，永田貴之，中井公美，野々村拓，浅井圭介，犬伏正信
通讯作者：
岩崎有登，永田貴之，中井公美，野々村拓，浅井圭介，犬伏正信

Evaluation of Optimization Algorithms and Noise Robustness of Sparsity-Promoting Dynamic Mode Decomposition