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

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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．