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J-GLOBAL ID：202202278775986486   整理番号：22A0936849

壁乱流制御における強化学習の有効性の検証

Assessment of the effectiveness of reinforcement learning in control of wall turbulence

著者 (4件)： 園田隆博 (東京大学大学院 工学系研究科) ,  ZHUCHEN Liu (東京大学大学院 工学系研究科) ,  伊藤宗嵩 (東京大学生産技術研究所 機械・生体系部門) ,  長谷川洋介 (東京大学生産技術研究所 革新的シミュレーション研究セン ター)
資料名： 生産研究  (Journal of Institute of Industrial Science, the University of Tokyo)
巻： 74  号： 1  ページ： 35-38(J-STAGE)  発行年： 2022年 
JST資料番号： G0185A  ISSN： 0037-105X  CODEN： SEKEAI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,非線形システムの制御において,限られた観測情報と制御入力の複雑な関係を深層ネットワークによって記述する強化学習が,新しい制御則開発のための方法論として注目を集めている.これまでに比較的単純な流れ場,かつ自由度の小さい制御入力に対する強化学習の応用例が報告されているものの,多自由度を有する乱流への応用例は報告されていない.本報では,壁乱流制御に強化学習を応用し,そのフレームワークの有効性を検証する.その結果,既存の代表的な制御則である対向制御よりも抵抗低減効果の高い,新たな制御則を発見した.(著者抄録)

シソーラス用語： 乱流 ,  *流量制御 ,  *強化学習 ,  *有効性 ,  非線形性 ,  入力 ,  深層 ,  ネットワーク ,  制御則 ,  方法論 ,  流れ場 ,  自由度 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  減少
準シソーラス用語： *乱流制御 ,  制御入力 ,  抵抗低減

分類 (2件)： 層流,乱流,境界層  (BC02030C) ,  電磁流体力学  (BC05000Q)

引用文献 (13件)：

• 1) Brunton et al., “Closed-loop turbulence control: Progress and challenges.”, Applied Mechanics Reviews, 67.5, (2015).
• 2) Dean and Bhushan, “Shark-skin surfaces for fluid-drag reduction in turbulent flow: a review.”, Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 368.1929, (2010): 4775-4806.
• 3) Choi, et al., “Active turbulence control for drag reduction in wall-bounded flows.”, Journal of Fluid Mechanics, 262, (1994): 75-110.
• 4) Chung and Talha, “Effectiveness of active flow control for turbulent skin friction drag reduction.”, Physics of Fluids, 23(2), (2011): 025102.
• 5) Lee et al., “Suboptimal control of turbulent channel flow for drag reduction.”, Journal of Fluid Mechanics, 358, (1998): 245-258.

タイトルに関連する用語 (3件)： 壁乱流 ,  強化学習 ,  検証