Extracción de estrategias de aprendizaje automático para el control de flujos turbulentos -EXCALIBUR Projects uri icon

researchers

  • IANIRO, ANDREA   Principal Researcher  
  • DISCETTI, STEFANO   Principal Researcher  
  • RAIOLA, MARCO   Researcher  
  • SANMIGUEL VILA, CARLOS   Researcher  
  • MIRO MONCHO, ALICIA   Researcher  
  • VELASCO SUAREZ, IRENE   Researcher  
  • ALBERTO SOLERA RICO   Researcher  
  • GOMEZ LOPEZ, MIGUEL ANGEL   Researcher  
  • CARMONA QUIROGA, MANUEL ALEJANDRO   Researcher  

type

  • National Research Project

reference

  • PID2022-138314NB-I00

date/time interval

  • September 1, 2023 - August 31, 2026

abstract

  • La importancia de los flujos turbulentos en aplicaciones ingenieriles ha motivado innumerables estudios finalizados al control de su
    comportamiento. El control de la turbulencia en lazo cerrado tiene el potencial de ser un factor clave para mejorar la eficiencia y la reducir
    la huella medioambiental de los medios de transporte, de la producción de energía y de una amplia variedad de procesos industriales. Sin
    embargo, la naturaleza caótica y multiescala de la turbulencia representa un reto para cualquier estrategia de detección en tiempo real
    que requiera una modelo de baja complejidad para seleccionar eficazmente la acción de control más adecuada. La reducción de la
    dimensionalidad se convierte aquí en un factor clave, incluso cuando se pretende aplicar métodos de aprendizaje automático, que ya
    están obteniendo resultados prometedores en simulaciones numéricas. Mientras que para los flujos no controlados suele ser posible
    identificar superficies de bajo orden, denominadas variedades (manifolds en inglés), que modelan la dinámica del flujo, ésta es una vía
    relativamente inexplorada para el caso del control de flujos.
    El objetivo principal de EXCALIBUR es evaluar la viabilidad del control en lazo cerrado para flujos turbulentos, aprovechando la búsqueda
    de manifolds de actuación para facilitar la identificación de leyes de control óptimas. EXCALIBUR es una continuación de proyectos
    anteriores que han estudiado el papel de las estructuras coherentes en la transferencia de calor convectiva turbulenta, así como la
    identificación de estrategias interpretables y escalables para un control activo en capas límites y chorros. El proyecto actual pretende
    aprovechar estos resultados abordando las siguientes cuestiones de investigación:
    1) ¿Es posible construir un manifold de actuación de un flujo totalmente turbulento en presencia de actuaciones de control?
    2) ¿Es posible identificar el estado del flujo en el manifold de actuación utilizando un número limitado d

keywords

  • control de flujos, turbulencia, aprendizaje automático, modelado, aerodinámica experimental, chorros, turbulencia de pared; flow control, turbulence, machine learning, modeling, experimental aerodynamics, jet flows, wall-bounded flows