振動マランゴニ対流の高抑制制御を実現するための縮約モデル開発

开发简化模型以实现振荡马兰戈尼对流的高度抑制控制

基本信息

批准号：
21K03885
负责人：
工藤正樹
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

研究代表者について2022年度に計画した研究内容が4つある。1つめに「数値シミュレーションデータを用いた次元縮約モデル（ROM)の構築」、2つめに「ROM調整用実験データの取得」、3つめに「機械学習を用いたROMの調整」、4つめに「データ同化を用いた流れの予測および物理メカニズムの考察」である。1つめについて、ROMのモデル係数の算出に用いる数値解析プログラムのプロトタイプを完成した。その成果を11月の国際学会にて報告した。2つめについて、マランゴニ対流の３次元流速・温度場を計測し終えた。その成果を国際学術誌に投稿すべく原稿を執筆中である。3つめについて、機械学習によるROM係数の推定を保留して、クロージャーモデルを用いてROMを調整することとした。クロージャモデルに関する文献調査を終え、数値解析プログラムを実装途中である。4つめについて、データ同化に関する基礎的な文献調査を実施し終えた。次に研究分担者の実績を記す。動的モード分解は時系列データを解析する手法であり流体現象のモデル化に用いられる。センサからデータを取得する際にノイズや外れ値が含まれることがあるため、ノイズと外れ値の影響を抑えた推定を行う必要がある。2021年度に全最小二乗法とM推定を用いたノイズと外れ値に対してロバストな動的モード分解を提案し、線形システム対して提案手法の有効性を確認した。2022年度は非線形システムに対して提案手法を適用し有効性を確認できた。

首席研究员计划在 2022 年有四个研究课题。第一个是“使用数值模拟数据构建降维模型（ROM）”，第二个是“获取 ROM 调整的实验数据”，第三个是“使用机器学习进行 ROM 调整”，第四个是“使用机器学习进行 ROM 调整”学习。”“使用数据同化和考虑物理机制来预测流量”。关于第一点，我们完成了用于计算ROM模型系数的数值分析程序的原型。结果在 11 月份的一次国际会议上报告。关于第二点，我们已经完成了马兰戈尼对流三维流速和温度场的测量。我目前正在撰写一份手稿，将我的结果提交给国际学术期刊。关于第三个问题，我们决定推迟使用机器学习估计 ROM 系数，并使用闭包模型调整 ROM。我们已经完成了关于闭合模型的文献调查，并且正在实施数值分析程序。关于第四个问题，我们完成了数据同化的基础文献调查。接下来，描述研究参与者的成果。动态模式分解是一种分析时间序列数据的方法，用于对流体现象进行建模。由于从传感器获取数据时可能会包含噪声和异常值，因此需要进行抑制噪声和异常值影响的估计。 2021年，我们利用总体最小二乘法和M估计提出了一种对噪声和异常值具有鲁棒性的动态模式分解，并证实了该方法对于线性系统的有效性。 2022年，我们将所提出的方法应用于非线性系统并证实了其有效性。