Discovering novel control strategies for turbulent wings through deep reinforcement learning

Projektinformationen

DEEPCONTROL

ID Finanzhilfevereinbarung: 101043998

DOI

10.3030/101043998

EK-Unterschriftsdatum 31 März 2022

Startdatum 1 April 2022

Enddatum 31 März 2027

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 999 748,00

EU-Beitrag

€ 1 999 748,00

Koordiniert durch

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN
Sweden

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (21)

Direct numerical simulation of a zero-pressure-gradient thermal turbulent boundary layer up to $\textrm{Pr = 6}$

Autoren: Balasubramanian, Arivazhagan G.; Guastoni, Luca; Schlatter, Philipp; Vinuesa, Ricardo
Veröffentlicht in: J. Fluid Mech., 2023, ISSN 0000-0000
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.48550/arxiv.2301.12915

Scientific Reports

Autoren: Mustafa Z, Yousif; Linqi, Yu; Sergio, Hoyas; Ricardo, Vinuesa; HeeChang, Lim
Veröffentlicht in: Scientific Reports, Vol 13, Iss 1, Pp 1-12 (2023), 2023, ISSN 2045-2322
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.48550/arxiv.2208.05754

The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics

Autoren: Ricardo Vinuesa; Steven L. Brunton; Beverley J. McKeon
Veröffentlicht in: Nat. Rev. Phys., 2023, ISSN 2522-5820
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.48550/arxiv.2303.15832

Journal of Fluid Mechanics

Autoren: Álvaro Martínez-Sánchez; Esteban López; Soledad Le Clainche; Adrián Lozano-Durán; Ankit Srivastava; Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: J. Fluid Mech., 2023, ISSN 0022-1120
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.48550/arxiv.2209.15356

Optimizing flow control with deep reinforcement learning: Plasma actuator placement around a square cylinder

Autoren: Mustafa Z. Yousif; Paraskovia Kolesova; Yifan Yang; Meng Zhang; Linqi Yu; Jean Rabault; Ricardo Vinuesa; Hee-Chang Lim
Veröffentlicht in: Phys. Fluids, 2023, ISSN 1089-7666
Herausgeber: AIP
DOI: 10.48550/arxiv.2309.09197

beta-Variational autoencoders and transformers for reduced-order modelling of fluid flows

Autoren: Alberto Solera-Rico; Carlos Sanmiguel Vila; Miguel Gómez-López; Yuning Wang; Abdulrahman Almashjary; Scott T. M. Dawson; Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: Nature Communications, Vol 15, Iss 1, Pp 1-15 (2024), 2023, ISSN 2041-1723
Herausgeber: Nature Publishing Group
DOI: 10.1038/s41467-024-45578-4

Perspectives on predicting and controlling turbulent flows through deep learning

Autoren: Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: Physics of Fluids, 2024, ISSN 1089-7666
Herausgeber: AIP
DOI: 10.48550/arxiv.2310.04054

Measurement Science and Technology

Autoren: G. Hasanuzzaman, H. Eivazi, S. Merbold, C. Egbers and R. Vinuesa
Veröffentlicht in: Meas. Sci. Technol., 2023, ISSN 0957-0233
Herausgeber: IOP
DOI: 10.1088/1361-6501/aca9eb

Reynolds-number effects on the outer region of adverse-pressure-gradient turbulent boundary layers

Autoren: Rahul Deshpande; Aron van den Bogaard; Ricardo Vinuesa; Luka Lindić; Ivan Marusic
Veröffentlicht in: Phys. Rev. Fluids, 2023, ISSN 2469-990X
Herausgeber: APS
DOI: 10.48550/arxiv.2304.08714

Journal of Fluid Mechanics

Autoren: Mustafa Z. Yousif; Meng Zhang; Linqi Yu; Ricardo Vinuesa; HeeChang Lim
Veröffentlicht in: J. Fluid Mech., 2023, ISSN 0022-1120
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.48550/arxiv.2206.01618

Enhancing computational fluid dynamics with machine learning

Autoren: R. Vinuesa and S. L. Brunton
Veröffentlicht in: Nature Computational Science, 2022, ISSN 2662-8457
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1038/s43588-022-00264-7

Deep Reinforcement Learning for Flow Control Exploits Different Physics for Increasing Reynolds Number Regimes

Autoren: Pau Varela; Pol Suárez; Francisco Alcántara-Ávila; Arnau Miró; Jean Rabault; Bernat Font; Luis Miguel García-Cuevas; Oriol Lehmkuhl; Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: Actuators, 2022, ISSN 2076-0825
Herausgeber: MDPI
DOI: 10.13140/rg.2.2.12472.62723

Effective control of two-dimensional Rayleigh–Bénard convection: Invariant multi-agent reinforcement learning is all you need

Autoren: Colin Vignon; Jean Rabault; Joel Vasanth; Francisco Alcántara-Ávila; Mikael Mortensen; Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: Phys. Fluids, 2023, ISSN 1089-7666
Herausgeber: AIP
DOI: 10.13140/rg.2.2.17456.23044

Discovering causal relations and equations from data

Autoren: G. Camps-Valls, A. Gerhardus, U. Ninad, G. Varando, G. Martius, E. Balaguer-Ballester, R. Vinuesa, E. Diaza, L. Zannai and J. Rungeb
Veröffentlicht in: Physics Reports, 2023, ISSN 0370-1573
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.physrep.2023.10.005

Recent advances in applying deep reinforcement learning for flow control: Perspectives and future directions

Autoren: C. Vignon; J. Rabault; R. Vinuesa
Veröffentlicht in: Phys. Fluids, 2023, ISSN 1089-7666
Herausgeber: AIP
DOI: 10.48550/arxiv.2304.03181

European Physical Journal E

Autoren: Luca Guastoni; Jean Rabault; Philipp Schlatter; Hossein Azizpour; Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: Eur. Phys. J. E, 2023, ISSN 1292-8941
Herausgeber: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2301.09889

Computing in Science and Engineering

Autoren: Ricardo Vinuesa; Steven L. Brunton
Veröffentlicht in: Comput. Sci. Eng., 2022, ISSN 1521-9615
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/mcse.2023.3264340

Three-dimensional ESRGAN for super-resolution reconstruction of turbulent flows with tricubic interpolation-based transfer learning

Autoren: L. Yu, M. Z. Yousif, M. Zhang, S. Hoyas, R. Vinuesa and H.-C. Lim
Veröffentlicht in: Phys. Fluids, 2022, ISSN 1089-7666
Herausgeber: AIP
DOI: 10.1063/5.0129203

Journal of Fluid Mechanics

Autoren: Tie Wei, Zhaorui Li, Tobias Knopp and Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: J. Fluid Mech., 2023, ISSN 0022-1120
Herausgeber: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/jfm.2023.860

International Journal of Heat and Fluid Flow

Autoren: A.G. Balasubramanian; L. Guastoni; P. Schlatter; H. Azizpour; R. Vinuesa
Veröffentlicht in: Int. J. Heat Fluid Flow, 2023, ISSN 0142-727X
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.48550/arxiv.2303.00706

Identifying regions of importance in wall-bounded turbulence through explainable deep learning

Autoren: Cremades, Andres; Hoyas, Sergio; Deshpande, Rahul; Quintero, Pedro; Lellep, Martin; Lee, Will Junghoon; Monty, Jason; Hutchins, Nicholas; Linkmann, Moritz; Marusic, Ivan; Vinuesa, Ricardo
Veröffentlicht in: Accepted in Nature Communications, 2023, ISSN 0000-0000
Herausgeber: N/A
DOI: 10.48550/arxiv.2302.01250

Other (3)

The impact of finite span and wing-tip vortices on a turbulent NACA0012 wing

Autoren: Siavash Toosi, Adam Peplinski, Philipp Schlatter, Ricardo Vinuesa
Veröffentlicht in: Preprint Arxiv, 2024, ISSN 0000-0000
Herausgeber: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2310.10857

Active flow control for three-dimensional cylinders through deep reinforcement learning

Autoren: Pol Suárez, Francisco Alcántara-Ávila, Arnau Miró, Jean Rabault, Bernat Font, Oriol Lehmkuhl, R. Vinuesa
Veröffentlicht in: Preprint Arxiv, 2023, ISSN 0000-0000
Herausgeber: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2309.02462

Active flow control of a turbulent separation bubble through deep reinforcement learning

Autoren: Bernat Font, Francisco Alcántara-Ávila, Jean Rabault, Ricardo Vinuesa, Oriol Lehmkuhl
Veröffentlicht in: Preprint arxiv, 2024, ISSN 0000-0000
Herausgeber: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2403.20295