Discovering novel control strategies for turbulent wings through deep reinforcement learning

Informations projet

DEEPCONTROL

N° de convention de subvention: 101043998

DOI

10.3030/101043998

Date de signature de la CE 31 Mars 2022

Date de début 1 Avril 2022

Date de fin 31 Mars 2027

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 999 748,00

Contribution de l’UE

€ 1 999 748,00

Coordonné par

KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN
Sweden

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (21)

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

Auteurs: Balasubramanian, Arivazhagan G.; Guastoni, Luca; Schlatter, Philipp; Vinuesa, Ricardo
Publié dans: J. Fluid Mech., 2023, ISSN 0000-0000
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.48550/arxiv.2301.12915

Scientific Reports

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

The transformative potential of machine learning for experiments in fluid mechanics

Auteurs: Ricardo Vinuesa; Steven L. Brunton; Beverley J. McKeon
Publié dans: Nat. Rev. Phys., 2023, ISSN 2522-5820
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.48550/arxiv.2303.15832

Journal of Fluid Mechanics

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

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

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

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

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

Perspectives on predicting and controlling turbulent flows through deep learning

Auteurs: Ricardo Vinuesa
Publié dans: Physics of Fluids, 2024, ISSN 1089-7666
Éditeur: AIP
DOI: 10.48550/arxiv.2310.04054

Measurement Science and Technology

Auteurs: G. Hasanuzzaman, H. Eivazi, S. Merbold, C. Egbers and R. Vinuesa
Publié dans: Meas. Sci. Technol., 2023, ISSN 0957-0233
Éditeur: IOP
DOI: 10.1088/1361-6501/aca9eb

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

Auteurs: Rahul Deshpande; Aron van den Bogaard; Ricardo Vinuesa; Luka Lindić; Ivan Marusic
Publié dans: Phys. Rev. Fluids, 2023, ISSN 2469-990X
Éditeur: APS
DOI: 10.48550/arxiv.2304.08714

Journal of Fluid Mechanics

Auteurs: Mustafa Z. Yousif; Meng Zhang; Linqi Yu; Ricardo Vinuesa; HeeChang Lim
Publié dans: J. Fluid Mech., 2023, ISSN 0022-1120
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.48550/arxiv.2206.01618

Enhancing computational fluid dynamics with machine learning

Auteurs: R. Vinuesa and S. L. Brunton
Publié dans: Nature Computational Science, 2022, ISSN 2662-8457
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.1038/s43588-022-00264-7

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

Auteurs: Pau Varela; Pol Suárez; Francisco Alcántara-Ávila; Arnau Miró; Jean Rabault; Bernat Font; Luis Miguel García-Cuevas; Oriol Lehmkuhl; Ricardo Vinuesa
Publié dans: Actuators, 2022, ISSN 2076-0825
Éditeur: 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

Auteurs: Colin Vignon; Jean Rabault; Joel Vasanth; Francisco Alcántara-Ávila; Mikael Mortensen; Ricardo Vinuesa
Publié dans: Phys. Fluids, 2023, ISSN 1089-7666
Éditeur: AIP
DOI: 10.13140/rg.2.2.17456.23044

Discovering causal relations and equations from data

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

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

Auteurs: C. Vignon; J. Rabault; R. Vinuesa
Publié dans: Phys. Fluids, 2023, ISSN 1089-7666
Éditeur: AIP
DOI: 10.48550/arxiv.2304.03181

European Physical Journal E

Auteurs: Luca Guastoni; Jean Rabault; Philipp Schlatter; Hossein Azizpour; Ricardo Vinuesa
Publié dans: Eur. Phys. J. E, 2023, ISSN 1292-8941
Éditeur: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2301.09889

Computing in Science and Engineering

Auteurs: Ricardo Vinuesa; Steven L. Brunton
Publié dans: Comput. Sci. Eng., 2022, ISSN 1521-9615
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/mcse.2023.3264340

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

Auteurs: L. Yu, M. Z. Yousif, M. Zhang, S. Hoyas, R. Vinuesa and H.-C. Lim
Publié dans: Phys. Fluids, 2022, ISSN 1089-7666
Éditeur: AIP
DOI: 10.1063/5.0129203

Journal of Fluid Mechanics

Auteurs: Tie Wei, Zhaorui Li, Tobias Knopp and Ricardo Vinuesa
Publié dans: J. Fluid Mech., 2023, ISSN 0022-1120
Éditeur: Cambridge University Press
DOI: 10.1017/jfm.2023.860

International Journal of Heat and Fluid Flow

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

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

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

Other (3)

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

Auteurs: Siavash Toosi, Adam Peplinski, Philipp Schlatter, Ricardo Vinuesa
Publié dans: Preprint Arxiv, 2024, ISSN 0000-0000
Éditeur: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2310.10857

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

Auteurs: Pol Suárez, Francisco Alcántara-Ávila, Arnau Miró, Jean Rabault, Bernat Font, Oriol Lehmkuhl, R. Vinuesa
Publié dans: Preprint Arxiv, 2023, ISSN 0000-0000
Éditeur: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2309.02462

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

Auteurs: Bernat Font, Francisco Alcántara-Ávila, Jean Rabault, Ricardo Vinuesa, Oriol Lehmkuhl
Publié dans: Preprint arxiv, 2024, ISSN 0000-0000
Éditeur: Arxiv
DOI: 10.48550/arXiv.2403.20295