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SParse AND paRsimonious Event-based fLow Sensing

Description du projet

Nouveau cadre simplifié pour la modélisation et le contrôle des écoulements turbulents complexes

La plupart des écoulements dans la nature et dans les processus d’ingénierie sont instables et turbulents, affichant un comportement non linéaire. La modélisation, la caractérisation et le contrôle précis des écoulements turbulents instables sont d’autant plus complexes qu’il faut tenir compte d’une vaste gamme d’échelles qui vont du microscopique au macroscopique. Contrairement à l’échantillonnage à haute fréquence et au grand nombre de capteurs requis par les méthodes actuelles, la nature s’appuie sur le traitement des signaux avec un minimum de capteurs basés sur les événements. De nombreux écoulements complexes peuvent être représentés sur des collecteurs de faible dimension. Le projet SPANDRELS, financé par le CER, entend développer un nouveau cadre simplifié qui facilitera le contrôle des flux turbulents en associant l’apprentissage des collecteurs à faible dimension et le placement rationnel d’un nombre minimal de capteurs basés sur les événements.

Objectif

The closed-loop control of unsteady turbulent flows requires efficient strategies to sense the flow state. Despite the challenge posed by the non-linearities and the large range of scales of turbulent flows, their ubiquitous nature motivates unabated research efforts.
Over the last years, we have developed linear and non-linear flow estimation tools, with relevant laboratory applications. Nevertheless, the state of the art requires an intractable number of sensors, making the data acquisition and analysis unfeasible in a practical scenario. Moreover, the current paradigm of flow control requires continuous sensing and action in time, leading to very large data rates. Strangely, this seems at odds with what nature does.
Insects estimate the flow surrounding them with a few event-based sensors embedded in their wings. Algorithms for event-based signal processing avoid aliasing without the need for high-frequency periodic sampling, reducing the amount of data needed to estimate complex temporal series. This could enable flow estimation with easy-to-handle and cheap-to-compute data. Furthermore, our recent findings show that many complex flows can be represented on low-dimensional manifolds. The availability of a reduced set of coordinates for state representation is a key enabler for the choice of a sparse set of sensors in space.
This project will develop a novel framework for the estimation of turbulent and unsteady flows coupling manifold learning and event-based sensors. Tackling selected relevant laboratory problems, with and without control, we will reduce problem dimensionality and represent turbulent unsteady flows on low-dimensional manifolds, identify parsimonious methods for sensor choice and location in complex flows, and define a theoretical framework for turbulent-flow measurements from event sensors. Such a framework will be a key enabler for flow control and will open a novel research path in fluid mechanics.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Contribution nette de l'UE
€ 2 000 000,00
Adresse
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Espagne
Région
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 2 000 000,00

Bénéficiaires (1)