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SParse AND paRsimonious Event-based fLow Sensing

Descrizione del progetto

Nuovo quadro semplificato per la modellizzazione e il controllo di flussi turbolenti complessi

La maggior parte dei flussi in natura e nei processi ingegneristici sono instabili e turbolenti, con un comportamento non lineare. La modellizzazione accurata, la caratterizzazione e il controllo dei flussi turbolenti instabili sono resi più impegnativi dalla necessità di tenere conto di un’enorme gamma di scale, da quella microscopica a quella macroscopica. A differenza del campionamento ad alta frequenza e del gran numero di sensori richiesti dai metodi attuali, la natura si basa sull’elaborazione del segnale con sensori minimi basati sugli eventi. Molti flussi complessi possono essere rappresentati su varietà a bassa dimensione. Facendo leva su questo, il progetto SPANDRELS, finanziato dal CER, intende sviluppare un nuovo quadro semplificato per consentire il controllo del flusso turbolento accoppiando l’apprendimento su varietà a bassa dimensione e il posizionamento razionale di un numero minimo di sensori basati sugli eventi.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-COG

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Istituzione ospitante

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Contributo netto dell'UE
€ 2 000 000,00
Indirizzo
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Spagna
Regione
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
€ 2 000 000,00

Beneficiari (1)