Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

SParse AND paRsimonious Event-based fLow Sensing

Opis projektu

Nowe, uproszczone ramy modelowania i kontrolowania złożonych przepływów turbulentnych

Większość przepływów, tak w przyrodzie, jak i w procesach inżynieryjnych, jest niestabilna i turbulentna oraz wykazuje zachowania nieliniowe. Dokładne modelowanie, charakteryzowanie i kontrolowanie niestabilnych przepływów turbulentnych jeszcze bardziej utrudnia fakt, że trzeba uwzględnić szeroki zakres skal, od mikro- do makroskopowych. Zamiast, jak wymagają obecne metody, próbkowania o wysokiej częstotliwości z dużą liczbą czujników, przyroda opiera się na przetwarzaniu sygnałów za pomocą minimalnego zestawu czujników opartych na zdarzeniach. Wiele złożonych przepływów może być reprezentowanych w rozmaitościach niskowymiarowych. Zespół finansowanego przez ERBN projektu SPANDRELS wykorzysta ten fakt, aby opracować nowatorskie uproszczone ramy, które umożliwią kontrolę przepływów turbulentnych poprzez połączenie uczenia na niskowymiarowych rozmaitościach oraz racjonalnego rozmieszczenia minimalnej liczby czujników opartych na zdarzeniach.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2024-COG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
Wkład UE netto
€ 2 000 000,00
Adres
CALLE MADRID 126
28903 Getafe (Madrid)
Hiszpania
Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
€ 2 000 000,00

Beneficjenci (1)