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Data-driven selection of actuators for optimal control of airfoil separation
Theoretical and Computational Fluid Dynamics ( IF 3.4 ) Pub Date : 2020-04-27 , DOI: 10.1007/s00162-020-00526-y
Debraj Bhattacharjee , Bjoern Klose , Gustaaf B. Jacobs , Maziar S. Hemati

We present a systematic approach for determining the optimal actuator location for separation control from input–output response data, gathered from numerical simulations or physical experiments. The Eigensystem realization algorithm is used to extract state-space descriptions from the response data associated with a candidate set of actuator locations. These system realizations are then used to determine the actuator location among the set that can drive the system output to an arbitrary value with minimal control effort. The solution of the corresponding minimum energy optimal control problem is evaluated by computing the generalized output controllability Gramian. We use the method to analyze high-fidelity numerical simulation data of the lift and separation angle responses to a pulse of localized body-force actuation from six distinct locations on the upper surface of a NACA 65(1)-412 airfoil. We find that the optimal location for controlling lift is different from the optimal location for controlling separation angle. In order to explain the physical mechanisms underlying these differences, we conduct controllability analyses of the flowfield by leveraging the dynamic mode decomposition with control algorithm. These modal analyses of flowfield response data reveal that excitation of coherent structures in the wake benefits lift control, whereas excitation of coherent structures in the shear layer benefits separation angle control.

中文翻译:

用于优化控制翼型分离的致动器的数据驱动选择

我们提出了一种系统方法,用于根据从数值模拟或物理实验中收集的输入-输出响应数据确定用于分离控制的最佳执行器位置。本征系统实现算法用于从与一组候选执行器位置关联的响应数据中提取状态空间描述。然后使用这些系统实现来确定一组中的执行器位置,该位置可以以最少的控制工作将系统输出驱动到任意值。通过计算广义输出可控性 Gramian 来评估相应最小能量最优控制问题的解。我们使用该方法来分析升力和分离角对来自 NACA 65(1)-412 机翼上表面六个不同位置的局部体力驱动脉冲的响应的高保真数值模拟数据。我们发现控制升力的最佳位置与控制分离角的最佳位置不同。为了解释这些差异背后的物理机制,我们利用动态模式分解和控制算法进行流场的可控性分析。这些流场响应数据的模态分析表明,尾流中相干结构的激发有利于升力控制,而剪切层中相干结构的激发有利于分离角控制。我们发现控制升力的最佳位置与控制分离角的最佳位置不同。为了解释这些差异背后的物理机制,我们利用动态模式分解和控制算法进行流场的可控性分析。这些流场响应数据的模态分析表明,尾流中相干结构的激发有利于升力控制,而剪切层中相干结构的激发有利于分离角控制。我们发现控制升力的最佳位置与控制分离角的最佳位置不同。为了解释这些差异背后的物理机制,我们利用动态模式分解和控制算法进行流场的可控性分析。这些流场响应数据的模态分析表明,尾流中相干结构的激发有利于升力控制,而剪切层中相干结构的激发有利于分离角控制。
更新日期:2020-04-27
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