Publicação: Reduced order model based on machine learning with sindy autoencoders
Carregando...
Arquivos
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Coleções
Programa
Área do conhecimento
CNPQ::ENGENHARIAS
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Orientador
Coorientador
Resumo
Este trabalho apresenta uma metodologia numérica para a obtenção de um modelo de ordem reduzida ROM de um modelo aeroelástico invariante no tempo. A seção de aerofólio, do modelo aerolástico, considerando apenas os movimentos de translação rotação , é estudada em um esquema de interação fluido estrutura usando Dinâmica dos Fluidos Computacional CFD. Os parâmetros estruturais do sistema mecânico linear e os dados necessários são retirados do COMSOL Multiphysics®. Em uma primeira análise é mostrado o que há de mais comum nas a bordagens de ROMs atuais, uma Rede Neural Profunda DNN. Tal conceito possui elevada capacidade de predição, entretanto, torna se inviável para interpretação e extrapolação das equações. A metodologia Sparse Identification of Nonlinear Dynamics SINDy é apresentada. Inicialmente, com o objetivo de mostrar os detalhes da técnica proposta implementa se a técnica SINDy em um algoritmo de identificação esparsa, Chaotic Lorenz system. Finalmente, aplica se a metodologia SINDy para o caso do modelo aerolástic o proposto. Foi possível identificar o sistema e descobrir suas equações com alta precisão.
Abstract
This work presents a numerical methodology to obtain a reduced order model – ROM – of a linear time-invariant aeroelastic model. The airfoil section of the aeroelastic model, considering only the pitch–plunge motion is studied in a fluid-structure interaction scheme using Computational Fluid Dynamics – CFD. The structural parameters of the linear mechanical system and the necessary data are taken from COMSOL Multiphysics®. In a first analysis, it is shown what is most common in current ROM approaches, a Deep Neural Network - DNN. Such a concept has a high predictive capacity, however, it becomes unfeasible for interpretation and extrapolation of the equations. The Sparse Identification of Nonlinear Dynamics – SINDy – methodology is presented. In order to show the details of the proposed technique, the SINDy technique is implemented in a sparse identification algorithm, Chaotic Lorenz system. Finally, the SINDy methodology is applied to the case of the proposed aeroelastic model. It was possible to identify the system and discover their equations with high accuracy.
Palavras-chave
Aeroelasticity, System identification, Machine learning, Reduced order model, Deep neural network, Siny
Citação
NOLETO JUNIOR,Rodolfo Garcia. Reduced order model based on machine learning with sindy autoencoders. 2022. 40 f. completion of course work (graduation in Aeronautic engineering) - Federal University of Uberlândia, Uberlândia, 2022.
DOI
Coleções
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Licença Creative Commons
Exceto quando indicado de outra forma, a licença deste item é descrita como Acesso Aberto