円柱カルマン渦列の制御における深層強化学習の試行

摘要

深層強ィ匕学習の1つであるDeep Deterministic Policy Gradient PDPG)を用いて，レイノルズ数が100の円柱力ノレマン渦に起因した円柱に力かる揚力のRMS値C_(LRMS)を低減するフィードバック制御を試行した.円柱直径の0.5倍だけ円柱下流位置の速度をモニタし，円柱表面2か所からジェットを吸込み/湧き出しさせてc_(LRMS)をフィードバック制御させた.制御無しのc_(LRMS)と比較し,DDPGでは約1/10に低下した.また，ゲインと時間遅れの2つをパラメータとする制御則に基づいた従来のフィードバック制御と比較レDDPGは34%ほどC_(LRMS)を低減化させることができた.