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

本研究では，深層強化学習を流体制御の分野に応用できないかを検討する．例えば，宇宙航空研究開発機構（JAXA)ではH3ロケットなどの開発が進められており，CFDや流体に関係する設計項目は数多い．しかし，一旦設計が完了すれば，仮にさらに良い機体形状が考案できても，なかなか反映が難しい．一方，流体制御デバイスのような後から貼り付けることができるような小型のデバイスは，主要な機能に悪影響を与えないことが保証できれば採用される可能性があり，空力性能の向上や流体振動の低減化を目指すことができる．従って，流体制御デバイスに関しては研究を進めていくことは必要である．そこで，本研究では過去に研究事例の多い円柱カルマン渦のフィードバック制御に試行し，深層強化学習の特性を議論するとともに，従来の制御則に基づくフィードバック制御との比較を通してその可能性を調べる．