Advanced deep-reinforcement-learning methods for flow control: group-invariant and positional-encoding networks improve learning speed and quality
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Jeon, Joongoo, Rabault, Jean, Vasanth, Joel, Alcántara-Ávila, Francisco, Baral, Shilaj, Vinuesa, Ricardo |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Comparison of CNN-based deep learning architectures for unsteady CFD acceleration on small datasets
di: Khanal, Sangam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khanal, Sangam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-agent reinforcement learning for the control of three-dimensional Rayleigh-Bénard convection
di: Vasanth, Joel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vasanth, Joel, et al.
Pubblicazione: (2024)
XRePIT: A deep learning-computational fluid dynamics hybrid framework implemented in OpenFOAM for fast, robust, and scalable unsteady simulations
di: Baral, Shilaj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Baral, Shilaj, et al.
Pubblicazione: (2025)
Active flow control of a turbulent separation bubble through deep reinforcement learning
di: Font, Bernat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Font, Bernat, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active flow control for drag reduction through multi-agent reinforcement learning on a turbulent cylinder at $Re_D=3900$
di: Suárez, P., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Suárez, P., et al.
Pubblicazione: (2024)
Flow control of three-dimensional cylinders transitioning to turbulence via multi-agent reinforcement learning
di: Suárez, P., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Suárez, P., et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep-reinforcement-learning-based separation control in a two-dimensional airfoil
di: Garcia, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Garcia, Xavier, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Operator-Based Surrogate Model for CFD:Helical Coil Steam Generator in Small Modular Reactor
di: Lee, Minseo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lee, Minseo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Explainable deep learning reveals the physical mechanisms behind the turbulent kinetic energy equation
di: Alcántara-Ávila, Francisco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alcántara-Ávila, Francisco, et al.
Pubblicazione: (2026)
SmartFlow: A CFD-solver-agnostic deep reinforcement learning framework for computational fluid dynamics on HPC platforms
di: Xiao, Maochao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiao, Maochao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable deep reinforcement learning reveals energy-efficient control strategies for turbulent drag reduction
di: Tonti, Federica, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tonti, Federica, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep reinforcement learning for the management of the wall regeneration cycle in wall-bounded turbulent flows
di: Cavallazzi, Giorgio Maria, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cavallazzi, Giorgio Maria, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving turbulence control through explainable deep learning
di: Beneitez, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Beneitez, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Timescale Separation Enables Deep Reinforcement Learning Control of Rotating Detonation Engine Mode Transitions
di: Holme, Kristian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Holme, Kristian, et al.
Pubblicazione: (2026)
Strategies for energy-efficient flow control leveraging deep reinforcement learning
di: Jia, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jia, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics
di: Eivazi, Hamidreza, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Eivazi, Hamidreza, et al.
Pubblicazione: (2022)
Assessment of non-intrusive sensing in wall-bounded turbulence through explainable deep learning
di: Cremades, A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cremades, A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Model-based deep reinforcement learning for accelerated learning from flow simulations
di: Weiner, Andre, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Weiner, Andre, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid deep learning and iterative methods for accelerated solutions of viscous incompressible flow
di: Bai, Heming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bai, Heming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum reinforcement learning-based active flow control
di: Zhang, Hongfu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Hongfu, et al.
Pubblicazione: (2026)
A critical assessment of reinforcement learning methods for microswimmer navigation in complex flows
di: Mecanna, Selim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mecanna, Selim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer learning strategies for accelerating reinforcement-learning-based flow control
di: Salehi, Saeed
Pubblicazione: (2025)
di: Salehi, Saeed
Pubblicazione: (2025)
An accuracy-enhanced transonic flow prediction method fusing deep learning and reduced-order model
di: Jia, Xuyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jia, Xuyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Optimal navigation in two-dimensional flows: control theory and reinforcement learning
di: Parfenyev, Vladimir
Pubblicazione: (2025)
di: Parfenyev, Vladimir
Pubblicazione: (2025)
Measuring arrangement and size distributions of flowing droplets in microchannels through deep learning
di: Durve, Mihir, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Durve, Mihir, et al.
Pubblicazione: (2023)
Prediction of flow and elastic stresses in a viscoelastic turbulent channel flow using convolutional neural networks
di: Balasubramanian, Arivazhagan G., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Balasubramanian, Arivazhagan G., et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal mesh generation for a non-iterative grid-converged solution of flow through a blade passage using deep reinforcement learning
di: Kim, Innyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Innyoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Advanced representation learning for flow field analysis and reconstruction
di: Wang, Yikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yikai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sloshing suppression with a controlled elastic baffle via deep reinforcement learning and SPH simulation
di: Ye, Mai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ye, Mai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep reinforcement learning based navigation of a jellyfish-like swimmer in flows with obstacles
di: Chen, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Identifying regions of importance in wall-bounded turbulence through explainable deep learning
di: Cremades, Andres, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cremades, Andres, et al.
Pubblicazione: (2023)
Attention on flow control: transformer-based reinforcement learning for lift regulation in highly disturbed flows
di: Liu, Zhecheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhecheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine-learning wall model of large-eddy simulation for low- and high-speed flows over rough surfaces
di: Ma, Rong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ma, Rong, et al.
Pubblicazione: (2026)
Three-dimensional generative adversarial networks for turbulent flow estimation from wall measurements
di: Cuéllar, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cuéllar, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2024)
A wall model for separated flows: embedded learning to improve a posteriori performance
di: Zhou, Zhideng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Zhideng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-guided surrogate learning enables zero-shot control of turbulent wings
di: Wang, Yuning, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yuning, et al.
Pubblicazione: (2026)
Symmetry groups and invariant solutions of plane Poiseuille flow
di: Aghor, Pratik P., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aghor, Pratik P., et al.
Pubblicazione: (2024)
Effective Lewis number and burning speed for flames propagating in small-scale spatio-temporal periodic flows
di: Rajamanickam, Prabakaran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rajamanickam, Prabakaran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Vortex shedding suppression in elliptical cylinder via reinforcement learning
di: Jia, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jia, Wang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep reinforcement transfer learning for active flow control of a 3D square cylinder under state dimension mismatch
di: Yan, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Comparison of CNN-based deep learning architectures for unsteady CFD acceleration on small datasets
di: Khanal, Sangam, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Multi-agent reinforcement learning for the control of three-dimensional Rayleigh-Bénard convection
di: Vasanth, Joel, et al.
Pubblicazione: (2024) -
XRePIT: A deep learning-computational fluid dynamics hybrid framework implemented in OpenFOAM for fast, robust, and scalable unsteady simulations
di: Baral, Shilaj, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Active flow control of a turbulent separation bubble through deep reinforcement learning
di: Font, Bernat, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Active flow control for drag reduction through multi-agent reinforcement learning on a turbulent cylinder at $Re_D=3900$
di: Suárez, P., et al.
Pubblicazione: (2024)