Explainable deep reinforcement learning reveals energy-efficient control strategies for turbulent drag reduction
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Tonti, Federica, Vinuesa, Ricardo |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Navigation in a Three-Dimensional Urban Flow using Deep Reinforcement Learning
di: Tonti, Federica, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tonti, Federica, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
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)
Advanced deep-reinforcement-learning methods for flow control: group-invariant and positional-encoding networks improve learning speed and quality
di: Jeon, Joongoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jeon, Joongoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Graph U-Nets for Mesh-Agnostic Spatio-Temporal Flow Prediction
di: Yang, Sunwoong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Sunwoong, et al.
Pubblicazione: (2024)
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)
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)
Physics-informed deep-learning applications to experimental fluid mechanics
di: Eivazi, Hamidreza, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Eivazi, Hamidreza, et al.
Pubblicazione: (2022)
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)
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)
Improving turbulence control through explainable deep learning
di: Beneitez, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Beneitez, Miguel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Transfer learning strategies for accelerating reinforcement-learning-based flow control
di: Salehi, Saeed
Pubblicazione: (2025)
di: Salehi, Saeed
Pubblicazione: (2025)
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)
On the optimal period of spanwise wall forcing for turbulent drag reduction
di: Quadrio, Maurizio, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Quadrio, Maurizio, 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)
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)
Additive-feature-attribution methods: a review on explainable artificial intelligence for fluid dynamics and heat transfer
di: Cremades, Andrés, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cremades, Andrés, et al.
Pubblicazione: (2024)
Model-Agnostic AI Framework with Explicit Time Integration for Long-Term Fluid Dynamics Prediction
di: Yang, Sunwoong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Sunwoong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Streamwise energy-transfer mechanisms in zero- and adverse-pressure-gradient turbulent boundary layers
di: Deshpande, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deshpande, Rahul, et al.
Pubblicazione: (2024)
Shocks Under Control: Taming Transonic Compressible Flow over an RAE2822 Airfoil with Deep Reinforcement Learning
di: Mondal, Trishit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mondal, Trishit, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
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)
High-lift Wing Separation Control via Bayesian Optimization and Deep Reinforcement Learning
di: Montalà, Ricard, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Montalà, Ricard, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hierarchy of extreme-event predictability in turbulence revealed by machine learning
di: Yang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
HFNO: an interpretable data-driven decomposition strategy for turbulent flows
di: Cayuela, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cayuela, Marco, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spatial discretization effects in spanwise forcing for turbulent drag reduction
di: Gallorini, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gallorini, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
On-off pumping for drag reduction in a turbulent channel flow
di: Rota, Giulio Foggi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Rota, Giulio Foggi, et al.
Pubblicazione: (2023)
DSO: Dual-Scale Neural Operators for Stable Long-term Fluid Dynamics Forecasting
di: Dong, Huanshuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dong, Huanshuo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Multiscale Physics-Informed Neural Network for Complex Fluid Flows with Long-Range Dependencies
di: Kumar, Prashant, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kumar, Prashant, et al.
Pubblicazione: (2026)
FluidFlow: a flow-matching generative model for fluid dynamics surrogates on unstructured meshes
di: Ramos, David, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ramos, David, et al.
Pubblicazione: (2026)
Emergent Transfer of a Physics Foundation Model from Simulation to Laboratory Turbulence
di: Mukhopadhyay, Payel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mukhopadhyay, Payel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Surrogate models for Rock-Fluid Interaction: A Grid-Size-Invariant Approach
di: Pinheiro, Nathalie C., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pinheiro, Nathalie C., et al.
Pubblicazione: (2026)
Cross-Field Interface-Aware Neural Operators for Multiphase Flow Simulation
di: Wang, Zhenzhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Zhenzhong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spatially-Aware Diffusion Models with Cross-Attention for Global Field Reconstruction with Sparse Observations
di: Zhuang, Yilin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuang, Yilin, et al.
Pubblicazione: (2024)
HydroGym: A Reinforcement Learning Platform for Fluid Dynamics
di: Lagemann, Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lagemann, Christian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Reinforcement Learning in Action: Real-Time Control of Vortex-Induced Vibrations
di: Sababha, Hussam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sababha, Hussam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Shape Invariant 3D-Variational Autoencoder: Super Resolution in Turbulence flow
di: Maurya, Anuraj
Pubblicazione: (2025)
di: Maurya, Anuraj
Pubblicazione: (2025)
Universal Physics Transformers: A Framework For Efficiently Scaling Neural Operators
di: Alkin, Benedikt, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alkin, Benedikt, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spatio-Temporal Fluid Dynamics Modeling via Physical-Awareness and Parameter Diffusion Guidance
di: Wu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Navigation in a Three-Dimensional Urban Flow using Deep Reinforcement Learning
di: Tonti, Federica, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Explainable deep learning reveals the physical mechanisms behind the turbulent kinetic energy equation
di: Alcántara-Ávila, Francisco, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Physics-guided surrogate learning enables zero-shot control of turbulent wings
di: Wang, Yuning, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Advanced deep-reinforcement-learning methods for flow control: group-invariant and positional-encoding networks improve learning speed and quality
di: Jeon, Joongoo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Enhancing Graph U-Nets for Mesh-Agnostic Spatio-Temporal Flow Prediction
di: Yang, Sunwoong, et al.
Pubblicazione: (2024)