Propulsion optimization of a jellyfish-inspired robot based on a nonintrusive reduced-order model with proper orthogonal decomposition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this research, the propulsion of the proposed jellyfish-inspired mantle undulated propulsion robot (MUPRo) is optimized. To reliably predict the hydrodynamic forces acting on the robot, the proposed nonintrusive reduced-order model (NIROM) based on proper orthogonal decomposition (POD) additionally considers the POD basis that makes an important contribution to the features on the specified boundary. The proposed model establishes a mapping between the parameter-driven motion of the mantle and the evolution of the fluid characteristics around the swimmer. Moreover, to predict new cases where the input needs to be updated, the input of the proposed model is taken from the kinematics of the robot rather than extracted from full-order high-fidelity models. In this paper, it takes approximately 950 s to perform a simulation using the full-order high-fidelity model. However, the computational cost for one prediction with the proposed POD-NIROM is around 0.54 s, of which about 0.2 s is contributed by preprocessing. Compared with the NIROM based on the classic POD method, the proposed POD-NIROM can effectively update the input and reasonably predict the characteristics on the boundary. The analysis of the hydrodynamic performance of the MUPRo pinpoints that, over a certain period and with a certain undulation amplitude, the hydrodynamic force generated by the swinging-like mantle motion (k < 0.5) is greater, outperforming Aequorea victoria in startup acceleration. It is demonstrated that considering a certain power loss and a certain tail beat amplitude, the wave-like mantle motion (k > 0.5) can produce greater propulsion, which means higher propulsion efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».