Deep learning for predicting frequency lock-in of a freely vibrating sphere
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a deep learning-based reduced-order model (DL-ROM) for the stability prediction of unsteady three-dimensional fluid–structure interaction systems. The proposed DL-ROM has the format of a nonlinear state-space model and employs a recurrent neural network with long short-term memory (LSTM) cells. We consider a canonical fluid–structure system of an elastically mounted sphere coupled with the incompressible fluid flow in a state-space format. Specifically, we develop a nonlinear data-driven coupling for predicting the unsteady forces and the vortex-induced vibration (VIV) lock-in of the freely vibrating sphere in a transverse direction. We design an input–output relationship as a temporal sequence of force and displacement datasets for a low-dimensional approximation of the fluid–structure system. Based on the prior knowledge of the VIV lock-in process, the input function contains a range of frequencies and amplitudes, which significantly affects the system realization ability and enables an efficient DL-ROM without the need for a massive training dataset for the low-dimensional modeling. Once trained, the network provides a nonlinear mapping of input–output dynamics that can predict the coupled fluid–structure dynamics for a longer horizon via the feedback process. By integrating the LSTM network with the eigensystem realization algorithm (ERA), we construct a data-driven state-space model for the reduced-order stability analysis. We investigate the underlying mechanism and stability characteristics of VIV of a freely vibrating sphere via an eigenvalue selection process. Using the reduced-order eigenvalue analysis, we characterize the vibrating sphere-wake lock-in phenomenon and demonstrate that the lock-in responds at preferred vibration frequencies. To understand the frequency lock-in mechanism, we study the eigenvalue trajectories for a range of the reduced oscillation frequencies and the mass ratios. Consistent with the full-order simulations, the frequency lock-in branches are accurately captured by the combined LSTM-ERA procedure. The proposed DL-ROM aligns with the development of physics-based digital twin of engineering systems involving moving boundaries and fluid–structure interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».