Deep reinforcement learning-based active flow control for a tall building
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on developing a deep reinforcement learning (DRL) flow control policy to mitigate aerodynamic loads of a tall building at high Reynolds number Re=7.53×104. Multiple jets are placed at the four corners and the free end of the building, aiming to suppress wind loading of the building under varying incoming wind conditions. Pressure probes on the building surface are used as feedback observers. The soft actor-critic (SAC) algorithm is deployed to train an effective DRL control policy. The DRL agent can optimize the jet velocities, resulting in reductions of 39.1%, 53.7%, and 38.4% in the fluctuations of the drag, lift, and moment coefficients, respectively. Furthermore, the mean drag coefficient is reduced by 27.3%. This study investigates the behavior of multiple jets and their effects on the wind force and flow field. It was found that the multiple jets can reduce crosswind force fluctuations in tall buildings, enhance downwash flow, and mitigate the shedding of wake vortices. These results highlight the potential of DRL in active flow control and lay the foundation for the efficient, robust, and practical implementation of this control technique in real-world engineering applications.
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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 ».