智能惯性粒子
流体动力学
2018-09-19 v2 统计力学
混沌动力学
摘要
我们进行了数值研究，训练智能惯性粒子利用强化学习算法靶向具有高涡量的特定流动区域。粒子能够主动改变自身大小以调节其惯性和密度。简而言之，利用对流动涡量的局部测量，智能粒子探索其大小选择与其在流动环境中的动力学行为之间的相互作用。这使其积累经验并学习如何调节自身大小以到达目标高涡量区域的近似最优策略。我们考虑了具有不同复杂度的流动：二维定常Taylor-Green类构型、二维时间依赖流动，以及由定常Arnold-Beltrami-Childress螺旋流给出的三维流动。我们表明，智能粒子能够在所有处理过的案例中学会到达极强涡旋结构。
引用
@article{arxiv.1711.05853,
title = {Smart Inertial Particles},
author = {Simona Colabrese and Kristian Gustavsson and Antonio Celani and Luca Biferale},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.05853},
year = {2018}
}
备注
Published on Phys. Rev. Fluids (August 6, 2018)