Abstract
This paper addresses the technology of active flow control for stabilizing a flow field. In order for flow field modeling from the control point of view, the huge-data set from CFD(computational fluid dynamics) are reduced by using a POD(Proper Orthogonal Decomposition) method. And then the flow field is expressed with dynamic equation by low-order modelling approach based on the time and frequency domain analysis. A neural network flow estimator from the pressure information measured on the surface is designed for the estimation of the flow state in the space. The closed-loop system is constructed with feedback flow controller for stabilizing the vortices on the flow field.
본 논문에서는 유동의 안정된 흐름 제어를 위한 유동제어에 대해 다룬다. 전산유체역학 해석을 통해 제공된 대용량의 유동 데이터를 POD 방법을 통하여 축약하고, 제어측면에서 시간 및 주파수 영역에서의 분석에 근거하여 적절한 수준의 저차 모델링한다. 한편, 유동장 표면에 부착된 압력센서로부터 공간상의 유동상태 추정을 위해 신경망 구조를 갖는 유동추정기를 구성하고, 되먹임 유동제어기를 설계함으로써 유동제어루프를 구성한다.