Data-based models for flow control
Modèles basés sur les données pour le contrôle d'écoulement
Abstract
This thesis presents two experimental data-based model design techniques:
the system identification and the data-assimilation. The first allows the
construction of a model, based on the system’s input-output signals only. Several
flow-control examples, using system identification, are described: flow inside a
channel, and behind a cylinder. Data-assimilation is another data-based technique
which makes use of a physical model. The assimilated model gives access to physics based
interpolation and extrapolation of a scattered data-set. Three examples of
mean-velocity measurement assimilation are presented: a turbulent boundary layer,
the flow around a cylinder, and the flow over an idealized airfoil. The impact of measurement
uncertainty is demonstrated. An extension is developed for both methods
to cope with corrupted data.
Cette thèse est basé sur les méthodes de construction de modèles utilisant
des données expérimentales. Deux groupes de méthodes sont étudiées, l’identification
de systèmes et l’assimilation de données. La première permet de mettre en place
une représentation pour un système donné en se basant sur l’histoire de ses entrées
sorties. Cette représentation est calculée puis utilisée pour contrôler efficacement
plusieurs exemples d’écoulements. La seconde, nécessite un modèle physique et met
en oeuvre des mesures qui relève du vecteur d’état. Le modèle qui assimile les
données offre un moyen d’extrapoler et d’interpoler ces dernières. Trois exemples
d’assimilation de vitesses moyennes sont présentées, une couche limite turbulente,
l’écoulement autour d’un cylindre et l’écoulement autour d’un profil d’aile idéalisé.
Enfin plusieurs pistes pour la prise en compte d’incertitudes de mesures sont
développés, pour l’assimilation de données et l’identification de systèmes.
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