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Machine Learning Control - Taming Nonlinear Dynamics and Turbulence
Dies ist das erste Lehrbuch über eine allgemein anwendbare Kontrollstrategie für Turbulenzen und andere komplexe nichtlineare Systeme. Der Ansatz des Buches verwendet leistungsfähige Methoden des maschinellen Lernens für optimale nichtlineare Kontrollgesetze.
Diese maschinell lernende Steuerung (MLC) wird in den Kapiteln 1 und 2 motiviert und detailliert beschrieben. In Kapitel 3 werden die Methoden der linearen Steuerungstheorie besprochen. In Kapitel 4 wird gezeigt, dass MLC bekannte optimale Kontrollgesetze für lineare Dynamik (LQR, LQG) reproduzieren kann.
In Kapitel 5 erkennt und nutzt MLC einen stark nichtlinearen Betätigungsmechanismus eines niedrigdimensionalen dynamischen Systems, wenn lineare Kontrollmethoden versagen.
Experimentelle Kontrolldemonstrationen von einer laminaren Scherschicht bis zu turbulenten Grenzschichten werden in Kapitel 6 besprochen, gefolgt von allgemeinen guten Praktiken für Experimente in Kapitel 7. Das Buch schließt mit einem Ausblick auf die umfangreichen zukünftigen Anwendungen der MLC in Kapitel 8.
Zur einfachen Reproduzierbarkeit der vorgestellten Ergebnisse werden Matlab-Codes bereitgestellt. Das Buch enthält Interviews mit führenden Forschern auf dem Gebiet der Turbulenzkontrolle (S. Bagheri, B.
Batten, M. Glauser, D. Williams) und des maschinellen Lernens (M.
Schoenauer) für eine breitere Perspektive. Zu allen Kapiteln gibt es Übungen und ergänzende Videos werden über YouTube verfügbar sein.
| ISBN: | 9783319406237 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2016 |
| Seitenzahl: | 211 |
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