🔹Titolo: Towards Real-Time Reconstruction of Velocity Fluctuations in Turbulent Channel Flow


🔹Speaker: Tianyi Li (Università degli Studi di Roma “Tor Vergata" e INFN)


🔹Abstract: Sviluppando un framework per ricostruzioni in streaming efficienti di fluttuazioni di velocità turbolente da misurazioni di sensori limitate si raggiunge l'obiettivo di consentire applicazioni in tempo reale. Il processo di ricostruzione è semplificato calcolando stimatori lineari utilizzando statistiche di flusso da un periodo di addestramento iniziale e valutando le loro prestazioni durante un successivo periodo di test con i dati ottenuti dalla simulazione numerica diretta (DNS). Affronteremo i casi in cui sono disponibili dati di addestramento (i) non disponibili, (ii) limitati e (iii) completi utilizzando stimatori basati su (i) modalità risolventi, (ii) stima basata su risolventi e (iii) modalità di decomposizione ortogonale propria spettrale. Durante la fase di test, si introduce l'inversione a blocchi per calcolare in modo accurato ed efficiente l'operatore risolvente in modo interpretabile. Durante i test, abilitiamo ricostruzioni in streaming efficienti utilizzando una trasformata di Fourier discreta a scorrimento temporale per aggiornare in modo ricorsivo i coefficienti di Fourier utilizzando le misurazioni in entrata. Si utilizza questo framework per ricostruire con un ritardo di tempo minimo le fluttuazioni di velocità turbolente in un canale minimo a Reτ≈186 da misurazioni piane sparse. Viene valutata l'accuratezza della ricostruzione nel contesto dell'estensione dei dati richiesti e quindi si identificano potenziali casi d'uso per ogni stimatore. Le ricostruzioni catturano ampie porzioni della dinamica da relativamente pochi piani di misurazione quando gli stimatori lineari sono calcolati con sufficiente fedeltà. Anche l'efficienza delle nostre ricostruzioni viene valutata e si dimostria che il presente quadro ha il potenziale per consentire ricostruzioni in tempo reale delle fluttuazioni di velocità turbolente in un ambiente sperimentale analogo.