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Titre original :
Machine Learning Control - Taming Nonlinear Dynamics and Turbulence
Contenu du livre :
Il s'agit du premier manuel sur une stratégie de contrôle généralement applicable à la turbulence et à d'autres systèmes non linéaires complexes. L'approche du livre utilise des méthodes puissantes d'apprentissage automatique pour les lois de contrôle non linéaires optimales.
Ce contrôle par apprentissage machine (MLC) est motivé et détaillé dans les chapitres 1 et 2. Le chapitre 3 passe en revue les méthodes de la théorie du contrôle linéaire. Le chapitre 4 montre que la MLC reproduit des lois de contrôle optimales connues pour la dynamique linéaire (LQR, LQG).
Au chapitre 5, la MLC détecte et exploite un mécanisme d'actionnement fortement non linéaire d'un système dynamique de faible dimension lorsque les méthodes de contrôle linéaire se révèlent inefficaces.
Les démonstrations expérimentales de contrôle d'une couche de cisaillement laminaire à des couches limites turbulentes sont examinées au chapitre 6, suivies de bonnes pratiques générales pour les expériences au chapitre 7. Le livre se termine par une perspective sur les vastes applications futures de la MLC au chapitre 8.
Des codes Matlab sont fournis pour faciliter la reproductibilité des résultats présentés. Le livre comprend des entretiens avec des chercheurs de premier plan dans le domaine du contrôle de la turbulence (S. Bagheri, B.
Batten, M. Glauser, D. Williams) et de l'apprentissage automatique (M.
Schoenauer) pour une perspective plus large. Tous les chapitres comportent des exercices et des vidéos supplémentaires seront disponibles sur YouTube.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9783319406237 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2016 |
| Nombre de pages : | 211 |
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