FEATURE DETECTION ALGORITHMS AND MODAL DECOMPOSITION METHODS

Various modal decomposition techniques have been developed in the last decade [1­11]. We focus on data-driven approches, and since data flow volume is increasing day by day, it is important to study the performance of order reduction and feature detection algorithms. In this work we compare the performance and feature detection behaviour of energy and frequency based algorithms (Proper Orthogonal Decomposition [1­3] and Dynamic Mode Decomposition [4­6, 8­11]) on two data set testcases taken from fluid dynamics

Data-driven modal decomposition methods as feature detection techniques for flow problems: a critical assessment

Modal decomposition techniques are showing a fast growth in popularity for their good properties as data-driven tools. There are several modal decomposition techniques, yet Proper Orthogonal Decomposition (POD) and Dynamic Mode Decomposition (DMD) are considered the most demanded methods, especially in the field of fluid dynamics. Following their magnificent performance on various applications in several fields, numerous extensions of these techniques have been developed. In this work we present an ambitious review comparing eight different modal decomposition techniques, including most established methods: POD, DMD and Fast Fourier Trasform (FFT), extensions of these classical methods: based on time embedding systems, Spectral POD (SPOD) and Higher Order DMD (HODMD), based on scales separation, multi-scale POD (mPOD), multi-resolution DMD (mrDMD), and based on the properties of the resolvent operator, the data-driven Resolvent Analysis (RA). The performance of all these techniques will be evaluated on three different testcases: the laminar wake around cylinder, a turbulent jet flow, and the three dimensional wake around cylinder in transient regime. First, we show a comparison between the performance of the eight modal decomposition techniques when the datasets are shortened. Next, all the results obtained will be explained in details, showing both the conveniences and inconveniences of all the methods under investigation depending on the type of application and the final goal (reconstruction or identification of the flow physics). In this contribution we aim on giving a -- as fair as possible -- comparison of all the techniques investigated. To the authors knowledge, this is the first time a review paper gathering all this techniques have been produced, clarifying to the community what is the best technique to use for each application

Analysis and control of stochastic systems with applications in quantum technologies

Se pretende que el alumno desarrolle un proyecto de investigación asociado a la simulación numérica de la dinámica y control de sistemas estocásticos con potenciales aplicaciones en el novedoso campo de las tecnologías cuánticas. Objetivo 1) Utilizar software adaptado al análisis y simulación numérica de ecuaciones diferenciales estocásticas. Objetivo 2) Modelización y simulación de sistemas lineales estocásticos análogos a sistemas cuánticos lineales. Objetivo 3) Planteamiento de protocolos de control óptimo sobre estos sistemas. Objetivo 4) Simulación de la dinámica y control óptimo de un sistema cuántico lineal. El control es una rama interdisciplinar de la ingeniería y las matemáticas, aplicada al comportamiento de los sistemas dinámicos. Un controlador manipula la entrada o estado inicial del sistema para lograr un efecto deseado en un estado posterior o salida. Hoy en día, prácticamente todo sistema mecánico y electrónico posee un sistema de control asociado, por sencillo que sea. Un sistema de control simple consiste en una acción sobre el sistema y la obtención del resultado esperado sobre el mismo. Sin embargo, para evitar un final abierto, los sistemas realizan, por lo regular, mediciones intermedias sobre sus salidas y con esa información el sistema es retroalimentado para modificar la acción de control reiniciando el ciclo de entrada-salida. Por otra parte, el desarrollo de nuevas tecnologías basadas en dispositivos cuyas leyes vienen dictadas por la mecánica cuántica se ha convertido en una prioridad para el desarrollo tecnológico actual y diversas aplicaciones tales como las comunicaciones, sensores y computadores cuánticos esperan a su desarrollo para ser implementadas. Esto exige que la rama del control cuántico se desarrolle. Sin embargo, algunas cualidades de la mecánica cuántica no permiten pasar fácilmente el esquema del control clásico al ámbito cuántico. Clásicamente, es posible adquirir toda la información necesaria y emplearla de manera eficiente para retroalimentar el sistema y especializar la acción de control al estado actual. Por el contrario, en un sistema cuántico no toda la información es asequible mediante una medición y, además, todo intento de medir el sistema lo perturba de manera notable. Técnicamente, las ecuaciones dinámicas en un proceso tal, son ecuaciones diferenciales estocásticas no lineales en lugar de las ecuaciones diferenciales deterministas de los sistemas clásicos. En este proyecto, el alumno implementará un software de simulación de sistemas estocásticos adaptado a las peculiaridades de sistemas cuánticos lineales para a continuación, ensayar la validez de diversos protocolos de control óptimo propuestos para estos sistemasEscuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen