限られた圧力測定から円柱周りの流れを特性化するための圧縮センシングに基づく機械学習戦略

圧縮センシングは、円柱上の限られた数の圧力測定から円柱周りの流れ特性（レイノルズ数および圧力/流れ場）を特定するために使用されます。教師あり機械学習戦略を使用して、次元を縮小したダイナミクスを符号化するライブラリエレメントが、さまざまなレイノルズ数に対して計算されます。その後、円柱に対する限られた数の圧力測定を用いて、凸L1最適化を行い、円柱周りの全圧力場と結果の流れ場を再構成またはデコードします。レイノルズ数だけが識別できる高乱流領域（大きなレイノルズ数）を除いて、圧力場とレイノルズ数の正確な再構成が達成されます。したがって、提案されたデータ駆動型戦略は、L2ノルムを使用した流体ダイナミクスの符号化と、スパース性を促進するL1ノルムを使用したロバストなデコード（流れ場再構成）を達成します。