Controllo della scia di corpi tozzi mediante Algoritmo Genetico = Genetic Algorithm based control of the wake of a bluff body

Questo lavoro di tesi mostra l'applicazione in ambito sperimentale dell'algoritmo genetico (GA) per il controllo attivo della scia di un veicolo da traporto commerciale. Il controllo è ottenuto attraverso l'attuazione di quattro getti d'aria, continui e pulsati, posti lungo i bordi della base del modello del veicolo. È stata valutata la dipendenza del numero di individui che compongono la popolazione, evidenziando che un aumento del numero degli stessi è necessario per l'apprendimento di compiti più complessi, soprattutto nel caso pulsato. Ci si aspetta però che un ulteriore aumento significativo del numero di individui non porti vantaggi. Nel caso pulsato, come segnale forzante, si è considerata una somma di due sinusoidi. Compito dell'algoritmo genetico è la definizione dei valori ottimi di ampiezza e frequenza di ciascuna delle due sinusoidi. Si è verificato che l'algoritmo trova una strategia per ridurre la resistenza aerodinamica del modello, raggiungendo valori di riduzione della resistenza fino al 15% nel caso di attuazione continua, mentre il 9% nel caso di attuazione pulsata. La funzione è stata definita in modo da minimizzare il coefficiente di resistenza, senza tenere conto dell'energia spesa nell'attuazione. Rispetto ad altre tecniche, l'approccio basato su GA fornisce valori più grandi di riduzione della resistenza, a scapito di un tempo di apprendimento più lungo, dell'ordine di giorni e non ore. L'analisi del segnale di pressione fluttuante utilizzando la tecnica Proper Orthogonal Decomposition (POD) permette di mostrare che l'effetto del forcing sia tale da simmetrizzare la scia rispetto al piano orizzontale, causando la rottura della cella di ricircolo in due strutture di scala più piccola, mostrando come la forzatura produca una scia più simmetrica.