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Nonintrusive data-based learning of a switched control heating system using POD, DMD and ANN - 03/12/19

Doi : 10.1016/j.crme.2019.11.005 
Tarik Fahlaoui , Florian De Vuyst
 Laboratoire de mathématiques appliquées de Compiègne EA 2222, Université de technologie de Compiègne, Alliance Sorbonne Université, 60200 Compiègne, France 

Corresponding author.

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Abstract

The aim of this work is to derive an accurate model of two-dimensional switched control heating system from data generated by a Finite Element solver. The nonintrusive approach should be able to capture both temperature fields, dynamics and the underlying switching control rule. To achieve this goal, the algorithm proposed in this paper will make use of three main ingredients: proper orthogonal decomposition (POD), dynamic mode decomposition (DMD) and artificial neural networks (ANN). Some numerical results will be presented and compared to the high-fidelity numerical solutions to demonstrate the capability of the method to reproduce the dynamics.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Data-driven model, Heating system, Switched control, Heat equation, Model order reduction, POD, DMD, ANN, Machine learning


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Vol 347 - N° 11

P. 793-805 - novembre 2019 Retour au numéro
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  • Incremental dynamic mode decomposition: A reduced-model learner operating at the low-data limit
  • Agathe Reille, Nicolas Hascoet, Chady Ghnatios, Amine Ammar, Elias Cueto, Jean Louis Duval, Francisco Chinesta, Roland Keunings
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  • An efficient Tabu-search optimized regression for data-driven modeling
  • Chady Ghnatios, Ré-Mi Hage, Ilige Hage

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