<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><br><br><div dir="ltr"><b style="font-size:12.8px">DATE</b><span style="font-size:12.8px">:  Friday, September 23rd, 2016</span><b style="font-size:12.8px"><br><br></b><div style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">TITLE</b><span style="font-size:12.8px">:</span> Optimal actuator and sensor placement for feedback flow control</div><div><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">TIME</b><span style="font-size:12.8px">:  </span><span style="font-size:12.8px"><span><span>3:30 PM</span></span></span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">LOCATION</b><span style="font-size:12.8px">:  GMCS 314</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><b style="font-size:12.8px">SPEAKER</b><span style="font-size:12.8px">:  Dr. Kevin K. Chen. </span><span style="font-size:12.8px">Research staff member at the Institute for Defense Analyses' Center for Communications Research in La Jolla.</span></div><div style="font-size:12.8px"><br><b style="font-size:12.8px">ABSTRACT</b><span style="font-size:12.8px">:  </span><span style="font-size:12.8px"> </span><span style="font-size:12.8px">Feedback control has an enormous potential to manipulate fluid flows in desirable ways, and may one day increase vehicle performance and efficiency significantly.  One fundamental question has remained unanswered, however: where should the feedback system's actuators and sensors be located in the flow?  The state of the art is shockingly insufficient; the vast majority of studies use trial and error, or otherwise flawed heuristics.  In this seminar, we explore why some actuator and sensor placements are more effective than others.  Specifically, we examine the optimal control of the Ginzburg-Landau and Orr-Sommerfeld/Squire equations, using localized actuators and sensors.  We implement a novel algorithm that efficiently iterates toward optimal placements in these fluid flow models.  The control theoretical and physical interpretations of the optimal placements yield a set of heuristics that can help engineers predict effective actuator and sensor placements.</span></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div><b style="font-size:12.8px">HOST</b><span style="font-size:12.8px">:  Dr. Guus Jacobs</span></div></div>
<br>______________________________<wbr>_________________<br>
SDSU Computational Science Research Center<br>
Mailing List<br></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">







<p>Jose E. Castillo  Ph.D.</p><p>Director / Professor </p>
<p>Computational Science Research Center</p>
<p>5500 Campanile Dr</p>
<p>San Diego State University</p>
<p>San Diego CA 92182-1245</p>
<p>619 5947205/3430, Fax 619-594-2459</p><p> <a href="http://www.csrc.sdsu.edu/mimetic-book/" target="_blank">http://www.csrc.sdsu.edu/mimetic-book/</a></p></div>
</div>