Global instability analysis and control of three-dimensional long open cavity flow

The three-dimensional wall-bounded open cavity may be considered as a simplified geometry found in industrial applications such as leading gear or slotted flats on the airplane. Understanding the three-dimensional complex flow structure that surrounds this particular geometry is therefore of major industrial interest. At the light of the remarkable former investigations in this kind of flows, enough evidences suggest that the lateral walls have a great influence on the flow features and hence on their instability modes. Nevertheless, even though there is a large body of literature on cavity flows, most of them are based on the assumption that the flow is two-dimensional and spanwise-periodic. The flow over realistic open cavity should be considered. This thesis presents an investigation of three-dimensional wall-bounded open cavity with geometric ratio 6:2:1. To this aim, three-dimensional Direct Numerical Simulation (DNS) and global linear instability have been performed. Linear instability analysis reveals that the onset of the first instability in this open cavity is around Recr 1080. The three-dimensional shear layer mode with a complex structure is shown to be the most unstable mode. I t is noteworthy that the flow pattern of this high-frequency shear layer mode is similar to the observed unstable oscillations in supercritical unstable case. DNS of the cavity flow carried out at different Reynolds number from steady state until a nonlinear saturated state is obtained. The comparison of time histories of kinetic energy presents a clearly dominant energetic mode which shifts between low-frequency and highfrequency oscillation. A complete flow patterns from subcritical cases to supercritical case has been put in evidence. The flow structure at the supercritical case Re=1100 resembles typical wake-shedding instability oscillations with a lateral motion existed in the subcritical cases. Also, This flow pattern is similar to the observations in experiments. In order to validate the linear instability analysis results, the topology of the composite flow fields reconstructed by linear superposition of a three-dimensional base flow and its leading three-dimensional global eigenmodes has been studied. The instantaneous wall streamlines of those composited flows display distinguish influence region of each eigenmode. Attention has been focused on the leading high-frequency shear layer mode; the composite flow fields have been fully recognized with respect to the downstream wave shedding. The three-dimensional shear layer mode is shown to give rise to a typical wake-shedding instability with a lateral motions occurring downstream which is in good agreement with the experiment results. Moreover, the spanwise-periodic, open cavity with the same length to depth ratio has been also studied. The most unstable linear mode is different from the real three-dimensional cavity flow, because of the existence of the side walls. Structure sensitivity of the unstable global mode is analyzed in the flow control context. The adjoint-based sensitivity analysis has been employed to localized the receptivity region, where the flow is more sensible to momentum forcing and mass injection. Because of the non-normality of the linearized Navier-Stokes equations, the direct and adjoint field has a large spatial separation. The strongest sensitivity region is locate in the upstream lip of the three-dimensional cavity. This numerical finding is in agreement with experimental observations. Finally, a prototype of passive flow control strategy is applied.

Sistema de control y visualización de información sobre riesgo de incendios

Una red inalámbrica de sensores (Wireless Sensor Network, WSN) constituye un sistema de comunicación de datos flexible utilizado como alternativa a las redes cableadas o como extensión de éstas. Una de las aplicaciones de estas redes es para su uso en sistemas de predicción y prevención de incendios en áreas naturales. Su implementación se basa en el despliegue de sensores inalámbricos, realizado en una zona de riesgo de incendio que puedan recolectar información tal como temperatura, humedad y presión. Desde una estación base (o nodo "sumidero"), se suministra la información de los sensores a un centro de monitorización y control de forma estructurada. En estos centros la información recibida puede ser analizada, procesada y visualizada en tiempo real. Desde este centro de control se puede controlar también la red WSN modificando el comportamiento de los sensores según el nivel de riesgo de incendio detectado. Este proyecto se basa en el diseño, desarrollo e implementación de un Sistema de Control y Visualización de Información sobre Riesgo de Incendio (SCVIRI), que implementa las funciones de los centros de monitorización y control. La implementación de este sistema, junto con el desarrollado, en paralelo, de otro proyecto denominado Sistema de Estimación de Riesgo de Incendio Utilizando una WSN (SERIUW) que implementa la emulación de la red WSN, conforman un sistema general de anticipación y seguimiento de Fuegos. Se han realizado pruebas de funcionalidad y eficacia, incluidas en la presente memoria del sistema general (ambos proyectos), en un entorno controlado simulado. Este sistema es una solución para la lucha contra los incendios forestales ya que predice y previene, de forma temprana, posibles incendios en las áreas naturales bajo supervisión. Ante un evento de incendio declarado este sistema es un poderoso instrumento de apoyo permitiendo, por un lado, generar alertas automáticas (con localización y gravedad de fuegos detectados) y por el otro, hacer un seguimiento del incendio con mapas en tiempo real (con su consecuente apoyo para la protección e información con las brigadas de bomberos en las zonas activas). ABSTRACT. A wireless sensor network (WSN) is a flexible data communication system used as an alternative to wired networks or as an extension of them. One possible application of these networks is related to fire prediction and prevention in natural areas. Its implementation is based on a deployment of wireless sensors, in an area with high or moderate fire risk, to collect information such as temperature, humidity, luminance and pressure. A base station (or "sink") sends the collected information to a monitoring and control center according to an agreed structured format. At this center, the information received can be analyzed, processed and displayed in real time by using monitoring systems. From this control center the WSN can also be controlled by changing the sensors behavior in consistence with the detected level of fire risk. The work carried out in this project consists on the design, development and implementation of a system named SCVIRI, which implements the functions of the aforementioned monitoring and control center. This system works in connection with other one, called SERIUW, which has been developed in a different project and implements the WSN in an emulated environment. These two systems working together make up a general system of anticipation and monitoring of fires. This document also includes the functionality and performance tests performed on the overall system in a controlled and simulated environment. The global system is a solution that makes it easier to predict and prevent possible fires in natural areas under supervision. This system can be a powerful tool since, before a fire event is declared, it generates automatic alerts (including location and severity information) and allows the real-time motorization of fire evolution and its graphical visualization on maps. This could be also very useful for providing fire brigades with support, protection and information in zones in which a fire is already active.

Improving flexible databases searches using machine learning

El objetivo principal de este proyecto ha sido introducir aprendizaje automático en la aplicación FleSe. FleSe es una aplicación web que permite realizar consultas borrosas sobre bases de datos nítidos. Para llevar a cabo esta función la aplicación utiliza unos criterios para definir los conceptos borrosos usados para llevar a cabo las consultas. FleSe además permite que el usuario cambie estas personalizaciones. Es aquí donde introduciremos el aprendizaje automático, de tal manera que los criterios por defecto cambien y aprendan en función de las personalizaciones que van realizando los usuarios. Los objetivos secundarios han sido familiarizarse con el desarrollo y diseño web, al igual que recordar y ampliar el conocimiento sobre lógica borrosa y el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog. A lo largo de la realización del proyecto y sobre todo después del estudio de los resultados se demuestra que la agrupación de los usuarios marca la diferencia con la última versión de la aplicación. Esto se basa en la siguiente idea, podemos usar un algoritmo de aprendizaje automático sobre las personalizaciones de los criterios de todos los usuarios, pero la gran diversidad de opiniones de los usuarios puede llevar al algoritmo a concluir criterios erróneos o no representativos. Para solucionar este problema agrupamos a los usuarios intentando que cada grupo tengan la misma opinión o mismo criterio sobre el concepto. Y después de haber realizado las agrupaciones usar el algoritmo de aprendizaje automático para precisar el criterio por defecto de cada grupo de usuarios. Como posibles mejoras para futuras versiones de la aplicación FleSe sería un mejor control y manejo del ejecutable plserver. Este archivo se encarga de permitir a la aplicación web usar el lenguaje de programación lógica Ciao-Prolog para llevar a cabo la lógica borrosa relacionada con las consultas. Uno de los problemas más importantes que ofrece plserver es que bloquea el hilo de ejecución al intentar cargar un archivo con errores y en caso de ocurrir repetidas veces bloquea todas las peticiones siguientes bloqueando la aplicación. Pensando en los usuarios y posibles clientes, sería también importante permitir que FleSe trabajase con bases de datos de SQL en vez de almacenar la base de datos en los archivos de Prolog. Otra posible mejora basarse en distintas características a la hora de agrupar los usuarios dependiendo de los conceptos borrosos que se van ha utilizar en las consultas. Con esto se conseguiría que para cada concepto borroso, se generasen distintos grupos de usuarios, los cuales tendrían opiniones distintas sobre el concepto en cuestión. Así se generarían criterios por defecto más precisos para cada usuario y cada concepto borroso.---ABSTRACT---The main objective of this project has been to introduce machine learning in the application FleSe. FleSe is a web application that makes fuzzy queries over databases with precise information, using defined criteria to define the fuzzy concepts used by the queries. The application allows the users to change and custom these criteria. On this point is where the machine learning would be introduced, so FleSe learn from every new user customization of the criteria in order to generate a new default value of it. The secondary objectives of this project were get familiar with web development and web design in order to understand the how the application works, as well as refresh and improve the knowledge about fuzzy logic and logic programing. During the realization of the project and after the study of the results, I realized that clustering the users in different groups makes the difference between this new version of the application and the previous. This conclusion follows the next idea, we can use an algorithm to introduce machine learning over the criteria that people have, but the problem is the diversity of opinions and judgements that exists, making impossible to generate a unique correct criteria for all the users. In order to solve this problem, before using the machine learning methods, we cluster the users in order to make groups that have the same opinion, and afterwards, use the machine learning methods to precise the default criteria of each users group. The future improvements that could be important for the next versions of FleSe will be to control better the behaviour of the plserver file, that cost many troubles at the beginning of this project and it also generate important errors in the previous version. The file plserver allows the web application to use Ciao-Prolog, a logic programming language that control and manage all the fuzzy logic. One of the main problems with plserver is that when the user uploads a file with errors, it will block the thread and when this happens multiple times it will start blocking all the requests. Oriented to the customer, would be important as well to allow FleSe to manage and work with SQL databases instead of store the data in the Prolog files. Another possible improvement would that the cluster algorithm would be based on different criteria depending on the fuzzy concepts that the selected Prolog file have. This will generate more meaningful clusters, and therefore, the default criteria offered to the users will be more precise.

Automated wordlength optimization framework for multi-source statistical interval-based analysis of nonlinear systems with control-flow structures

El uso de aritmética de punto fijo es una opción de diseño muy extendida en sistemas con fuertes restricciones de área, consumo o rendimiento. Para producir implementaciones donde los costes se minimicen sin impactar negativamente en la precisión de los resultados debemos llevar a cabo una asignación cuidadosa de anchuras de palabra. Encontrar la combinación óptima de anchuras de palabra en coma fija para un sistema dado es un problema combinatorio NP-hard al que los diseñadores dedican entre el 25 y el 50 % del ciclo de diseño. Las plataformas hardware reconfigurables, como son las FPGAs, también se benefician de las ventajas que ofrece la aritmética de coma fija, ya que éstas compensan las frecuencias de reloj más bajas y el uso más ineficiente del hardware que hacen estas plataformas respecto a los ASICs. A medida que las FPGAs se popularizan para su uso en computación científica los diseños aumentan de tamaño y complejidad hasta llegar al punto en que no pueden ser manejados eficientemente por las técnicas actuales de modelado de señal y ruido de cuantificación y de optimización de anchura de palabra. En esta Tesis Doctoral exploramos distintos aspectos del problema de la cuantificación y presentamos nuevas metodologías para cada uno de ellos: Las técnicas basadas en extensiones de intervalos han permitido obtener modelos de propagación de señal y ruido de cuantificación muy precisos en sistemas con operaciones no lineales. Nosotros llevamos esta aproximación un paso más allá introduciendo elementos de Multi-Element Generalized Polynomial Chaos (ME-gPC) y combinándolos con una técnica moderna basada en Modified Affine Arithmetic (MAA) estadístico para así modelar sistemas que contienen estructuras de control de flujo. Nuestra metodología genera los distintos caminos de ejecución automáticamente, determina las regiones del dominio de entrada que ejercitarán cada uno de ellos y extrae los momentos estadísticos del sistema a partir de dichas soluciones parciales. Utilizamos esta técnica para estimar tanto el rango dinámico como el ruido de redondeo en sistemas con las ya mencionadas estructuras de control de flujo y mostramos la precisión de nuestra aproximación, que en determinados casos de uso con operadores no lineales llega a tener tan solo una desviación del 0.04% con respecto a los valores de referencia obtenidos mediante simulación. Un inconveniente conocido de las técnicas basadas en extensiones de intervalos es la explosión combinacional de términos a medida que el tamaño de los sistemas a estudiar crece, lo cual conlleva problemas de escalabilidad. Para afrontar este problema presen tamos una técnica de inyección de ruidos agrupados que hace grupos con las señales del sistema, introduce las fuentes de ruido para cada uno de los grupos por separado y finalmente combina los resultados de cada uno de ellos. De esta forma, el número de fuentes de ruido queda controlado en cada momento y, debido a ello, la explosión combinatoria se minimiza. También presentamos un algoritmo de particionado multi-vía destinado a minimizar la desviación de los resultados a causa de la pérdida de correlación entre términos de ruido con el objetivo de mantener los resultados tan precisos como sea posible. La presente Tesis Doctoral también aborda el desarrollo de metodologías de optimización de anchura de palabra basadas en simulaciones de Monte-Cario que se ejecuten en tiempos razonables. Para ello presentamos dos nuevas técnicas que exploran la reducción del tiempo de ejecución desde distintos ángulos: En primer lugar, el método interpolativo aplica un interpolador sencillo pero preciso para estimar la sensibilidad de cada señal, y que es usado después durante la etapa de optimización. En segundo lugar, el método incremental gira en torno al hecho de que, aunque es estrictamente necesario mantener un intervalo de confianza dado para los resultados finales de nuestra búsqueda, podemos emplear niveles de confianza más relajados, lo cual deriva en un menor número de pruebas por simulación, en las etapas iniciales de la búsqueda, cuando todavía estamos lejos de las soluciones optimizadas. Mediante estas dos aproximaciones demostramos que podemos acelerar el tiempo de ejecución de los algoritmos clásicos de búsqueda voraz en factores de hasta x240 para problemas de tamaño pequeño/mediano. Finalmente, este libro presenta HOPLITE, una infraestructura de cuantificación automatizada, flexible y modular que incluye la implementación de las técnicas anteriores y se proporciona de forma pública. Su objetivo es ofrecer a desabolladores e investigadores un entorno común para prototipar y verificar nuevas metodologías de cuantificación de forma sencilla. Describimos el flujo de trabajo, justificamos las decisiones de diseño tomadas, explicamos su API pública y hacemos una demostración paso a paso de su funcionamiento. Además mostramos, a través de un ejemplo sencillo, la forma en que conectar nuevas extensiones a la herramienta con las interfaces ya existentes para poder así expandir y mejorar las capacidades de HOPLITE. ABSTRACT Using fixed-point arithmetic is one of the most common design choices for systems where area, power or throughput are heavily constrained. In order to produce implementations where the cost is minimized without negatively impacting the accuracy of the results, a careful assignment of word-lengths is required. The problem of finding the optimal combination of fixed-point word-lengths for a given system is a combinatorial NP-hard problem to which developers devote between 25 and 50% of the design-cycle time. Reconfigurable hardware platforms such as FPGAs also benefit of the advantages of fixed-point arithmetic, as it compensates for the slower clock frequencies and less efficient area utilization of the hardware platform with respect to ASICs. As FPGAs become commonly used for scientific computation, designs constantly grow larger and more complex, up to the point where they cannot be handled efficiently by current signal and quantization noise modelling and word-length optimization methodologies. In this Ph.D. Thesis we explore different aspects of the quantization problem and we present new methodologies for each of them: The techniques based on extensions of intervals have allowed to obtain accurate models of the signal and quantization noise propagation in systems with non-linear operations. We take this approach a step further by introducing elements of MultiElement Generalized Polynomial Chaos (ME-gPC) and combining them with an stateof- the-art Statistical Modified Affine Arithmetic (MAA) based methodology in order to model systems that contain control-flow structures. Our methodology produces the different execution paths automatically, determines the regions of the input domain that will exercise them, and extracts the system statistical moments from the partial results. We use this technique to estimate both the dynamic range and the round-off noise in systems with the aforementioned control-flow structures. We show the good accuracy of our approach, which in some case studies with non-linear operators shows a 0.04 % deviation respect to the simulation-based reference values. A known drawback of the techniques based on extensions of intervals is the combinatorial explosion of terms as the size of the targeted systems grows, which leads to scalability problems. To address this issue we present a clustered noise injection technique that groups the signals in the system, introduces the noise terms in each group independently and then combines the results at the end. In this way, the number of noise sources in the system at a given time is controlled and, because of this, the combinato rial explosion is minimized. We also present a multi-way partitioning algorithm aimed at minimizing the deviation of the results due to the loss of correlation between noise terms, in order to keep the results as accurate as possible. This Ph.D. Thesis also covers the development of methodologies for word-length optimization based on Monte-Carlo simulations in reasonable times. We do so by presenting two novel techniques that explore the reduction of the execution times approaching the problem in two different ways: First, the interpolative method applies a simple but precise interpolator to estimate the sensitivity of each signal, which is later used to guide the optimization effort. Second, the incremental method revolves on the fact that, although we strictly need to guarantee a certain confidence level in the simulations for the final results of the optimization process, we can do it with more relaxed levels, which in turn implies using a considerably smaller amount of samples, in the initial stages of the process, when we are still far from the optimized solution. Through these two approaches we demonstrate that the execution time of classical greedy techniques can be accelerated by factors of up to ×240 for small/medium sized problems. Finally, this book introduces HOPLITE, an automated, flexible and modular framework for quantization that includes the implementation of the previous techniques and is provided for public access. The aim is to offer a common ground for developers and researches for prototyping and verifying new techniques for system modelling and word-length optimization easily. We describe its work flow, justifying the taken design decisions, explain its public API and we do a step-by-step demonstration of its execution. We also show, through an example, the way new extensions to the flow should be connected to the existing interfaces in order to expand and improve the capabilities of HOPLITE.