[论文解读] Synchronised Swimming of Two Fish

Guido Novati, Siddhartha Verma+4 more|arXiv (Cornell University)|Oct 13, 2016

Biomimetic flight and propulsion mechanisms参考文献 41被引用 41

一句话总结

本研究通过黏性不可压缩流体的二维模拟，探究双鱼尾随游泳中的水动力相互作用。结果表明，通过强化学习使跟随者同步于领先者尾迹的策略，可使能量消耗降低最多30%，游泳效率提高20%，揭示了通过涡流利用实现协调游泳的显著能量优势。

ABSTRACT

We study the fluid dynamics of two fish-like bodies with synchronised swimming patterns. Our studies are based on two-dimensional simulations of viscous incompressible flows. We distinguish between motion patterns that are externally imposed on the swimmers and self-propelled swimmers that learn manoeuvres to achieve certain goals. Simulations of two rigid bodies executing pre-specified motion indicate that flow-mediated interactions can lead to substantial drag reduction and may even generate thrust intermittently. In turn we examine two self-propelled swimmers arranged in a leader-follower configuration, with a-priori specified body-deformations. We find that the swimming of the leader remains largely unaffected, while the follower experiences either an increase or decrease in swimming speed, depending on the initial conditions. Finally, we consider a follower that synchronises its motion so as to minimise its lateral deviations from the leader's path. The leader employs a steady gait while the follower uses a reinforcement learning algorithm to adapt its swimming-kinematics. We find that swimming in a synchronised tandem can yield up to about 30% reduction in energy expenditure for the follower, in addition to a 20% increase in its swimming-efficiency. The present results indicate that synchronised swimming of two fish can be energetically beneficial.

研究动机与目标

• 探究双鱼尾随构型中协调游泳的水动力益处。
• 检验游泳者之间的流体介导相互作用是否能降低能量消耗并提高游泳效率。
• 探究自推进游泳者如何通过强化学习动态调整运动，以保持在领先者尾迹中。
• 量化同步游泳的能耗优势，特别是领先-跟随构型中跟随者的收益。
• 识别在黏性流体中通过涡流相互作用实现阻力降低与推力增强的机制。

提出的方法

• 模拟通过在小波自适应网格上使用重映射涡方法求解速度-涡度形式的二维不可压缩N-S方程。
• 采用无散度惩罚技术，对类鱼体表实现无滑移边界条件。
• 领先者以稳定且预设的步态游动，而跟随者则使用强化学习策略以最小化与领先者路径的横向偏差。
• 强化学习智能体通过最大化基于最小化横向位移的长期奖励进行训练，动作调整以优化游泳运动学。
• 通过运输成本（CoT）衡量能量消耗，游泳效率通过推力相关功率和形变功率分量进行评估。
• 分析三种情景：具有预设运动的刚性游泳者、具有相同运动学的自推进游泳者，以及使用强化学习实现自适应控制的跟随者。

实验结果

研究问题

• RQ1 在领先-跟随构型中，双鱼之间的流体介导相互作用是否能带来可测量的阻力降低与能耗节省？
• RQ2 当不施加主动控制时，跟随者的游泳性能如何随初始条件和尾迹动力学而变化？
• RQ3 跟随者在多大程度上可通过动态调整运动以保持在领先者尾迹中来减少能量消耗？
• RQ4 涡流相互作用在提升跟随者同步尾随构型中游泳效率方面发挥何种作用？
• RQ5 强化学习能否使跟随者自主实现在领先者尾迹中的稳定、高效游泳？

主要发现

• 与单独游泳者相比，跟随者单位距离的能量消耗降低了29.3%，通过相对运输成本（CoT）衡量。
• 当使用强化学习最小化横向偏差时，跟随者的游泳效率提高了19.4%，主要归因于身体形变消耗功率（PDef）降低了36.6%。
• 推力相关功率（Pthrust）几乎保持不变（变化−1.2%），表明能量节省主要源于肌肉努力减少，而非推力增加。
• 在无主动控制时，跟随者的运动轨迹会偏离领先者路径，凸显了采用自适应策略以维持稳定尾随游泳的必要性。
• 即使因校正动作导致短暂效率下降，跟随者在40个周期内的平均效率仍高于单独游泳者。
• 结果证实，通过利用领先者尾迹涡流，同步尾随构型可带来显著的能量收益。