HydroGym: A Reinforcement Learning Platform for Fluid Dynamics

📄 arXiv: 2512.17534v1 📥 PDF

作者: Christian Lagemann, Sajeda Mokbel, Miro Gondrum, Mario Rüttgers, Jared Callaham, Ludger Paehler, Samuel Ahnert, Nicholas Zolman, Kai Lagemann, Nikolaus Adams, Matthias Meinke, Wolfgang Schröder, Jean-Christophe Loiseau, Esther Lagemann, Steven L. Brunton

分类: physics.flu-dyn, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-19

💡 一句话要点

HydroGym：用于流体动力学的强化学习平台，提供可扩展的控制基准。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 流体动力学 强化学习 流动控制 基准平台 可微求解器

📋 核心要点

  1. 流动控制面临高维度、非线性、多尺度交互等挑战，现有方法难以有效应对复杂流动环境。
  2. HydroGym平台通过集成多种流动控制基准、可扩展基础设施和先进RL算法，提供统一的流体控制研究平台。
  3. 实验表明，RL智能体在HydroGym平台中能发现鲁棒的控制策略，且迁移学习能显著减少训练需求。

📝 摘要（中文）

流体流动建模与控制在交通运输、能源和医学等多个科学与工程领域至关重要。有效的流动控制可以实现诸如升力增加、阻力减少、混合增强和噪声降低等目标。然而，控制流体面临着诸多挑战，包括高维度、非线性以及时空中多尺度的相互作用。强化学习（RL）最近在机器人和蛋白质折叠等复杂领域取得了巨大成功，但其在流动控制中的应用受到缺乏标准化基准平台以及流体模拟计算需求的限制。为了应对这些挑战，我们推出了HydroGym，一个独立于求解器的流动控制研究RL平台。HydroGym集成了复杂的流动控制基准、可扩展的运行时基础设施和最先进的RL算法。我们的平台包括42个经过验证的环境，涵盖从规范层流到复杂三维湍流场景，并在广泛的雷诺数范围内进行了验证。我们为传统RL提供不可微求解器，并提供可微求解器，通过梯度增强优化显著提高样本效率。综合评估表明，RL智能体在各种配置中始终如一地发现鲁棒的控制原理，例如边界层操纵、声反馈中断和尾流重组。迁移学习研究表明，在一个雷诺数或几何形状下学习的控制器能够有效地适应新条件，所需训练次数减少约50%。HydroGym平台具有高度可扩展性，为流体动力学、机器学习和控制领域的研究人员提供了一个框架，可以添加环境、替代模型和控制算法，以推进科学和技术。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决流体控制领域缺乏标准化强化学习基准平台的问题。现有方法在处理高维度、非线性、多尺度交互的复杂流动环境时面临挑战，计算成本高昂，难以实现有效的控制策略。

核心思路：HydroGym的核心思路是构建一个独立于求解器的强化学习平台，该平台集成了多种经过验证的流动控制基准环境，并提供可扩展的运行时基础设施和先进的强化学习算法。通过提供标准化的环境和工具，HydroGym旨在促进流体控制领域强化学习研究的进展。

技术框架：HydroGym平台包含以下主要模块： 1. 环境库：提供42个经过验证的流动控制环境，涵盖从层流到湍流的各种场景，并支持不同的雷诺数。 2. 求解器：提供不可微求解器用于传统强化学习，以及可微求解器用于梯度增强优化，以提高样本效率。 3. 强化学习算法：集成多种先进的强化学习算法，方便研究人员进行实验和比较。 4. 可扩展基础设施：支持添加新的环境、替代模型和控制算法，方便研究人员进行定制和扩展。

关键创新：HydroGym的关键创新在于其作为一个solver-independent的强化学习平台，为流体动力学研究提供了一个标准化的、可扩展的、易于使用的环境。通过提供可微求解器，HydroGym还显著提高了样本效率，使得强化学习在流体控制领域的应用更加可行。

关键设计：HydroGym的关键设计包括： 1. 环境设计：精心设计的流动控制环境，涵盖不同的流动类型和雷诺数，以评估强化学习算法的泛化能力。 2. 可微求解器：利用可微求解器计算梯度，从而实现梯度增强优化，提高样本效率。 3. 奖励函数设计：设计合适的奖励函数，引导强化学习智能体学习有效的控制策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，RL智能体在HydroGym平台中能够发现鲁棒的控制策略，例如边界层操纵、声反馈中断和尾流重组。迁移学习研究表明，在一个雷诺数或几何形状下学习的控制器能够有效地适应新条件，所需训练次数减少约50%。这些结果表明，HydroGym平台为流体控制领域的强化学习研究提供了一个有效的工具。

🎯 应用场景

HydroGym平台在交通运输、能源、医学等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于优化飞行器的气动外形，降低阻力，提高燃油效率；可以用于优化风力发电机的叶片设计，提高发电效率；还可以用于优化医疗器械的设计，改善血液流动，降低血栓形成的风险。该平台有望加速流体控制领域强化学习研究的进展，推动相关技术的应用。

📄 摘要（原文）

Modeling and controlling fluid flows is critical for several fields of science and engineering, including transportation, energy, and medicine. Effective flow control can lead to, e.g., lift increase, drag reduction, mixing enhancement, and noise reduction. However, controlling a fluid faces several significant challenges, including high-dimensional, nonlinear, and multiscale interactions in space and time. Reinforcement learning (RL) has recently shown great success in complex domains, such as robotics and protein folding, but its application to flow control is hindered by a lack of standardized benchmark platforms and the computational demands of fluid simulations. To address these challenges, we introduce HydroGym, a solver-independent RL platform for flow control research. HydroGym integrates sophisticated flow control benchmarks, scalable runtime infrastructure, and state-of-the-art RL algorithms. Our platform includes 42 validated environments spanning from canonical laminar flows to complex three-dimensional turbulent scenarios, validated over a wide range of Reynolds numbers. We provide non-differentiable solvers for traditional RL and differentiable solvers that dramatically improve sample efficiency through gradient-enhanced optimization. Comprehensive evaluation reveals that RL agents consistently discover robust control principles across configurations, such as boundary layer manipulation, acoustic feedback disruption, and wake reorganization. Transfer learning studies demonstrate that controllers learned at one Reynolds number or geometry adapt efficiently to new conditions, requiring approximately 50% fewer training episodes. The HydroGym platform is highly extensible and scalable, providing a framework for researchers in fluid dynamics, machine learning, and control to add environments, surrogate models, and control algorithms to advance science and technology.