一种带不确定性量化的复杂数据关联快速多保真度方法：以海洋立管涡激振动为例
流体动力学
2021-11-03 v1
摘要
我们通过在模态空间提取恰当关联函数，开发了一种用于高、低保真度数据间极复杂关联快速多保真度建模方法。我们将该方法应用于推断横流中受涡激振动（VIV）作用的柔性海洋立管运动幅值。VIV 由流动中的绝对不稳定性驱动，其施加的频率（Strouhal）定律需与结构阻抗匹配；由于附加质量力参数变化迅速，该匹配易于实现。因此，立管空间响应的波数处于较窄的不确定性带内。故波数预测误差会导致沿立管响应幅值形状出现显著相位相关误差，使低、高保真度数据间关联极为复杂。如本文所述在模态空间工作，来自半经验计算代码 VIVA 的密集低保真度数据可在模态空间与少量来自实验或全分辨率 CFD 仿真的高保真度数据关联，以同时修正相位与幅值，并提供与正确幅值响应形状整体吻合良好的预测。我们还使用贝叶斯建模量化预测中的不确定性，并利用该不确定性制定主动学习策略，以确定提供高保真度测量的传感器最佳布置位置。
引用
@article{arxiv.2012.13481,
title = {A fast multi-fidelity method with uncertainty quantification for complex data correlations: Application to vortex-induced vibrations of marine risers},
author = {Xuhui Meng and Zhicheng Wang and Dixia Fan and Michael Triantafyllou and George Em Karniadakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.13481},
year = {2021}
}
备注
26 pages, 13 figures