用于线性化非定常气动辨识的两种降阶模型比较
计算物理
2019-05-10 v1 流体动力学
摘要
本文比较了两种非定常气动降阶模型（ROM），即线性 Volterra 级数和带外生输入的自回归（ARX）模型，在建模动态线性气动行为时的性能。这两种方法的区别在于，后一种模型具有自回归项，而前一种模型仅有与输入相关的项。第一个系统是低雷诺数流中的沉柱体，其中流动是稳定的（Re < 47）。尽管两种方法都能很好地拟合训练数据，但在相同精度下，线性 Volterra 方法比 ARX 模型需要更高的模型阶数。频率响应比较表明，ARX 模型能更紧密地逼近频率响应，而 Volterra 级数在高雷诺数下会对频率响应产生过拟合。第二个气动系统是流经俯仰 NACA0012 翼型的流动，包括亚音速和跨音速状态。详细研究了模型在不同马赫数和平均迎角下相对于延迟阶数的收敛性。随着马赫数或平均迎角的增加，所需的延迟阶数也会增加。但在相同精度水平下，ARX 模型仍能用少量项对该系统进行建模。所有结果表明，在大多数情况下，尤其是在流动接近不稳定状态时，ARX 模型的性能优于线性 Volterra 级数。
引用
@article{arxiv.1905.03250,
title = {Comparisons of Two Reduced-Order Models for Linearized Unsteady Aerodynamic Identification},
author = {Jiaqing Kou and Weiwei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.03250},
year = {2019}
}