混合插值与非侵入式算子推断的降阶建模及其在污染物扩散中的应用
动力系统
2020-12-15 v1 计算工程、金融与科学
系统与控制
系统与控制
摘要
基于从复杂模拟器收集的输入-输出时域数据，本文提出一种构造性方法，以推断能够复现潜在现象的降阶线性、双线性或二次时不变动力学模型。该方法本质上基于线性动力学系统与逼近理论。更具体地，它依次采用插值式的 Pencil 与 Loewner 框架（已知其兼具通用性与对大规模数据集的可扩展性）以及一个涉及原始数据与降阶内部变量的线性最小二乘问题。相较于侵入式方法，无需关于算子的先验知识。此外，与传统的非侵入式算子推断方法相比，所提方法减轻了对原始全阶模型内部变量进行测量的需求。因此，其适用范围比标准的侵入式与非侵入式方法更广。该原理成功应用于某机场区域上涉及多尺度与多物理场动力学现象的污染物扩散大涡模拟。尽管所得低复杂度模型十分简单，所提方法在预测污染物羽流形态方面表现出令人满意的结果，同时仿真速度显著更快。
引用
@article{arxiv.2012.07126,
title = {Mixed interpolatory and inference non-intrusive reduced order modeling with application to pollutants dispersion},
author = {Charles Poussot-Vassal and Tiphaine Sabatier and Claire Sarrat and Pierre Vuillemin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.07126},
year = {2020}
}
备注
25 pages, 10 figures, submitted to journal