关于液体喷射中本征正交分解与动态模态分解的物理诠释
流体动力学
2019-09-18 v1 机器学习
摘要
本征正交分解(POD)和动态模态分解(DMD)的模态分解技术已成为分析动力系统时空相干性的常用方法。特别地，由于多相相互作用的固有复杂性以及亟需提取底层流动过程，这些技术对液体喷射系统而言颇具意义。尽管大量研究流动过程的工作已采用POD和DMD，其结果往往高度依赖解释，且分解理论与所提取模态的物理意义之间联系有限。在此，我们分层级结构地阐释POD和DMD模态的诠释。简单典型系统的模态诠释通过支配系统的底层过程知识得以验证。我们表明，捕获真实底层现象的模态会在更高次谐波处产生后续模态，直至奈奎斯特极限，其模态结构尺度随模态频率增加而成比例减小。这些高次谐波主要编码运动信息，并可能捕获也可能不捕获额外的结构信息，这取决于系统。我们首先在典型液体喷射系统上展示这些发现，以增强对实际横向流中射流系统提取结果的诠释与理解。
引用
@article{arxiv.1909.07576,
title = {On the Physical Interpretation of Proper Orthogonal Decomposition and Dynamic Mode Decomposition for Liquid Injection},
author = {Scott B. Leask and Vincent G. McDonell},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.07576},
year = {2019}
}
备注
26 pages, 17 figures