基于翼型分离流场粒子图像测速数据的线性降阶模型定量评估
流体动力学
2021-05-03 v2 计算物理
摘要
本文提出一种基于粒子图像测速（PIV）数据的NACA0015翼型绕流流场降阶模型定量评估方法。将时间分辨PIV测量获得的速度场数据通过本征正交分解（POD）技术分解为显著模态，随后通过POD模态时间推进的线性回归或稀疏促进动态模态分解（DMD）构建线性降阶模型。本评估方法可用于估计误差与模型可预测性的评价。该模型采用不同数量的POD或DMD模态进行流体数据降阶，并采用不同方法估计线性系数，定量评估了这些条件对模型性能的影响。结果表明，前向（标准）模型在由稀疏促进DMD选取的两到十个显著DMD模态下表现最佳。
引用
@article{arxiv.1907.12239,
title = {Quantitative Evaluation of a Linear Reduced-order Model based on Particle-image-velocimetry Data of Separated Flow Field around Airfoil},
author = {Taku Nonomura and Koki Nankai and Yuto Iwasaki and Atsushi Komuro and Keisuke Asai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12239},
year = {2021}
}