近壁湍流的对称约化动态模态分解
流体动力学
2022-12-27 v4 混沌动力学
摘要
数据驱动的降维方法，如本征正交分解（POD）和动态模态分解（DMD），已被证明有助于探索流体动力学及其他领域中的复杂现象。这些技术面临的一个众所周知挑战来自所考虑系统的连续对称性（例如平移和旋转），因为数据中的漂移会主导模态展开，而无法提供对问题动力学的洞察。在本研究中，我们通过构建一种连续对称约化方法，同时消除流向和展向的平移，来解决矩形通道内流体流动的这一问题。我们利用从转捩平面库埃特流和湍流平面泊肃叶流模拟中获得的滑动数据窗口，计算其对称约化动态模态分解（SRDMD），从而演示了我们的方法。在前一种情形下，SRDMD捕捉到具有平移对称性的不变解（即行波和相对周期轨道）附近的动力学；而在后一种情形下，我们的计算揭示了可由低维线性展开近似的湍流时间演化片段。
引用
@article{arxiv.2101.07516,
title = {Symmetry-reduced Dynamic Mode Decomposition of Near-wall Turbulence},
author = {Elena Marensi and Gökhan Yalnız and Björn Hof and Nazmi Burak Budanur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07516},
year = {2022}
}
备注
22 pages, 10 figures