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马哈茂德·加达拉;玛尔塔·西恩费拉;马可·特泽莱;乔瓦尼·斯塔比尔;安德烈亚·莫拉;吉安路易吉·罗扎

关于LES数据驱动的水声分析降阶方法的比较。 （英语） Zbl 1521.76210号

计算。流体 216，文章ID 104819，22 p.（2021）.
小结：在这项工作中，将动态模式分解（DMD）和适当正交分解（POD）方法应用于使用大涡模拟（LES）结合Ffowcs Williams and Hawkings（FWH）类比计算的水声数据集。首先，通过模态分解分析对流场进行了低维描述。讨论了DMD和POD基截断秩的敏感性，并提供了大量数据集，以证明这两种算法重建流场的能力，以及支持准确噪声评估所需的所有空间和时间频率。结果表明，虽然DMD能够在相同数量的模式下捕获尾迹区的精细相干结构，但与DMD相比，使用POD重建的流场显示出较小的全局时空误差。其次，使用一半快照生成的一组单独的DMD和POD模式被分别用于两个数据驱动的简化模型中，这两个模型分别基于DMD中间转换和带插值的POD（PODI）。在这方面，结果证实了两种简化方法对流场的预测特性都足够准确，PODI结果相对DMD结果更具优势。这表明，对于目前的设置，与DMD中积分和线性回归操作引起的误差相比，PODI中插值误差引起的误差相对较小。最后，利用简化流体动力场作为输入对FWH声信号进行评估的后处理分析表明，DMD和PODI数据驱动的简化模型在预测声噪声方面都是有效且足够准确的。

引用于7文件

MSC公司：

76层65 湍流的直接数值模拟和大涡模拟
2005年第76季度 水力和气动声学

关键词：

模型简化;水声学;大涡模拟;福布斯·威廉姆斯和霍金斯;动态模式分解;真正交分解

软件：

PyGeM公司;红色工具箱;PyDMD公司;HODMD公司;github;BladeX刀片;EZyRB公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛M.Gadalla｝等人，计算机。液体216，文章ID 104819，22 p.（2021；Zbl 1521.76210）
全文： 内政部 arXiv公司

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