杨瑞;张宣;菲利普·赖特;Lohse,Detlef;奥尔加·志基纳;莫里茨·林克曼 通过流动态模式分解对湍流时空结构进行数据驱动识别。 (英语) Zbl 07778805号 GAMM米特。 45,第1号,文章ID 202200003,22 p.(2022). 摘要:流式动态模式分解(sDMD)是动态模式分解的低存储版本,是一种提取时空流模式的数据驱动方法。流式DMD通过使用新的可用数据进行增量更新来近似动态模式,从而避免将整个数据序列存储在内存中。在本文中,我们使用sDMD来识别和提取不同湍流的主要时空结构,需要对大型数据集进行分析。首先,将sDMD的效率和准确性与经典的DMD进行比较,使用一个公开的测试数据集,该数据集由直接数值模拟圆柱后尾迹流获得的速度场快照组成。流DMD不仅可靠地再现了流的最重要的动态特征;我们的计算也突出了它在所需计算资源方面的优势。随后,我们使用sDMD分析了三种不同的湍流,它们都显示出一定程度的大规模一致性:快速旋转的Rayleigh-Bénard对流、水平对流和渐近吸力边界层(ASBL)。不同频率和空间范围的结构可以被清楚地分离出来,只需几个动力学模式就可以捕捉到动力学的显著特征。总之,我们证明了sDMD是识别大范围湍流时空结构的有力工具。©2022作者。GAMM-Mitteilungen公司由Wiley-VCH GmbH出版。 引用于2文件 MSC公司: 76英尺65英寸 湍流的直接数值模拟和大涡模拟 关键词:数据驱动方法;动态模式分解;湍流 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Yang}等人,GAMM-Mitt。45,第1号,文章ID 202200003,22 p.(2022;Zbl 07778805) 全文: 内政部 arXiv公司 OA许可证 参考文献: [1] G.Ahlers、S.Grossmann和D.Lohse,湍流Rayleigh-Bénard对流中的传热和大尺度动力学,Rev.Mod。《物理学》第81卷(2009年),第503页。 [2] S.Anantharamu和K.Mahesh,大数据有限精度误差分析的并行流式动态模式分解算法,J.Compute。《物理学》第380卷(2019年),第355-377页·Zbl 1451.65036号 [3] 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