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李、滕;邓世元;张坤;魏海波;王润龙;范军;辛建强;姚建尧

基于扩展本征正交分解的周期流非侵入参数化降阶模型。 （英语） Zbl 07446702号

国际期刊计算。方法 18，第9号，文章ID 2150035，33 p.（2021）.
摘要：叶轮机械中的旋涡脱落和旋转流动等周期性流动在科学和工程领域都很常见。然而，非定常流动的高保真数值模拟通常很耗时，尤其是在需要考虑流动参数变化的情况下。本文提出了一种预测周期性流动的非侵入参数化降阶模型（PROM）方法。该ROM的建立基于两种技术，即适当正交分解（POD）和离散傅里叶变换（DFT），其中第一种技术可以提取空间特征，第二种技术可以量化参数的时间效应。使用基于人工神经网络（ANN）的预测模型将流量参数映射为DFT系数。通过圆柱绕流和二维涡轮流来验证所提出的PROM的有效性。结果表明，所提出的POD-DFT-ANN（PDA）ROM对于预测具有不同流动参数的周期性流动既有效又准确。

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MSC公司：

76倍 流体力学
37倍X 动力系统与遍历理论

关键词：

参数化降阶模型;周期性流量;固有正交分解;离散傅立叶变换方法;人工神经网络
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\textit{T.Li}等人，《国际计算杂志》。方法18，第9号，文章ID 2150035，33页（2021；Zbl 07446702）
全文： 内政部

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