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湍流中POD和DMD两种特征提取方法的初步对比研究文献综述

 2020-04-14 10:04  

1.目的及意义

湍流问题,困扰了整个数学和物理学界近两个世纪。著名的雷诺实验,发现了管道中流体的流动可以呈现两种截然不同的流态,其中一种流态就是湍流。但是直到现在,学界也无法对湍流下一个准确的定义。流体力学家们普遍认为湍流具有无规则性、扩散性、大雷诺数、三维尺度上的涡旋脉动、连续性、粘性耗散以及流动性这些特性。现实生活中遇到的湍流问题基本满足了以上特性,如燃烧室中气体的流动、江河中的急速流动、船舶和飞行器表面的绕流等等。

在湍流研究的过程中,绝大多数流动状态的纳维斯托克斯方程,受限于数学工具的发展,流场物理量的数值解很难被求得。因此研究湍流,学者们基本依赖于数值模拟和实验。数值模拟方法包括了直接数值模拟(Direct numerical simulation ,DNS),雷诺平均数值模拟(ReynoldsAverage Navier-Stokes ,RANS)和大涡模拟(Large-eddy simulation,LES)等等。但是DNS需要巨大的计算机运算量,RANS和LES方法的计算精度不及DNS。而实验测量中,测量设备对流场的扰动也会产生相应的误差。所以湍流的研究还有着重重困难。但是不管是实验还是数值模拟,都会产生大量的数据。这些数据的后处理也决定了能不能从算例中获得有价值的信息。

现在,很多学者已经把模态分解作为以上数据后处理的工具。通常,模态分解取一组数据并从中计算出一组模态或特征。而这些模态的意义取决于所使用分解的特定类型。比较常用的分解方法有正交模态分解(Proper orthogonaldecomposition ,POD)、动态模态分解(Dynamic mode decomposition ,DMD)、经验模态分解(Empirical modedecomposition ,EMD)等等。正交模态分解,首先利用流场快照中相关信息来获得空间矩阵,并将之对角化,从而获得按照能量高低排列的模态结构,进而达到数据处理的目的。动态模态分解,是从流场快照中计算出按照频率高低排列的模态结构。

通过阅读参考文献,可以发现模态分解技术已经应用在了很多流体模型中。如POD方法已经被应用于低雷诺数下圆柱绕流的动态特性分析、壁湍流和槽道涡旋等问题中。DMD方法被应用在横向射流、带襟翼机翼尾流和柔性膜尾流等问题上。当然更多的是通过两种方法的对比研究,获得流场中最具流动特征的模态。

这两种方法也有各自的缺点。比如POD方法,由于POD方法是按照能量来提取流场的特征,但是在所有情况下,能量也许不是对流体结构进行排列的最正确的判定方式。再如DMD方法,由于DMD方法提取的是时间正交的空间模态,模态中描述的结构只与离散频率有关,因此不太可能描述多种流动机制。

最近也有学者提出了光谱自正交分解(SpectralProper Orthogonal decomposition ,SPOD)方法,但受限于本科的学识水平,毕业论文中将主要叙述正交模态分解和动态模态分解这两种方法。

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2. 研究的基本内容与方案

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毕业论文的正文将主要包括四个部分:1、湍流意义及其主要研究方法;2、介绍正交模态分解和动态模态分解的原理,同时介绍展向旋转槽道流的计算模型;3、列出正交模态分解技术和动态模态分解技术所提取的流场模态,并从中找出描述流场运动的物理解释;4、总结本次毕业论文的成果。

本次毕业论文的目标,主要是掌握正交模态分解和动态模态分解技术的原理,并运用Matlab软件编写相应的程序,以及从展向旋转槽道流的数据中提取相应的模态,最后再对提取模态的物理意义进行解释。

毕业论文中的原始数据,即展向旋转槽道流的数据由导师提供。因为正交模态分解方法主要依靠奇异值分解,动态模态分解方法依靠流场数据中的空间矩阵,所以模态提取的过程中需要运用大量的矩阵运算,因此选择了Matlab来进行数据处理。而本次毕业论文的难点主要包括了原理方法的掌握、Matlab程序的编写、模态物理意义的分析这三个部分,这几部分需要花费较多时间来进行集中学习和攻克。

在毕业论文完成的过程中,必不可少的会产生无法解决的困难,如程序的编写。这时候需要寻找高年级同学和导师的帮助,从而顺利地完成本科毕业论文。

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