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在模仿由偏微分方程遏制的物理进程中,POD(Proper Orthogonal Decomposmon)本领是一种高效降维本领。这是一种功效宏大,功效明显的数据领会本领,其目的是把多维的物理进程举行低维的好像刻画(即用最好级数打开),从而大大减小用来重现物理进程时所需保存的数据量。它供给了一种刻画物理进程的灵验本领,该物理进程不妨写成一个只与功夫关系的因变量和一个只与空间关系的因变量的打开式序列,且它们在均方意旨上是最优的,在打开式中只须要小批的项数就可较精确地刻画该物理进程,所以贬低计划维数、缩小计划量和俭朴计划功夫是这个本领最鲜明的便宜。正文对准一个二维的对称扩压器在低Re数下运用POD本领对其举行流场特性领会。开始运用SIMPLE算法计划出所需样品(Re=114和Re=90举行确定前提的非定常计划),而后运用POD本领对该震动的模仿截止举行领会,贯串Galerkin本领对N-S方程举行重建立,获得对于N-S方程的降阶模子。接洽表白:这种本领不妨的捕获到震动的重要疏通特性,降阶模子的计划截止与径直数值模仿的截止适合较好,但俭朴了更多的计划功夫。
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