[发明专利]一种基于本征正交分解的速度场坏矢量识别和修正方法

摘要

本发明公开了一种基于本征正交分解的速度场坏矢量识别和修正方法，包括A对原始流场进行分区，得到大样本速度场；B、对大样本速度场进行本征正交分解（POD），判断不满足迭代收敛条件时，依据计算所得的最优重构阶数以及POD得到的模态和系数进行流场重构；C、计算原始流场与重构流场间的速度矢量绝对误差的模，判断所述速度矢量绝对误差的模大于预设的阈值时，确定对应的速度矢量为坏矢量，并剔除；D、在下次迭代之前，在已剔除坏矢量的位置进行基于POD的插值，修正被剔除矢量；之后返回B，继续对修正后的大样本速度场进行POD，直至满足迭代收敛条件，从而实现单一瞬时速度场的坏矢量识别和修正。

主权项

一种基于本征正交分解的速度场坏矢量识别和修正方法，其特征在于，该方法包括：A：对原始流场进行分区，得到大样本速度场；B：对大样本速度场进行本征正交分解POD，判断不满足迭代收敛条件时，依据计算所得的最优重构阶数以及POD得到的模态和系数进行流场重构；C：计算原始流场与重构流场间的速度矢量绝对误差的模，判断所述速度矢量绝对误差的模大于预设的阈值时，确定对应的速度矢量为坏矢量，并剔除；D：在下次迭代之前，在已剔除坏矢量的位置进行基于POD的插值，修正被剔除矢量；之后返回B，继续对修正后的大样本速度场进行POD，直至满足迭代收敛条件；其中，所述原始流场为二维时，设流场在(x，y)方向上的网格节点数分别为N,M，子域的网格节点数分别为nB,mB，并设置参数RB＝(nB×mB)/(N×M)，那么，所述对原始流场分区满足的条件为：所述RB的取值在0.2到0.5之间；所述分区后得到的大样本速度场，即流场子域记为Vs，所述s代表第s个子域，所述s作为索引的最大值为(N‑nB+1)*(M‑mB+1)，最小值为1，所述对大样本速度场进行POD后，得到模态Φn和系数an，则Vs可表示为其中，所述np为POD分解得到的总模态数，n表示模态序列索引，其取值范围为(1，np)，an,s表示系数an中针对Vs的系数；所述计算最优重构阶数的方法为：以分区后得到的第一个子域V1作为基准，采用高斯滤波或中值滤波进行平滑处理得到平滑子域然后，用不同的前n阶模态重构所述平滑子域；计算所述重构子域与平滑子域之间的相关系数R1，选择使R1最大的重构阶数作为最优重构阶数nopt；其中，所述R1是重构阶数的函数；所述流场重构的方法为：用前nopt阶模态重构所述流场Vs，重构后的流场记为s代表第s个子域，重构公式为：