[发明专利]一种物理属性与数据驱动耦合的流声模态分解及预测方法

摘要

本发明适用于计算气动声学和计算流体力学领域，提供了一种物理属性与数据驱动耦合的流声模态分解及预测方法，本发明的流声模态分解方法，首先采用动态模态分解DMD方法对初始速度场进行动态模态分解，获得归一化的动态模态，然后对得到的动态模态进行亥姆霍兹分解，获得声模态速度和动力学模态速度；并且基于得到的声模态速度和动力学模态速度可以预测任一时刻的声模态速度和动力学模态速度，以分析声模态和动力学模态的时间发展历程。本发明耦合了基于物理属性的亥姆霍兹分解和基于数据驱动的动态模态分解方法的优势，实现非定常流场中速度场的动力学模态与声学模态的精确高效分解和快速预测，在保证物理属性精确的同时，节约计算时间和成本。