粘弹性圆柱绕流场的稀疏化动态模态分解方法

为研究粘弹性圆柱绕流涡团时空演化特征及状态,给出动态模态分解和稀疏促进优化相结合的流动关键模态分析方法(sparsity promoting dynamic mode decomposition,SP-DMD)。粘弹性圆柱绕流的数值模拟结果表明:利用SP-DMD方法所得到的模态不仅可以将原始流场的整体流动形态重现,而且能够较好地刻画出较大尺度的局部流场结构。与传统动态模态分解方法相比,SP-DMD能够识别和提取出具有稳定状态的粘弹性流场结构信息。该方法可为研究弹性诱导的复杂粘弹性流体流场特性提供良好参考。

基于动态模态分解的输电杆塔松动检测

为了识别输电杆塔的松动状态,提出分段高阶动态模态分解(segment high-order dynamic mode decomposition,SHDMD)的检测方法。为减小振动耦合对检测的影响,利用三轴加速度和三轴角速度构造时间-空间矩阵,从中提取准确的方向振型作为松动特征,将时间-空间矩阵在时间维度上划分为若干子矩阵,对每个子矩阵进行空间维度扩展,避免DMD分解时得到错误结果,对扩展后的子矩阵进行DMD分解,得到不同时段的振动模态,利用稳定图筛选出不同时段共有的模态作为真实模态,提取与模态一一对应的方向振型。建立灰色关联检测模型,通过计算方向振型的几何特征关联度,识别当前松动状态。模拟杆塔试验与真实杆塔试验结果证明,所提方法能够很好地实现输电杆塔松动位置与松动程度的识别。

基于数据动态模态分解的基坑沉降稳定性预警预测研究

为合理实现基坑沉降稳定性的预警预测研究,该文在基坑沉降数据动态模态分解基础上,先利用尖点突变分析实现趋势项分量的稳定性现状评价,再利用分项组合预测模型实现沉降稳定性的预测评价,两者综合实现沉降稳定性的预警预测研究。实例分析表明:DMD模型在沉降数据的分解过程中具有良好效果,可将其合理分解为趋势项分量和误差项分量;通过基坑沉降稳定性的现状评价,得出基坑沉降在现状条件下的稳定性均处于稳定状态,且在基坑沉降稳定性的预测评价过程中,得出分项组合预测模型在基坑沉降变形中的适用性,得出各监测点的沉降变形仍会呈小速率增加趋势;综合评价,各监测点的预警等级为Ⅲ~Ⅳ级,为现场安全施工提供了一定的理论指导。

动态模态分解方法在缸内湍流场研究中的应用

内燃机缸内湍流场在内燃机的工作过程中扮演着极为重要的角色,对该特殊流场的分析除了需要精确的记录还需要科学的数学分析方法.该研究作为一种尝试,应用动态模态分解方法(DMD)对内燃机缸内流场采用粒子图像测速(PIV)测量数据库进行加工,研究缸内流场在不同频率下的流动特性,包括不同频率下涡团结构形态及其空间分布、能量/强度的分布及其耗散情况,从而有利于丰富人们对内燃机缸内湍流场特性的认识.

基于本征正交分解和动态模态分解的尾涡激振现象瞬态过程的模态分析

尾涡激振是气动弹性领域的一种常见现象,在上游尾迹的气动激励下会导致流场中结构的强迫振动,该现象会危及被激励结构的完整性和疲劳寿命.本文使用圆柱/叶片的近似模型研究尾涡激振问题.该模型中的圆柱位于上游均匀来流,能够产生特定频率的卡门涡街;叶片位于流场下游,受到圆柱尾迹所施加的持续脉动激励,产生强迫振动.针对尾涡激励的近似模型,通过基于Fluent的二维数值计算,模拟了上游圆柱的脱落涡以及叶片从固定到以本身自然频率振动的瞬态过程,从而提供了流场变化过程的详细信息.基于非定常瞬态结果,采用本征正交分解(POD)和动态模态分解(DMD)分析方法,通过分解与重构叶片附近流场的压力场,提取模态频率及其变化过程,得到了尾涡激振现象的主要流动特征.通过对比两种模态分析结果发现,POD重构在残差处理方面有较大的优势,而DMD在单一频率模态的提取以及变化情况的分析方面更有优势.

不同磁场构型下Richtmyer-Meshkov不稳定性的数值研究及动态模态分解

基于磁流体动力学,本文通过数值模拟对不同磁场构型下轻质气柱界面Richtmyer-Meshkov不稳定性的演化过程进行了研究.结果显示:磁场对波系演化影响甚微,但能抑制界面不稳定性发展,且横向磁场抑制效果更好.无磁场时,界面形成涡串, SF6射流穿过下游界面;有磁场时,界面光滑无涡串.其中,横向磁场下界面更光滑, SF6射流不再穿过界面.此外,由于Richtmyer-Meshkov不稳定性的作用,磁力线在气柱界面发生扭曲,且上游界面处磁力线扭曲程度更大,产生强洛伦兹力,使涡量分层明显;下游界面处,纵向磁场产生的洛伦兹力较横向磁场更小,涡层之间相互干扰.最后,本文将动态模态分解用于界面不稳定性研究,发现:磁场作用下界面仍存在小涡,且纵向磁场下扰动更多.第一模态的稳定涡结构能反映主要流场信息,第二到第四模态下的小涡频率依次增加,且无磁场、纵向和横向磁场的同一模态下,小涡频率依次减小.因而磁场能抑制小涡频率,且横向磁场抑制效果更好.

离心压气机蜗壳内非定常流场的动态模态分解

对包括蜗壳的离心压气机整机模型进行了非定常数值模拟,获得不同工况下的非定常流场数据,采用动态模态分解(DMD)方法对设计工况与非稳定工况条件下蜗壳的三维非定常流场进行模态分解与重构.结果表明:在设计工况下,蜗壳内流场主要受到4.421kHz的长叶片通过频率的影响,而8.841kHz的长、短叶片通过频率的影响则受到抑制;在非稳定工况下,捕捉到了不稳定特征频率和所对应的流动模态,以及蜗壳内流场沿流向呈螺旋线型变化的速度脉动;基于频率特征的DMD方法得到了三维蜗壳模态.

离心泵叶轮内非定常流动的动态模态分解分析

为了精确分析离心泵叶轮内复杂的非稳态流动特性,基于泵内流动的大涡模拟(large eddy simulation,LES)数值计算结果,在设计工况及小流量工况下对叶轮内非定常相对速度场进行动态模态分解(dynamic modal decomposition,DMD),得到能够反映叶轮内复杂流动特征的前4阶主要模态及其相应的频率信息。分析结果表明:DMD方法能够有效识别叶轮内复杂流动的脉动频率,提取出相应的流场结构,将叶轮内复杂的流场特征分解为基本模态特征、反映叶轮流道内流动分离及不稳定涡结构的高阶动态模态特征;基本模态能够反映由流道几何形状引起的叶轮出口高速射流区与低速尾迹区及叶片背面流动分离区域。设计工况速度场2阶~4阶动态模态流场反映出叶轮内流动受蜗壳干扰在叶片背面产生的流动分离及不稳定涡结构脱落特征;小流量工况速度场动态模态表征了由于叶轮旋转及蜗壳干扰在流道内发生流动分离、失速等流场特征。通过DMD方法能够有效地对叶轮内重要流场结构进行低维近似,清楚地分析离心泵叶轮内复杂流场的非定常特性。

稀疏化动态模态分解算法在发动机缸内流场研究中的应用

采用大涡数值模拟方法模拟了发动机缸内冷态流场,连续计算100个周期,获得了缸内多循环流场数据库,模拟结果通过粒子图像速度场测量技术(PIV)测量试验进行了验证.然后,采用动态模式分解(DMD)算法分析动态非线性系统流场数据库,以识别其流动特性.结果表明:DMD算法能够有效识别缸内涡团脉动频率,提取对应的流场结构,有利于发现在发动机整个工作过程中具有大衰变率的不稳定流场结构.此外,改进的“稀疏化”DMD算法可有效地对最重要的流场结构进行低维近似,这将有利于寻找影响和控制发动机缸内流场动态演化的方法.

基于动态模态分解的叶道涡非定常解耦与重构

为进一步探索混流式水轮机偏负荷工况下叶道涡的演变机制,引入动态模态分解方法并结合数值模拟与实验对水轮机叶道涡的非定常流场进行相干结构的解耦。数值结果表明,叶道涡呈低频特性,演化的主频为0.5倍水轮机转频;涡管状叶道涡空腔起源于叶轮上冠,并与叶片背面的片状涡连为一体。应用动态模态分解方法获得了叶道涡速度场的动态模态,并将该方法与本征正交分解方法进行了对比。结果表明,动态模态分解方法在特定频率下对叶道涡流动结构进行分解可得单倍频率特征,更便于进行相干结构的流动机理分析。两种方法都可在平均流态和主要模态的基础上对水轮机速度场流动结构进行降阶重构,但对局部复杂叶道涡区域的重构存在局限性。

基于动态模态分解的长江口海表温度时空分布特征重构研究

河口近海海域的海表温度分布特征对于深入理解海洋热力、动力过程及海气相互作用等自然过程及综合效应具有重要意义。卫星数据重构是精确获取动态大面积海表温度数据的重要手段,采用非线性系统的动态模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)数据分析方法,利用2003年1月至2016年7月的MODIS\SST数据,经剔除异常数据、填补空白数据后,重构了2016年8月至2019年12月长江口海洋表面温度数据,并评估了重构效果。研究结果表明,在时序数据充足的情况下,DMD算法能很好地解决动态系统的采样问题。DMD结合正交三角(orthogonal right triangular,QR)分解算法能有效重构长江口的海表温度数据,平均均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.0076。进一步分析发现,无论是DMD算法还是DMD结合QR分解算法,还原结果精度都较高。

基于动态模态分解的缸内流场演变及动能分析

采用高速粒子图像测速技术(particle image velocimetry,PIV)测量了一台直喷式光学发动机的缸内流场,利用动态模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)算法,提取了发动机从进气冲程早期到压缩冲程后期中出现的多尺度涡团结构,量化了涡团的比动能在整个冲程阶段的衰减程度。结果表明:从进气冲程早期开始,缸内流场主要由低阶DMD模态表现的大尺度流场结构和高阶DMD模态表现的小尺度涡团结构组成;DMD模态的比动能变化可清楚地反映从大尺度流场结构到小尺度涡团的能量级联和耗散过程。同时还发现,与压缩冲程相比,进气冲程期间的流场可形成更多小尺度的涡团结构,并表现出更快的能量衰减特征,且该阶段流场能量衰减现象对发动机转速更加敏感。

基于多分辨率动态模态分解的电磁信号时频-能量分析

针对电磁信号时-频-空间-能量分析不兼容的问题,提出一种基于分解时空域电磁辐射信号的数据驱动方法来分析复杂电磁环境。首先,使用多分辨率动态模态分解方法将复杂电磁信号以不同的分辨率分离为不同时空尺度的模态分量。然后,利用时频分布对各模态瞬时频率和能量特征进行采集。这种动态的分解分析方式能快速侦测电路和电子系统的多方面电磁环境状态,具有不需要先验数据训练,不受时频分辨率限制,可以实时分析和降低数据维数等优点,且提取的动态模式及其频谱分别在空间域和时域具有明确的物理意义。仿真实验显示,重组信号和原信号的平均误差在-18 dB以下,证明了所提方法的可行性和优势。

基于动态模态分解的光伏电站次同步/超同步振荡分析

次同步振荡是光伏电站并网后可能出现的问题,已有研究对光伏电站次/超同步振荡机理和模态进行分析,目前研究多是在光伏电站参数已知的前提下进行次/超同步振荡研究。基于此,提出一种针对次同步振荡模态提取和光伏系统矩阵构建方法。基于光伏电站并网回路构建了光伏电站送出线等值阻抗模型,然后,提取光伏电站送出线路的电流,利用动态模态分解方法构建等值模型的等值压缩矩阵,用于判断光伏电站次/超同步振荡的稳定性。最后,基于仿真算例和实际算例数据分析,验证了本文方法在新能源次同步振荡分析中的有效性。

基于动态模态分解-自适应变步长油浸式电力变压器绕组瞬态温升快速计算方法

为了改善当前油浸式电力变压器绕组瞬态温升计算过慢的问题,该文结合动态模态分解法和自适应变步长法提出了一种动态模态分解(DMD)-自适应变步长(ATS)快速计算方法。首先,该方法引入了动态模态分解算法,利用动态系统中前若干时步提取得到的变化特征,近似拟合其后一段时间内的系统变化,并通过选取主模态降低计算时间。其次,为了提高DMD算法性能,进一步提出结合ATS方法,通过自适应调整计算步长,提高瞬态计算效率;为了验证算法的计算精度和效率,建立了八分区分匝绕组数值传热模型并在此基础上将该文所提算法与仿真软件Fluent的计算结果进行对比,结果表明,在计算精度方面,二者结果几乎一致,计算误差最大不超过0.3 K;对于计算效率,该文算法的总计算时间为5.99 s,仅为Fluent总计算时间的1/89,且算法时间步数仅为Fluent的4.7%。最后,为了验证DMD-ATS算法的工程实用性,基于产品级油浸式电力变压器绕组结构搭建温升实验平台,并将所提算法计算结果与实验结果进行对比,结果表明所提算法在各测量线饼的误差均处在可接受的范围内,最大误差仅为4.57 K,且包含预处理时间在内的计算时间仅为69.14 s,计算时步仅需17步,较当前主流的计算方法效率有明显提高。综合算法的精度和效率,充分说明所提算法具有一定工程价值。

基于动态模态分解方法的正方形排列管束流体弹性不稳定性研究

针对目前流体弹性不稳定性研究主要依赖宏观响应,缺乏从更本质层面判定稳定性技术手段的问题,以正方形排列管束为研究对象,首先,在已建立的三维流固耦合数值模型的基础上,获得了各管的振动响应与流体力特性,研究了管束的宏观响应特性;其次,引入动态模态分解(DMD)方法对流固耦合系统进行降阶分解与重构预测,进而从宏观响应和DMD模态2个层面研究了管束的流体弹性不稳定性。结果表明,DMD方法不仅可以实现对流场动力学特征的快速重构及预测,还可以准确提取不稳定流场的主导模态和频率,并能判断所提取模态的稳定性,与宏观响应相互应证,能更全面地反映系统的稳定性。

基于高阶动态模态分解的波浪中船舶操纵运动时序预测

船舶运动时序预测是海上自主水面船舶的关键技术之一,在现阶段存在实时性差和易受海况影响等问题。论文应用一种新颖的降阶模型,即高阶动态模态分解,对船舶在波浪中的操纵运动进行时序预测。将KCS船作为研究对象,建模所需的训练数据来自国际比较研究SIMMAN 2020专题研讨会提供的规则波中船模回转试验数据。首先采用高阶动态模态分解和标准动态模态分解分别对船舶运动进行模态分解,然后将这两种方法分解得到的主导模态用于重构船舶运动,以实现对船舶运动的时序预测。研究结果表明,高阶动态模态分解对船舶运动的预测精度高于标准动态模态分解,其计算效率和精度能满足船舶实时运动预测的要求。

超燃冲压发动机非定常流场的动态模态分解

本文采用一种新兴的数据分解和重构技术——动态模态分解(DMD)方法,对超燃冲压发动机过渡式凹槽非定常流动的纹影和火焰自发光图进行模态分解和重构。对于过渡式凹槽冷流流场,采用少量能量较高的模态即可重构出主要流动结构的动态变化。对于氢气燃烧流场,采用多达模态总个数的1/6的模态重构出的图像与原始图像仍然相差甚远。

基于大涡模拟下风力机翼型非定常转捩流动的动态模态分解分析

翼型绕翼流动对风力机整机性能产生重要影响。本文基于大涡模拟方法,得到风力机翼型非定常转捩流动。通过对压力流场的动态模态分解(DMD)分析,发现翼型层流分离泡的生成和发展为流动主要非定常特征,且该特征具有主要频率。预估得到高增长率T-S扰动波频率与DMD模态频率接近,发现高频变化的分离泡由边界层分离点下游不远处的T-S扰动波诱导K-H不稳定性而主导,以及中低频的DMD模态表现为T-S扰动波所引起的湍流结构。对比不同攻角下的DMD分解结果,发现上表面分离泡会逐渐向前移动,长度变短;而下表面分离泡略微后移,长度变化不大。

加装旋转叶轮T型通道流场的模态分解

采用动态模态分解方法对加装旋转叶轮T型通道内热混合数值模拟获得的压力场和涡量场进行了研究。通过对比不同叶片数(2~4片)的动态模态分解结果,获得了偏转射流条件(MR=0.49)下,主支管管径比为2的T型通道在转速为20 r/min时流场相干结构的特征模态。通过观察压力分布特征模态的空间结构,发现相干结构主要出现在叶轮内部区域;涡量场特征模态的空间结构主要分布在叶尖处,同时在管壁附近也出现了少量条状相干结构。主导压力场和涡量场的2阶~4阶模态频率相等,对应叶片通过频率的1倍频、2倍频和3倍频。二者的第5阶模态频率随着叶片数的增加而趋于相等。此外,当模态频率为叶片通过频率倍频时,在叶片附近出现了“辐射状干涉条纹”。研究结果可为T型通道中的流动控制提供理论指导。