自动编码解码器和本征正交分解在倾斜圆盘绕流尾流场中的应用

本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition, POD)是一种传统降维模型,在流体力学中广泛应用。在流场分析中,POD把高维流场数据降维,映射到低维的正交基模态空间,从而分析出流场的主要特征及其对应的基模态系数。随着深度学习的发展,运用卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)自动编码解码器在数据降维方面具有的固有优势,可以作为一种降维方法应用在流场降维与数据处理方面。该文以三维倾斜圆盘绕流尾流场中的典型二维截面为例,将圆盘后速度场作为研究对象,分别使用POD和自动编码解码器对流场进行特征提取,并比较了两种方法的优缺点。