使用多维经验模态分解分析瞬态和间歇流动
摘要：模态分解技术是分析非定常流动的重要工具，为了提供关于相干结构及其特征频率的有意义洞察，模态必须具有强大的空间支持。在这种情况下，尽管广泛使用，基于奇异值分解（SVD）的方法可能会产生难以解释的模态，当应用于由间歇和瞬态事件主导的问题时。幸运的是，最近已经开发出特定的模态分解技术来分析这些问题。然而，现有方法之间的适当比较在文献中仍然缺乏。因此，本研究比较了两种最新的方法：快速自适应多变量经验模态分解（FA-MVEMD）和多分辨动态模态分解（mrDMD）。这些技术在研究涉及瞬态和间歇动力学的流动数据库中得到应用。具体而言，所研究的问题包括受到深动力失速条件影响的SD7003翼型，以及在过渡雷诺数下工作的稳定NACA0012翼型。在前一种情况下，所采用的方法用于研究动力失速涡（DSV）的起始和演化过程，而在后一种情况下，分析间歇性涡旋配对。我们表明，多维EMD与Hilbert变换的组合提供比mrDMD更好的空间支持的模态，并且还允许表征相干结构的瞬时频率。此外，EMD还将更多的信息集中在一个单一的内禀模态函数（IMF）中。
作者：Lucas F. de Souza, Renato F. Miotto and William R. Wolf
论文ID：2308.12230
分类：Fluid Dynamics
分类简称：physics.flu-dyn
提交时间：2023-08-24