Gappy POD是一种基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition, POD)的数据重构方法. 本文研究了gappy POD在湍流数据重构中的应用, 主要关注了以下两个因素的影响: 第一, 数据本身的复杂程度, 即构成流场的POD模态数量; 第二, 破损区域的面积大小和几何形状. 考虑到上述因素, 本文重新严格地表述了gappy POD的重构过程, 并推导出gappy POD重构误差的公式. 论文选取旋转湍流数据为案例进行了gappy POD重构的研究, 并解释了构成gappy POD重构误差的两个部分. 第一部分来自流场POD展开的截断误差, 该截断误差会被POD基函数在已知点上的值组成的矩阵的最小特征值放大. 这部分误差主要取决于流场的复杂程度, 当流场复杂程度较低时, 相应误差随采用的POD模态数目增大而减小. 当流场复杂程度较高时, 很小的POD截断误差也会导致很大的重构误差, 此时需要采用流场所有的POD模态进行重构以消除截断误差. 重构误差的第二部分来自POD基函数在已知点上的值组成的矩阵的非列满秩性, 它主要取决于破损区域的面积大小和几何形状. 破损区域的面积越大, 或者破损面积相同时, 破损区域内信息所包含的相关性越大, 第二部分的重构误差越大.
有缺失本征正交分解 流场重构 旋转湍流