一种基于最大POD系数的物理场重构和预测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于最大POD系数的物理场重构和预测方法，利用传统的恰当正交分解方法对表征物理场的高维实验数据集或计算所得数据集进行正交分解，获得与原始数据空间距离最小的子空间，这个子空间由一系列POD正交基展开获得，每个正交基对应了不同的系统模态。在对某一个原始数据中的某个体进行重构，或对某个并不包含在原始数据集中的个体数据进行预测时，选择与重构或预测数据对应的前几个数值最大的系数所对应的模态，可以实现对个体数据的高精度重构或预测。本发明专利技术基于上述方法能够对不同领域的不同物理参数场进行高精度地重构或预测，在航空航天、机械和自动化领域等工业领域具有广泛的应用空间。本发明专利技术的方法有效且简单。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及航空、航天，机械、自动化等工程领域，具体涉及一种高精度物理场重构和预测的方法。

技术介绍

1、对物理场的快速、高精度的重构和预测方法在工程
中受到广泛重视。适当正交分解(proper orthogonal decomposition,pod)方法常常作为对物理场降维重构和预测的技术手段，该方法在利用适当正交分解获得子空间的基函数后，基于总体误差最小的原则，选择对应pod特征值最大的基函数，可以快速对原始数据空间进行降维重构，此时的总体重构精度最高。但是，在工程上，往往某一个体数据才是技术人员所关注和需要的，对该个体数据的高精度重构和预测方法的重要性远远大于对全部原始数据重构和预测的精度，因此需要建立能够提高对个体数据重构和预测精度的方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种在工程各领域中对物理场进行高效重构和预测的方法，本专利技术的方法对用最大pod系数代替最大pod特征值，使得针对个体数据的重构和预测具有更高的精度。

2、本专利技术基于pod技术，给出了一种可以提高本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于最大POD系数的物理场重构和预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于最大POD系数的物理场重构和预测方法，其特征在于，步骤(1)中所述的U，是表征运动、力、热、磁、质量的任何物理属性的量，是标量或矢量；Ui(X)为某物理量的物理空间Ω上分布，此处的分布表示离散分布，即在物理空间Ω上，仅有有限个位置{Xl:1≤l≤L,Xl∈Ω}处的Ui通过试验或计算是已知的。

3.根据权利要求1所述的一种基于最大POD系数的物理场重构和预测方法，其特征在于，步骤(2)中所述的算术平均值

4.根据权利要求1所述的一种基于最大...

【技术特征摘要】

1.一种基于最大pod系数的物理场重构和预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于最大pod系数的物理场重构和预测方法，其特征在于，步骤(1)中所述的u，是表征运动、力、热、磁、质量的任何物理属性的量，是标量或矢量；ui(x)为某物理量的物理空间ω上分布，此处的分布表示离散分布，即在物理空间ω上，仅有有限个位置{xl:1≤l≤l,xl∈ω}处的ui通过试验或计算是已知的。

3.根据权利要求1所述的一种基于最大pod系数的物理场重构和预测方法，其特征在于，步骤(2)中所述的算术平均值

4.根据权利要求1所述的一种基于最大pod系数的物理场重构和预测方法，其特征在于，步骤(3)中所述的运算符(,)表示两个向量的卷积，相关矩阵中的任意元素

5.根据权利要求1所述的一种基于最大pod系数的物理场...

【专利技术属性】
技术研发人员：周建华，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：