【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流场预测领域，具体涉及一种基于模态特征分解预测的流场预测方法及系统。
技术介绍
1、在许多实际应用中，如天气预报、空气质量预测、运输机空投救援物资等，都需要对流场(或风场)进行精确的预测。在气象预报领域，需要快速预测风场以提供准确的天气预报，包括风速、风向、气温等。在航空航天领域，快速预测飞机在机场起飞和降落过程中的风场变化对飞行安全至关重要。此外，在卫星发射中，也需要对地球大气层的风场进行预测，以确保发射安全。
2、在风能领域，风能发电场需要快速预测风场，以优化风力机的运行和最大化能源产出。在环境科学和污染控制领域，快速预测风场是研究污染物在大气中的扩散和传播的重要基础，这对于制定有效的污染控制策略至关重要。例如，在火灾、化学泄漏等紧急情况下，快速预测风场可以帮助决策者制定有效的应对措施。在运输机空投领域，空投风场通常复杂多变，而空投过程持续时间短，更需要快速准确地预测风场以提高空投物资落点精度。然而，由于流场的动态复杂性和非线性，使得准确预测流场演化变得非常具有挑战性。
3、传统的流场计算和预测...
【技术保护点】
1.一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，S102步骤中所述时间序列数据的时刻数量X满足第二选取规则，其中，所述第二选取规则要求时刻数量X为所述特征频率F1的整数倍。
3.根据权利要求2所述的一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，在S104之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，所述显著特征包括以下一种或多种：分离流动的涡脱落频率、转动部件的转动频率、自然频率和共振频
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【技术特征摘要】
1.一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，s102步骤中所述时间序列数据的时刻数量x满足第二选取规则，其中，所述第二选取规则要求时刻数量x为所述特征频率f1的整数倍。
3.根据权利要求2所述的一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，在s104之前，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，所述显著特征包括以下一种或多种：分离流动的涡脱落频率、转动部件的转动频率、自然频率和共振频率。
5.根据权利要求1所述的基于模态特征分解预测的流场预测方法，其特征在于，在s103之前，包括：
6.一种基于模态特征分解预测的流场预测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于模态特征分解预测的流场预测系统，其特征在于，所述时间序列数据的时刻数量x满足第二选取规则，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李泽祥，罗朝匀，李树民，刘伟毅，冯毅，
申请(专利权)人：成都流体动力创新中心，
类型：发明
国别省市：
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