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本征正交分解在数据处理中的应用及展望
文献摘要：
本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)是对高维复杂非线性系统进行降维处理的有效方法之一.本文对POD方法在一系列实际工程领域降维中的研究进行了综述.首先简要介绍POD方法的发展历史,简述POD方法分类,随后详细列举POD方法在粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)技术、计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)数据处理中的应用.对比了 POD方法和动态模态分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)方法在实际工程应用中各自的优缺点,结果表明在流场稳定脉动时可采用DMD方法,而其他随时间变化的流场采用POD方法更合适.最后对POD方法的发展尤其是在人工智能领域的应用做出展望.
文献关键词：
本征正交分解;降维;高维系统;粒子图像测速;计算流体力学
中图分类号：
作者姓名：
路宽;张亦弛;靳玉林;车子璠;张昊鹏;郭栋
作者机构：
西北工业大学振动工程研究所,力学与土木建筑学院,西安 710129;科学技术部高技术研究发展中心,北京 100044;西南交通大学机械工程学院,成都 610031
文献出处：
引用格式：
[1]路宽;张亦弛;靳玉林;车子璠;张昊鹏;郭栋-.本征正交分解在数据处理中的应用及展望)[J].动力学与控制学报,2022(05):20-33
A类：
B类：
本征正交分解,Proper,Orthogonal,Decomposition,POD,复杂非线性系统,降维处理,工程领域,方法分类,粒子图像测速,Particle,Image,Velocimetry,PIV,计算流体力学,Computational,Fluid,Dynamics,CFD,动态模态分解,Mode,DMD,实际工程应用,脉动,更合,人工智能领域,用做,出展,高维系统
AB值：
0.371956
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