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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种多重POD的数据同化方法，数据A是实验测量数据；数据B是数值仿真数据，对数据A进行一半面积人为的缺失处理得到数据C；对数据B进行POD分解，分解得到空间特征和时间特征，数据B包含完整的空间数据，分解得到的是完整的空间特征；得到空间特征，进行缺失处理；将缺失后的空间特征与缺失的实验数据Uc进行最小二乘解算，得到完整的时间特征；完整的时间特征与完整的空间模态进行内积运算得到完整的同化数据Ud；同化数据Ud后与数值模拟数据Ub比较，将其中距离大于仿真与实验最大距离的点删除后得到新的缺失数据Uc2，得到最终同化数据Ud2。本发明提高了POD数据同化方法在高缺失面积占比的情况下同化结果的精确性。

主权项：1.一种基于POD数据同化方法的多重POD改进方法，其特征在于具体步骤如下：步骤1：两组初始数据，数据A是实验测量数据；数据B是数值仿真数据，两组数据规格相同，对数据A进行一半面积人为的缺失处理得到数据C，模拟实验数据测量只能测量到局部的特点，具体表达式如下：Ucx,t＝δM,Uax,t 其中Ua代表数据A物理场，Uc代表数据C物理场；δM代表缺失函数；x和t分别表示空间和时间维度；步骤2：对数据B进行POD分解，分解得到空间特征和时间特征，数据B包含完整的空间数据，分解得到的是完整的空间特征，具体表达式如下： 其中Ub代表数据B物理场，代表空间特征；akt代表时间特征；x和t分别表示空间和时间维度；m是所有特征的数量；步骤3：得到空间特征进行缺失处理，缺失范围与实验测量数据缺失范围保持一致，具体表达式如下： 其中是缺失后的空间特征；步骤4：将缺失后的空间特征与缺失的实验数据Uc进行最小二乘解算，得到完整的时间特征anewt，具体表达式如下： 步骤5：得到完整的时间特征anewt后，将其与完整的空间模态进行内积运算得到完整的同化数据Ud，具体表达式如下： 步骤6：得到完整的同化数据Ud后与数值模拟数据Ub比较，将其中距离大于仿真与实验最大距离的点删除后得到新的缺失数据Uc2，具体表达式如下： Uc2＝Ud*δD其中δD是用于筛选保留合理范围内的同化结果函数；步骤7：用Uc2替换Uc重复步骤1到步骤6，直到空间中每个点的δD都为1时循环停止,得到最终同化数据Ud2。

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权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于POD数据同化方法的多重POD改进方法