|
POD(Proper Orthogonal Decomposition)是丹迪公司提供的一个强大的处理PIV数据的工具。运用POD方法可以很容易地获取流动中典型的相干特征,并暴露出容易忽略的如噪音、随机波动等底层结构。这些结构的建立由POD模式来描述,其中低阶模式描述包含大部分紊流能量的结构;更高阶的模式描述较小能量、小尺寸的结构;最高模式描述噪声。
DMD(Dynamic Mode Decomposition)是一个分析高级流动稳定性的研究工具。它可以对输入的实验数据进行时间和空间流动稳定性的计算,获得不同稳定性模式的空间结构。
|