提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的湍流速度结构函数构造方法,将该方法构造的速度结构函数与湍流模型拟合,可以实现激光雷达的湍流识别。首先对激光雷达扫描的空间数据进行距离门扇区划分,在每个子扇区内...
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提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的湍流速度结构函数构造方法,将该方法构造的速度结构函数与湍流模型拟合,可以实现激光雷达的湍流识别。首先对激光雷达扫描的空间数据进行距离门扇区划分,在每个子扇区内对湍流风场做奇异值分解,得到特征速度基准值和每个距离门的湍流脉动速度,构建出速度结构函数。选取标准von Kármán湍流模型函数作为拟合约束,得出涡流耗散率的立方根来判断湍流的强度。最后,利用兰州机场的实测数据,对比分析了在不同湍流强度下SVD方法的速度结构函数与局部平均方法的性能。通过与机组报告的湍流数据进行对比分析,SVD方法进行湍流预警的预警率可以达到85.2%。该方法对提高机场湍流探测和识别有重要意义。
基于传统网格速度法,发展了在流场网格不变的情况下,数值模拟沉浮运动、纯俯仰运动和俯仰振荡运动的算法,提出了一套直接求解旋转阻尼导数和洗流时差导数的方法,该方法不需要实时更新网格,减少了计算时间和所需内存,避免了负体积的出现。首先通过NACA 0006的阵风响应和NACA 0012翼型的强迫俯仰振荡,验证了程序和方法的正确性;然后数值模拟了BFM(basic finner missile)标准模型的沉浮运动、纯俯仰运动和俯仰振荡运动,并计算了其旋转阻尼导数、洗流时差导数和组合动导数,所得结果与动网格方法和风洞试验值吻合,最大误差不超过4%,进一步验证了该方法的正确性。
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