一种基于聚类分析的二维激波模式识别算法

发布时间：2023-02-26 17:26

　　在激波捕捉求解器计算的可压缩无黏流场基础上,提出了一种探测并识别二维激波干扰模式的新算法,从3个层面详细介绍了该算法的实施流程。首先,采用基于当地流场参数设计的传统激波探测方法,辨识出激波附近的一系列网格单元;其次,通过经典的K-means聚类算法将这些激波单元划分成许多簇,并根据簇的相邻信息定义每个簇的类别;最后,设定相关准则对某些紧邻的簇进行合并,进而确定各个激波干扰点的位置,记录各条激波分支所对应的簇,采用Bézier曲线拟合算法分别对其聚类中心进行拟合以获取更加光滑的激波线。数值试验表明,该算法不受网格类型的限制,不仅可以保证最终拟合的激波线具有较高的位置精度,还可以清晰地识别出流场中多激波干扰的模式,同时对分析非定常流场中激波的运动与演化过程也提供了一种有效的可视化手段。

【文章页数】：14 页

【文章目录】：
1 二维激波模式识别算法
    1.1 辨识激波单元
    1.2 激波单元的聚类分析
    1.3 激波的模式识别与拟合
    1.4 算法小结
2 算例验证
    2.1 定常斜激波
    2.2 定常激波反射
    2.3 同侧和异侧激波干扰
    2.4 前向台阶非定常流动
3 结论



本文编号：3750591