Resumen

Se utiliza un método de descomposición ortogonal adecuada (POD) para interpolar el flujo alrededor de un perfil aéreo para varios números de Mach y ángulos de ataque en el régimen transónico. El POD utiliza unas cuantas simulaciones numéricas, llamadas instantáneas, para crear funciones propias. Estas funciones propias se combinan utilizando coeficientes de ponderación para crear una nueva solución para diferentes valores de los parámetros de entrada. Dado que los métodos POD son lineales, su capacidad de interpolación es bastante limitada cuando se trata de flujos que presentan no linealidades, como los choques. Con el fin de mejorar su rendimiento en los casos que implican choques, se propone un nuevo método que utiliza la fidelidad variable. La idea principal es utilizar POD para interpolar la diferencia entre la solución CFD obtenida en dos mallas diferentes, una gruesa y otra fina. Entonces, para cualquier nuevo valor de los parámetros de entrada, se calcula una solución de malla gruesa mediante CFD y se añade la diferencia interpolada por POD para predecir la solución de malla fina. Esto permite introducir algunas no linealidades asociadas al flujo. Los resultados para varios números de Mach y ángulos de ataque se comparan con los resultados completos de CFD. El método POD basado en la fidelidad variable muestra una buena mejora con respecto al enfoque clásico.

• Materias:Automatización Reacciones químicas Minería de datos Fabricas - Automatización Control de procesos industriales Ingeniería aeroespacial
• Subjects:Automation Chemical reactions Data mining Factory - Automation Industrial process control Aerospace engineering
• Palabras claves:ángulo de ataque, varios números de mach, pod, fidelidad variable, resultados cfd completos, valor de los parámetros de entrada, métodos pod basados, descomposición ortogonal adecuada, flujo, soluciones de malla gruesa
• Keywords:angle of attack, various mach number, pod, variable fidelity, full cfd results, input parameters value, based pod methods, proper orthogonal decomposition, flow, coarse grid solutions