論文の概要: Dynamic Mode Decomposition of inertial particle caustics in Taylor-Green flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05120v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 20:42:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 00:15:54.383078
• Title: Dynamic Mode Decomposition of inertial particle caustics in Taylor-Green flow
• Title（参考訳）: テイラー・グリーン流における慣性粒子因果関係の動的モード分解
• Authors: Omstavan Samant, Jaya Kumar Alageshan, Sarveshwar Sharma, and Animesh Kuley
• Abstract要約: 背景流れによって検出される慣性粒子は複雑な構造を示す。 2DTaylor-Green (TG) 流れにおける慣性粒子は粒子のストークス数(英語版)の関数として粒子力学を特徴づける。 粒子のストークス数を決定するためにDMDを用いて因果構造の形成を観察し解析し, (b) 粒子ストークス数組成を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inertial particles advected by a background flow can show complex structures. We consider inertial particles in a 2D Taylor-Green (TG) flow and characterize particle dynamics as a function of the particle's Stokes number using dynamic mode decomposition (DMD) method from particle image velocimetry (PIV) like-data. We observe the formation of caustic structures and analyze them using DMD to (a) determine the Stokes number of the particles, and (b) estimate the particle Stokes number composition. Our analysis in this idealized flow will provide useful insight to analyze inertial particles in more complex or turbulent flows. We propose that the DMD technique can be used to perform a similar analysis on an experimental system.
• Abstract（参考訳）: 背景流に付着した慣性粒子は複雑な構造を示すことができる。 2次元テイラーグリーン(TG)流における慣性粒子を検討し、粒子画像速度測定(PIV)類似データから動的モード分解(DMD)法を用いて粒子のストークス数関数として粒子ダイナミクスを特徴づける。 我々は, 因果構造の形成を観察し, DMDを用いて解析し, (a) 粒子のストークス数を決定し, (b) 粒子のストークス数組成を推定する。 この理想化された流れの私達の分析はより複雑か乱流の流れの慣性粒子を分析する有用な洞察を提供します。 本研究では,DMD手法を用いて実験システム上で同様の解析を行うことを提案する。

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