論文の概要: Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure
Analysis for Spatiotemporal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12113v1
- Date: Tue, 19 Dec 2023 12:36:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-20 15:39:16.211550
- Title: Variational Mode Decomposition-Based Nonstationary Coherent Structure
Analysis for Spatiotemporal Data
- Title（参考訳）: 時空間データに対する変分モード分解に基づく非定常コヒーレント構造解析
- Authors: Yuya Ohmichi
- Abstract要約: 本稿では, 定常モード分解に基づくコヒーレント構造 (VMD-NCS) 解析について述べる。
提案手法は時間的空間分布の時間的変化を考慮したものである。
その結果、$K$はVMD-NCS分析結果に大きな影響を及ぼすことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The modal analysis techniques face difficulties in handling nonstationary
phenomena. This paper presents a variational mode decomposition-based
nonstationary coherent structure (VMD-NCS) analysis that enables the extraction
and analysis of coherent structures in case of nonstationary phenomena from
high-dimensional spatiotemporal data. The VMD-NCS analysis decomposes the input
spatiotemporal data into intrinsic coherent structures (ICSs) that represent
nonstationary spatiotemporal patterns and exhibit coherence in both the spatial
and temporal directions. Furthermore, unlike many conventional modal analysis
techniques, the proposed method accounts for the temporal changes in the
spatial distribution with time. The performance of the VMD-NCS analysis was
validated based on the transient growth phenomena in the flow around a
cylinder. It was confirmed that the temporal changes in the spatial
distribution, depicting the transient growth of vortex shedding where
fluctuations arising in the far-wake region gradually approach the near-wake
region, were represented as a single ICS. Further, in the analysis of the
quasi-periodic flow field around a pitching airfoil, the temporal changes in
the spatial distribution and the amplitude of vortex shedding behind the
airfoil, influenced by the pitching motion of the airfoil, were captured as a
single ICS. Additionally, the impact of two parameters, adjusting the number of
ICSs ($K$) and the penalty factor related to the temporal coherence ($\alpha$),
was investigated. The results revealed that $K$ has a significant impact on the
VMD-NCS analysis results. In the case of a relatively high $K$, the VMD-NCS
analysis tends to extract more periodic spatiotemporal patterns resembling the
results of dynamic mode decomposition, whereas in the case of a small $K$, the
analysis tends to extract more nonstationary spatiotemporal patterns.
- Abstract（参考訳）: モーダル解析技術は非定常現象を扱うのに困難に直面している。
本稿では,高次元時空間データから非定常現象の場合のコヒーレント構造の抽出と解析を可能にする変分モード分解に基づく非定常コヒーレント構造(VMD-NCS)解析を提案する。
VMD-NCS分析は、入力時空間データを非定常時空間パターンを表す固有コヒーレント構造(ICS)に分解し、空間的および時間的方向の両方でコヒーレンスを示す。
さらに,従来のモーダル解析手法とは異なり,時間的空間分布の時間的変化を考慮した手法を提案する。
VMD-NCS解析の性能はシリンダーまわりの流れの過渡的な成長現象に基づいて検証した。
その結果,遠ウェーク領域で発生する変動が徐々に近ウェーク領域に近づく渦流の過渡的成長を表わす空間分布の時間的変化は,単一のicとして表されることがわかった。
さらに, 投球翼まわりの準周期流場の解析において, 翼の投球運動の影響を受けながら, 翼後方の渦流の空間分布と振幅の時間的変化を単一のICSとして捉えた。
さらに,ICS数(K$)と時間的コヒーレンス(\alpha$)に関連するペナルティ要因(K$)を調整した2つのパラメータについて検討した。
その結果、$K$はVMD-NCS分析結果に大きな影響を及ぼすことがわかった。
比較的高いK$の場合、VMD-NCS分析は動的モード分解の結果に類似したより周期的な時空間パターンを抽出する傾向にあるが、小さな$K$の場合、この分析はより非定常時空間パターンを抽出する傾向にある。
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