La reconstrucción precisa de fuerzas aerodinámicas a partir de entradas de sensores de presión en la pared escasas presenta desafíos significativos para la monitorización de nozzles supersónicos, donde el flujo se caracteriza por una intensa no linealidad y patrones de flujo transitorios bajo diferentes razones de presión del nozzle (NPR). Limitada por las restricciones geométricas de los contornos del nozzle y el costo de las mediciones, la reconstrucción de la distribución de presión a través de sensores dispersos se ha vuelto críticamente importante. Este estudio presenta un modelo de reconstrucción de presión en la pared basado en datos, basado en un pequeño número de sensores de presión en la superficie de una pared de nozzle supersónico. En este contexto, avanzamos en metodologías impulsadas por datos al comparar rigurosamente dos paradigmas de sensores escasos: el método de interpolación empírica discreta con descomposición ortogonal adecuada (DEIM-POD) y la podología de compresión (CS-POD). A través de experimentos en un túnel de viento en un nozzle de expansión axisimétrico, demostramos el rendimiento superior de DEIM-POD: logrando errores de reconstrucción un 30% más bajos que el CS-POD vectorizado (Vec-CS-POD) a densidades de sensores equivalentes, manteniendo la adaptabilidad de NPR con arreglos de sensores fijos. Además, este método puede resolver bien los gradientes de presión intensos inducidos por choques y opera en configuraciones prácticas que requieren un 60% menos de sensores que los diseños de configuración uniforme convencional. Los análisis de eficiencia computacional revelan que el muestreo codicioso de DEIM-POD se ejecuta más rápido que el enfoque aleatorio de CS-POD. Para abordar fallos de sensores localizados, también introducimos una variante DEIM geométricamente restringida, a saber, el DEIM-POD modificado, que mejora la robustez ante datos faltantes y un nivel de error comparable en comparación con el modelo DEIM-POD. Estos hallazgos establecen a DEIM-POD como un marco preferido y potencial, equilibrando la economía de medición con la fidelidad de la reconstrucción en aplicaciones de flujo supersónico.
Yang et al. (Thu,) estudiaron esta cuestión.