一种基于图像特征的非平稳流动模态分解方法

本发明公开了一种基于图像特征的非平稳流动模态分解方法，属于流体力学与图像学交叉技术领域，采用局部配准策略，通过局部自适应采样网格跟踪流动主要结构的时空演化，并在存储空间中同时对齐其空间坐标和流场变量值。提取到了表征非平稳流动潜在机理的主导模态；解决了传统线性模态降阶方法在非平稳流动中因柯尔莫哥洛夫n‑宽度衰减缓慢导致的低维近似精度不足问题；解决了传统基于配准方法所遭受的网格纠缠问题，拓宽了基于配准方法的应用场景；降低了在线近似解流形的维数远超线性和现有改进方法。展现出优于现有方法的模态压缩、重构和预测性能，为流体力学优化、设计和控制任务提供高效、准确的低维代理模型。