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adding-point strategy for Reduced-Order Hypersonic Aerothermodynamics Modeling Based on Fuzzy Clustering

Chinese Journal of Mechanical Engineering 2016年第5期29卷 983-991页

作者： CHEN Xin LIU Li ZHOU Sida YUE Zhenjiang Key Laboratory of Dynamics and Control of Flight Vehicle of Ministry of Education Beijing Institute of Technology School of Aerospace Engineering Beijing Institute of Technology

Reduced order models（ROMs） based on the snapshots on the CFD high-fidelity simulations have been paid great attention recently due to their capability of capturing the features of the complex geometries and flow configurations. To improve the efficiency and precision of the ROMs, it is indispensable to add extra sampling points to the initial snapshots, since the number of sampling points to achieve an adequately accurate ROM is generally unknown in prior, but a large number of initial sampling points reduces the parsimony of the ROMs. A fuzzy-clustering-based adding-point strategy is proposed and the fuzzy clustering acts an indicator of the region in which the precision of ROMs is relatively low. The proposed method is applied to construct the ROMs for the benchmark mathematical examples and a numerical example of hypersonic aerothermodynamics prediction for a typical control surface. The proposed method can achieve a 34.5% improvement on the efficiency than the estimated mean squared error prediction algorithm and shows same-level prediction accuracy.

关键词： reduced order model fuzzy clustering hypersonic aerothermodynamics adding-point strategy

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