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1、10申请公布号CN102323965A43申请公布日20120118CN102323965ACN102323965A21申请号201110246452422申请日20110825G06F17/5020060171申请人浙江大学地址310058浙江省杭州市西湖区余杭塘路388号72发明人解利军李明宋广华郑耀74专利代理机构杭州求是专利事务所有限公司33200代理人周烽54发明名称面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法57摘要本发明公开了一种面向非定常三维流场涡结构的智能化分析方法。本发明由四个部分组成检测、度量、跟踪和挖掘，为非定常三维流场涡结构的分析提供了一整套的分析方法，可以从数据中快速高效。
2、的提取有价值的信息。本发明可以给出涡结构几何、动力学、统计学上的度量参数，方便力学专家研究；采用涡核匹配的跟踪方法，匹配精确高、速度快；将高维数据映射为二维有向无环图，并采用频繁子图挖掘算法对涡结构状态变化图进行挖掘，无需手动分析，可以大大减轻流体力学领域专家的工作量。该发明可用于产品设计中的气动性能分析。51INTCL19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书1页说明书4页附图3页CN102323975A1/1页21一种面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤（1）获取流体计算数据；（2）利用涡检测算法检测流场中涡结构的位置；（3）进行涡的度量，。
3、计算涡的几何参数、动力学参数、统计参数等属性；（4）使用涡核匹配的方法对涡的运动进行跟踪，形成涡状态变化图使用涡核匹配的方法对涡的运动进行跟踪，形成涡状态变化图，对涡状态变化图进行标号，涡的状态变化图中每个节点代表一个时间步中的一个涡结构，节点属性是涡结构的各种度量特征，这样涡的状态变化图将复杂的时序三维场数据映射为了二维有向无环图；（5）对该状态图进行频繁子图挖掘，能够将状态图中经常出现的模式抽取出来，以分析对应流场中涡的运动规律；（6）通过步骤（2）（5）所获得的流场涡结构的各种信息，作为CFD软件后处理部分可视化的输入或者后处理部分数据挖掘的输入用来分析流场涡结构的变化规律。2根据权利要。
4、求1所述的面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法，其特征在于，所述步骤（1）中，所述流体计算数据为计算流体力学中的三维流场数据。3根据权利要求1所述的面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法，其特征在于，所述步骤（2）中，所述涡检测算法可采用基于临界点理论的涡结构检测算法。4根据权利要求1所述的面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法，其特征在于，所述步骤（3）中，所述涡的几何参数包括位置、大小、形状和体积，动力学参数包括旋转方向和旋转速度。5根据权利要求1所述的面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法，其特征在于，所述步骤（4）中，所述基于涡核匹配的跟踪算法是指计算涡核线之间的距离来判断两个涡结构。
5、是否匹配。6根据权利要求1所述的面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法，其特征在于，所述步骤（5）中，所述频繁子图算法是指LARGEGRAPH型的频繁子图算法。7根据权利要求1所述的面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法，其特征在于，所述步骤（6）中，步骤25获得的涡结构位置、属性、涡结构状态变化图等信息可以作为计算流体力学后处理可视化部分或者数据分析部分的输入。权利要求书CN102323965ACN102323975A1/4页3面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法技术领域0001本发明涉及流场数据分析技术领域，尤其涉及一种非定常三维流场的涡结构自动分析方法。背景技术0002流体的涡旋运动是。
6、工程和自然界中普遍存在的一种流动现象，对产品设计有重要的影响。例如，在机翼周围产生的涡，既有可能增强其升力，也有可能产生强烈的湍流，导致结构疲劳和失效。在汽车周围产生的涡会增加阻力，产生噪音，并且有可能在雨中影响视线。因此，分析涡的生成、运动、变化规律非常重要。0003当前学界对定常条件下涡的生成机制及其稳定性已有一般共识，但对非定常情况下涡运动的机理还在继续探索之中。对于非定常复杂流场，常规的分析方法主要是可视化技术，如流线、迹线抽取，等值面抽取，体绘制和纹理映射等。但流线、迹线等矢量可视化方法在复杂流场中很难选定适当的种子点来表达流场的整体特征，结果往往含有大量冗余信息。等值面和颜色映射主。
7、要针对标量场，可以反应激波等特征的位置，但对于矢量场分析作用较少，同时等值面的合理取值也需要反复手工尝试。体绘制和纹理映射具有较好的绘制效果，能显示流场某些方面的全局信息，但体绘制主要针对标量数据，纹理映射主要针对2维和25维空间数据，对于高维复杂矢量场的描述能力都非常有限。0004为了更好地了解流场的特征和规律，近年来流场拓扑结构特征的抽取和可视化技术得到了广泛的发展和应用。对于涡的运动，流场特征抽取的基本思想是将流场中的涡结构单独分割出来，去除掉其他非关键的流域，这样能显著提高流场分析的效率。这种方法对稳态数据非常有效，但对非定常时序数据，虽然可以通过动画的形式演示，但由于特征的数目非常多。
8、，很难直接观测到流动发展的全貌。发明内容0005为了避免传统可视化技术在降维过程中遇到的信息遗漏或显示过度复杂等问题，本发明为计算流体力学软件的后处理部分提供一种非定常三维流场涡结构的智能分析方法。0006本发明的面向非定常三维流场涡结构的智能分析方法的实现，其特征是包括以下步骤（1）获取流体计算数据；（2）利用涡检测算法检测流场中涡结构的位置；（3）进行涡的度量，计算涡的几何参数、动力学参数、统计参数等属性；（4）使用涡核匹配的方法对涡的运动进行跟踪，形成涡状态变化图，对涡状态变化图进行标号，涡的状态变化图中每个节点代表一个时间步中的一个涡结构，节点属性是涡结构的各种度量特征，这样涡的状态变。
9、化图将复杂的时序三维场数据映射为了二维有向无环图；说明书CN102323965ACN102323975A2/4页4（5）对该状态图进行频繁子图挖掘，能够将状态图中经常出现的模式抽取出来，以分析对应流场中涡的运动规律。0007（6）通过步骤（2）（5）所获得的流场涡结构的各种信息，作为CFD软件后处理部分可视化的输入或者后处理部分数据挖掘的输入用来分析流场涡结构的变化规律。0008本发明的有益效果在于1为不定常三维流场涡结构的分析提供了一种智能化的解决方案，可以从数据中快速高效的寻找有价值的信息。能够辅助工程师更好地进行产品设计和性能分析。00092采用基于涡核匹配的涡结构跟踪算法，匹配精确高、。
10、速度快。00103应用图挖掘技术分析涡结构状态变化图，能够自动寻找涡结构的变化规律。附图说明0011下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。0012图1为面向非定常流场涡结构分析框架图；图2为涡结构的特征图；图3为涡结构状态变化图；图4列车隧道三维模型全景图；图5数据挖掘频繁子图，其中，（A）为涡结构跟踪图中所有顶点标号为V的频繁子图；（B）为顶点按照Z大小标号为Z1Z10的频繁子图；（C）为顶点按照长度LENGTH大小标号为LENGTH1LENGTH10的频繁子图。具体实施方式00131获取流体计算数据；计算流体力学的数据的获得要几何建模、划分网格、求解器求解几个步骤。几何建模需要通过实际。
11、工程测绘获得精确的几何模型的尺寸，包括实际几何模型的长、宽、高、半径等几何信息，利用几何建模软件建立几何模型；根据实际计算的需要，将几何模型划分成许多网格单元；计算求解阶段根据流体运动的基本方程质量守恒、动量守恒、能量守恒定律进行求解，获得流场数据的计算结果。00142利用涡检测算法检测流场中涡结构的位置；把输入计算模型的网格分解成四面体单元；对于每一个四面体网格线性插值速度V得到速度梯度矩阵J；计算J的三个特征值，如果J有一个实特征值和一对共轭复特征值时，算法进入下一步，否则处理下一个四面体网格；将四面体每个节点处的速度V减去V在上的投影，这相当于计算V在以为法向量的平面上的投影；在四面体网。
12、格内差值得到W的各个分量，将W置为零得到W为零的直线L，若L和此四面体相交两次则将此线段加入涡核中。00153进行涡的度量，计算涡的几何参数、动力学参数、统计参数等属性；涡结构的几何参数包括涡结构的位置、大小、形状、体积等参数，动力学参数包括旋转方向、旋转速度，统计学特征指涡结构范围内的平均速度、平均压力、速度的均方差、压力的均方差等其他的一些统计特性。说明书CN102323965ACN102323975A3/4页50016涡结构的位置是提取到涡结构所有涡核点位置的平均值；式中，P为涡结构位置坐标，为第I个涡核点的坐标，N为涡核点数目。0017涡结构的大小包括轴向长度和径向长度，涡结构的轴向长。
13、度为所有点之间的欧几里得距离和；式中L为涡结构的轴向长度,为第I个涡核点的坐标，N为涡核点的数目涡的径向长度为涡在其旋转平面内的范围，切向速度最大处为涡的径向范围。0018首先计算涡结构旋转平面，在涡旋转平面范围内由中心开始逐步向外扩展。对于旋转平面上一个给定的方向，根据所在网格点的大小逐步向外增长。每一步计算时，把该点的速度矢量投影到旋转平面法向量和当前方向都垂直的方向上（即切向速度方向），求出该点的切向速度，涡结构径向长度为切向速度的极大值点，如果该方向不存在极大值点该方向的径向长度为相邻方向径向长度的平均值。0019涡结构的形状，用表示涡结构径向范围的点拟合成一个椭圆来说明涡的形状，拟合。
14、方法可以使用最小二乘法。0020体积表示涡结构的物理范围，为轴向长度与径向长度的积分值；其中，V为涡机构的体积，为涡在第I点处旋转平面内的面积范围，为第I个涡核点的坐标，N为涡核点的数目。0021旋转方向定义为如果涡核处的涡量和速度指向相同的方向，那么涡是顺时针的，否则是逆时针的；SIGNX为符号函数，若X0，SIGNX1当X0，SIGNX1；DOTX,Y表示向量X和向量Y的点积，为第I个涡核点的速度，和第I个涡核点的涡量。0022旋转能量涡的旋转能量为涡切向速度最大时的旋转能量；R是由涡的径向范围曲线，N是闭合离散曲线R上点的数量，是I点位置处的速度矢量，表示曲线R是第I个点的坐标。0023。
15、4使用涡核匹配的方法对涡的运动进行跟踪，形成涡状态变化图；对于时间步的每一个涡计算与它相邻的时间步中每一个涡核的相似度说明书CN102323965ACN102323975A4/4页6，若相似度大于一个阈值，则步的涡J，经过一段时间变化为第步的涡K，记为。0024其中，涡核之间的相似度定义为，涡核Q到R和涡核R到Q距离的最小值；式中，DQ,R表示涡核曲线之间的距离，MINX,Y表示取X、Y的最小值。0025曲线到曲线的距离定义为，曲线Q到曲线R的距离为曲线Q上所有的点到曲线R的距离的平均值；式中，MEAN表示取平均值，MIN表示取最小值。0026对涡状态变化图进行标号，涡的状态变化图中每个节点代。
16、表一个时间步中的一个涡结构，节点属性是涡结构的各种度量特征，这样涡的状态变化图将复杂的时序三维场数据映射为了二维有向无环图；5对该状态图进行频繁子图挖掘，能够将状态图中经常出现的模式抽取出来，以分析对应流场中涡的运动规律。0027频繁子图应用SUBDUE算法，SUBDUE中的子结构搜索算法基于定向搜索（BEAMSEARCH），算法从匹配图形中的一个顶点开始，每次迭代选择出最优子结构并且以各种可能的方式和与它相邻的边扩展该子结构的实例，直到所有可能的子结构都应经考察过或者计算达到了给定步数后搜索停止。00286通过步骤25所获得的流场涡结构的各种信息，作为CFD软件后处理部分可视化的输入或者后处。
17、理部分数据挖掘的输入用来分析流场涡结构的变化规律。0029涡结构检测部分检测出涡结构位置，可以作为CFD软件后处理部分可视化部分的输入；涡结构度量阶段检测出涡结构的各种信息可以作为可视化部分的输入，还可以作为后处理部分数据分析的输入；涡结构跟踪阶段形成的涡结构状态变化图，将复杂的时序三维场数据映射为了二维有向无环图，可供流体力学专家进行跟踪观察；数据挖掘部分获得了涡结构状态变化图的频繁子图，它反映了涡结构变化中经常出现的模式，可以帮助流体力学专家更好的分析涡结构的变化规律。0030以下通过实例对本发明做进一步说明在本例中，以武广线上和谐号CRH2型列车以200KM/H的速度穿过某500米长隧道。
18、的计算数据集为例说明本发明的应用方式。首先利用涡检测算法检测流场中的涡结构，对涡结构进行度量如图2所示提取涡结构的几何参数、动力学参数和统计参数；利用基于涡核匹配的跟踪算法追踪涡结构变化，形成涡结构追踪图，如图3所示；最后利用频繁子图算法挖掘涡结构变化图中的频繁子图得到涡结构发展规律，如图5所示，发明得到的涡结构位置、涡机构状态变化图、涡结构的属性特征可以作为流体力学分析软件可视化部分、以及数据分析部分的输入，频繁子图挖掘部分获得的涡结构子图可以用来分析涡结构的变化规律。说明书CN102323965ACN102323975A1/3页7图1图2说明书附图CN102323965ACN102323975A2/3页8图3图4说明书附图CN102323965ACN102323975A3/3页9图5说明书附图CN102323965A。