AI機械学習を利用したPOD/DMD解析システム VFBasis

DMDとフーリエ変換- VFBasisチュートリアル

DMD固有値は全体の変動から各変動の周波数の波に分解した情報として現れます。したがって、時系列データのフーリエ変換と周波数を比較することが可能です。従来の時系列分析の延長として考えることができるので、DMDで得られた流れの特徴を周波数の情報と併せて実現象と結び付けた考察が可能となります。
図に横力変動のフーリエ変換とDMDの関係を示します。角柱周辺流れのVFBasisチュートリアルのデータを使用しています。フーリエ変換は角柱にかかる横力変動の時系列から得られたものです。一方、DMDでは周波数ごとの圧力変動から振幅を計算することが可能です。フーリエ変換とDMDのプロットを比較すると両者はよく一致しています。また、VFBasisのモード選択機能で得られたモードは周波数の小さい側に集中する傾向があり、このケースでは大きなスケールの変動が選択されたことがわかりました。