摘要
动态网格模拟会产生非定常流场快照，其采样点随时间变化，导致降阶建模变得复杂，因为快照条目不再代表相同的空间自由度。本研究开发了一种空间一致且具有相位感知能力的 POD–RBF 降阶建模工作流，用于周期动态网格流场的快速模拟。首先，通过基于 KDTree 的最近邻搜索和反距离加权，将动态网格快照映射到公共参考网格上。随后，利用对齐后的快照，在单周期和跨周期预测设置下，对 POD 截断、RBF 系数回归、外部参数表示以及相位局部子空间建模进行了研究。以方腔驱动流和圆柱尾流为基准测试，验证了基线实现，并通过振荡机翼算例评估了完整工作流。结果表明，空间一致性对于可靠地对动态网格数据进行 POD 建模至关重要。对于振荡机翼算例，所选取的 POD 截断主要受投影误差限制，而非 RBF 系数回归误差。仅使用迎角（AoA）输入不足以识别周期状态，而结合迎角与相位以及归一化时间的输入则提供了稳定的表示。相位局部子空间建模进一步将低迎角均值 RMSE 分别降低了 37.42%（单周期预测）和 58.63%（跨周期预测）。额外的阈值、核参数及后续周期测试界定了该工作流的敏感性和同条件适用范围。本结果涉及基于相位条件的速度场重建；气动载荷精度和端到端 CFD 加速尚未确立。
