【摘 要】
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本征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition, POD）是对高维复杂非线性系统进行降维处理的有效方法之一.本文对POD方法在一系列实际工程领域降维中的研究进行了综述.首先简要介绍POD方法的发展历史，简述POD方法分类，随后详细列举POD方法在粒子图像测速（Particle Image Velocimetry, PIV）技术、计算流体力学（Computational
【机 构】
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西北工业大学振动工程研究所力学与土木建筑学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（12072263,11802235）； 中国博士后科学基金资助项目（2021T140033,2021M690274）～～；
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本征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition, POD）是对高维复杂非线性系统进行降维处理的有效方法之一.本文对POD方法在一系列实际工程领域降维中的研究进行了综述.首先简要介绍POD方法的发展历史，简述POD方法分类，随后详细列举POD方法在粒子图像测速（Particle Image Velocimetry, PIV）技术、计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）数据处理中的应用.对比了POD方法和动态模态分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）方法在实际工程应用中各自的优缺点，结果表明在流场稳定脉动时可采用DMD方法，而其他随时间变化的流场采用POD方法更合适.最后对POD方法的发展尤其是在人工智能领域的应用做出展望.
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