{"id":98294,"date":"2018-03-11T10:19:02","date_gmt":"2018-03-11T10:19:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/generation-and-post-process-of-aerodynamic-databases-via-svd-pod-methods\/"},"modified":"2018-03-11T10:19:02","modified_gmt":"2018-03-11T10:19:02","slug":"generation-and-post-process-of-aerodynamic-databases-via-svd-pod-methods","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/bases-de-datos\/generation-and-post-process-of-aerodynamic-databases-via-svd-pod-methods\/","title":{"rendered":"Generation and post-process of aerodynamic databases via svd\/pod methods"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Luis Santiago Lorente Manzanares <\/strong><\/h2>\n<p>En esta tesis se presentan varios m\u00e9todos, basados en descom\u00c2\u00acposici\u00f3n ortogonal propia (pod) y\/o descomposici\u00f3n en valores singu-lares\/descomposici\u00f3n en valores singulares de alto orden (svd\/hosvd), para la generaci\u00f3n y el postproceso de bases de datos aerodin\u00e1micas de inter\u00e9s industrial. Estas bases de datos industriales suelen ser multi-pararn\u00e9tricas (dependen de un gran n\u00famero de par\u00e1metros), lo que con\u00c2\u00aclleva tama\u00f1os muy elevados y altos grados de complejidad. Esto, a su vez, provoca serias dificultades a la hora de almacenar (compresi\u00f3n de bases de datos) y procesar la informaci\u00f3n (filtrado de errores, interpolaci\u00f3n en el seno de la base de datos, recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n incompleta, etc.). En este sentido, los m\u00e9todos aqu\u00ed expuestos se han desarrollado teniendo en mente su posible aplicaci\u00f3n directa en entornos de producci\u00f3n industrial, prestando especial atenci\u00f3n a la robustez y la precisi\u00f3n. Para poder comprobar dichas propiedades, se han utilizado dos problemas extra\u00eddos directamente de la industria aeron\u00e1utica: (1) el fiujo alrededor de un perfil bidimensional a un n\u00famero de reynolds re = 20 \u00c2\u00bf 106, con tres par\u00e1metros libres (el n\u00famero de mach 0.4 < m < 0.8, el \u00e1ngulo de ataque -3o < a < 3o y el \u00e1ngulo de deflexi\u00f3n del flap 5o < 5 < 5o); y (2) el flujo alrededor de un estabilizador horizontal tridimensional con el mismo n\u00famero de reynolds y dos par\u00e1metros libres (el n\u00famero de mach y el \u00e1ngulo de ataque en los rangos, 0.4 < m < 0.85 y -3o < a < 3o respectivamente). en primer lugar, se considera la aplicaci\u00f3n directa de la descomposici\u00f3n hosvd a distintas tareas de postproceso de bases de datos aerodin\u00e1micas, como son la compresi\u00f3n de bases de datos, el filtrado de errores y la intepolaci\u00f3n en el seno de la base de datos. De hecho, se ha comprobado que truncando la descomposici\u00f3n hosvd, se obtienen factores de compresi\u00f3n muy elevados y, lo que es m\u00e1s importante, que dichos factores de compresi\u00f3n crecen exponencialmente con el n\u00famero de par\u00e1metros libres. En el \u00e1mbito del filtrado de errores, se ha comprobado que, mediante la descomposici\u00f3n hosvd, se consigue filtrar errores aleatorios (dividiendo por un factor de 10) y detectar errores sistem\u00e1ticamente distribuidos en la base de datos. Tambi\u00e9n se ha comprobado c\u00f3mo la descomposici\u00f3n hosvd facilita la interpolaci\u00f3n en bases de datos multiparam\u00e9tricas, reduciendo cada interpolaci\u00f3n multidimensional a varias interpolaciones unidimensionales. en este contexto se ha desarrollado un m\u00e9todo que combina hosvd e interpolaci\u00f3n, para calcular flujos aerodin\u00e1micos para valores de los par\u00e1metros intermedios, no considerados en la base de datos. El principal problema de tal m\u00e9todo surge cuando la base de datos describe flujos trans\u00f3nicos que presentan ondas de choque. Para solucionar tal problema se ha desarrollado un m\u00e9todo que puede aplicarse tanto a problemas bidimensionales como tridimensionales. El m\u00e9todo se basa en preprocesar los campos fluidos, separando la estructura correspondiente a las ondas de choque del resto del campo fluido. Aplicando el m\u00e9todo se consigue mantener relativamente bajo el n\u00famero de c\u00e1lculos necesarios para un nivel de precisi\u00f3n dado. finalmente, teniendo en cuenta que la resoluci\u00f3n num\u00e9rica de los campos fluidos (para construir la base de datos) es la parte m\u00e1s lenta del proceso (el \"cuello de botella\"), se ha desarrollado un m\u00e9todo iterativo basado en pod con el objetivo de minimizar el n\u00famero total de c\u00e1lculos necesarios. El ingrediente principal del m\u00e9todo es un estimador de error que localiza aquellas zonas del espacio param\u00e9trico que contienen la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante del campo fluido. En dichas zonas se aumenta la densidad de c\u00e1lculos consiguiendo as\u00ed una distribuci\u00f3n m\u00e1s eficiente de los mismos.\n\n\n\n&nbsp;\n\n\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Generation and post-process of aerodynamic databases via svd\/pod methods<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Generation and post-process of aerodynamic databases via svd\/pod methods <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Luis Santiago Lorente Manzanares <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 18\/12\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Jos\u00e9 Manuel Vega De Prada<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: amable Li\u00f1\u00e1n Martinez <\/li>\n<li>Javier Sim\u00f3n calero (vocal)<\/li>\n<li>Antonio  Luis S\u00e1nchez p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<li>Elena beatriz Mart\u00edn  ortega (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Luis Santiago Lorente Manzanares En esta tesis se presentan varios m\u00e9todos, basados en descom\u00c2\u00acposici\u00f3n ortogonal propia (pod) 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