【摘 要】
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为了改进现有的基于聚类分析的流场结构特征分析方法,使之更加适用于结构风工程领域的风场特征识别与分析,依托聚类分析的思想,结合一种基于密度的OPTICS聚类算法,并引入相关距离的概念替换了原算法中的欧氏距离,提出了采用一种基于相关距离的OPTICS聚类算法进行流场结构特征分析.实例分析利用基于大涡模拟的计算流体动力学数值模拟,对低雷诺数下经典圆柱绕流问题进行了瞬态求解,获取了2000个圆柱尾流中顺流向涡的瞬态涡量场样本.然后,以识别圆柱尾流中的顺流向涡旋涡脱落状态和顺流向涡A模式展向分布为目标,对比了k-m
【机 构】
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哈尔滨工业大学 土木工程学院,哈尔滨 150090;东北林业大学 土木工程学院,哈尔滨 150040
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为了改进现有的基于聚类分析的流场结构特征分析方法,使之更加适用于结构风工程领域的风场特征识别与分析,依托聚类分析的思想,结合一种基于密度的OPTICS聚类算法,并引入相关距离的概念替换了原算法中的欧氏距离,提出了采用一种基于相关距离的OPTICS聚类算法进行流场结构特征分析.实例分析利用基于大涡模拟的计算流体动力学数值模拟,对低雷诺数下经典圆柱绕流问题进行了瞬态求解,获取了2000个圆柱尾流中顺流向涡的瞬态涡量场样本.然后,以识别圆柱尾流中的顺流向涡旋涡脱落状态和顺流向涡A模式展向分布为目标,对比了k-means、原始的OPTICS算法和基于相关距离的OPTICS聚类算法等流场结构特征分析方法.分析实例的结果表明,基于相关距离的OPTICS算法能够在合适的初始参数设置下有效识别顺流向涡脱落状态和其A模式展向分布间距,相对k-means算法降低了对初始参数的敏感度,聚类结果稳定且唯一.
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