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6 de febrero de 2023
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Conferencia Publicada

FEATURE DETECTION ALGORITHMS AND MODAL DECOMPOSITION METHODS

Publicado en:World Congress In Computational Mechanics And Eccomas Congress. - 2022-01-01 (), DOI: 10.23967/eccomas.2022.117

Autores: Begiashvili B; Garicano-Mena J; Le Clainche S; Valero E

Afiliaciones

Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid , Center for Computational Simulation (CCS) - Autor o Coautor

Resumen

Various modal decomposition techniques have been developed in the last decade [1-11]. We focus on data-driven approches, and since data flow volume is increasing day by day, it is important to study the performance of order reduction and feature detection algorithms. In this work we compare the performance and feature detection behaviour of energy and frequency based algorithms (Proper Orthogonal Decomposition [1-3] and Dynamic Mode Decomposition [4-6,8-11]) on two data set testcases taken from fluid dynamics. The datasets considered (the velocity field of laminar wake around the mid-section of a very long cylinder at ReD = 100 and the pressure field of turbulent jet (axisymetric) at ReD = 106) represent different flow regimes. The performance of these algorithms is thoroughly assessed concerning both the accuracy of the results retrieved and the computational performance. From this assessment, those techniques that are potentially better suited for the applications are identified and after the possibility of parallelizing the algorithms will be studied with a final objective: To enable data-driven analysis of industrially relevant fluid mechanical problems.

Palabras clave

Dynamic mode decompositionFeature detectionLow order algorithmsMachine learningMatrix factorizationModal decompositionsProper orthogonal decomposition

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista World Congress In Computational Mechanics And Eccomas Congress, Q4 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Mechanical Engineering, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Impacto y visibilidad social

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (BEGIASHVILI, BEKA) y Último Autor (VALERO SANCHEZ, EUSEBIO).