Abstract
An ARX(Auto-Regressive eXogenous) modeling technique for vortex dynamics in the BFS(Backward Facing Step) flow field is proposed in this paper. In order for the modeling of the dynamics, the spatial and temporal modes are extracted through POD(Proper Orthogonal Decomposition) analysis. Determining the orders of the inputs and outputs for an ARX structure is carried out by the spectrum analysis and temporal mode analysis, respectively. The order of input delay terms is also determined by the flow velocity. Finally the coefficients of the ARX model are designed by using an artificial neural network.
본 논문에서는 후향계단(Backward Facing Step) 유동장의 유동운동에 대한 ARX(Auto Regressive eXogenous) 모델링 기법을 제시한다. BFS 유동장 모델링을 위해 밀도를 모드분석을 통해 고유 공간모드와 시간계수를 추출한다. 입력 차수와 상태변수 차수는 각각 유동장 스팩트럼 분석과 시간계수 분석을 통해 결정한다. 또한, 유동장의 속도 분석을 통해 ARX의 입력 지연 차수를 결정한다. 한편, ARX 모델의 계수는 신경망을 이용하여 설계한다.