액상-고상 이중상 흐름의 자연 현상은 매우 흔하며 인간의 다양한 생산 및 생활 과정과 밀접한 관련이 있다. 관 내 막힘을 방지하기 위해, 관 내부 액상-고상 이중상 흐름의 유형을 획득하는 것은 실시간 유량 보정과 전체 시스템 운영 안전 보장에 매우 중요하다. 동적 모달 분해(DMD) 알고리즘과 전처리 조치를 결합하여 액상-고상 이중상 흐름의 유형을 재구성하였으며, 실험대를 구축하여 결과를 검증하였고, 상대 오차를 사용하여 재구성 효과를 평가하였다. 연구 결과에 따르면, DMD 기반의 액상-고상 이중상 흐름 유형 인식 방법으로 얻은 복원된 유동형은 실제 유동형과 일부 차이가 있으나 오차는 허용 가능한 범위 내에 있어 액상-고상 이중상 흐름 유동형 진화 과정을 비교적 객관적으로 반영할 수 있다. 실험법 및 수치 시뮬레이션 방법과 비교할 때, DMD 기반 액상-고상 이중상 흐름 유동형 인식 방법은 데이터 처리, 정확성, 효율성 및 적용성 측면에서 현저한 이점을 가지며, 특정 상황에 제한받지 않고 데이터의 내재 논리를 제공할 필요 없이 단일 주파수와 성장률을 가지는 모달을 동시에 획득하고 저차원 동적 모델 구축이 가능하여 계산 자원을 절약할 수 있다.

액상-고상 이중상 흐름;유동형 인식;동적 모달 분해;유체역학;수치 시뮬레이션