一种面向数字孪生发动机的POD-SVD随机森林降阶方法及其系统

本发明属于降阶模型开发技术领域，具体涉及一种面向数字孪生发动机的POD‑SVD随机森林降阶方法及其系统。调整数字孪生发动机不同工况边界条件下生成的多个仿真数据；提取关注区域的物理量；合并组成POD_SVD分解所需的原始矩阵；使用POD_SVD算法将原始矩阵分解为三个矩阵，并通过计公式将三个矩阵转换为模态系数矩阵、模态矩阵和能量矩阵；训练随机森林算法；向训练好的随机森林模型输入需要预测的工况对应的边界条件参数，会生成预测模态系数；计算还原需要预测的物理量；为得到的还原物理量增加网格信息，生成可供后处理的.dat文件。本发明用于突破试验/CFD等传统研究在“成本与模型精度之间的权衡”的限制，同时提高模型精度与评估速度。