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基于POD方法的不确定转子系统模型降阶研究
一、引言
随着现代工业的快速发展,转子系统在航空、能源、机械等领域的应用越来越广泛。然而,由于系统的不确定性因素,如材料性能的差异、工作环境的变化等,转子系统的模型复杂性较高,难以进行高效的分析和设计。为了解决这一问题,本文提出了一种基于POD(ProperOrthogonalDecomposition)方法的不确定转子系统模型降阶研究。该方法通过对系统进行数据驱动的模型降阶处理,可以有效降低系统的复杂性,提高分析和设计的效率。
二、不确定转子系统模型的复杂性
在传统的不确定转子系统模型中,由于涉及到的参数和变量众多,模型的复杂性较高。这种复杂性
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