dc.contributor.advisor | Pedersen, Morten Dinhoff | |
dc.contributor.author | Nes, Tormod Gjerde | |
dc.date.accessioned | 2022-09-23T17:20:11Z | |
dc.date.available | 2022-09-23T17:20:11Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:102231297:57234860 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11250/3021013 | |
dc.description.abstract | Nåværende metoder for å realisere stokastiske turbulens modeller er avhengige av invers Fourier transformasjonen. Dette gjør det umulig å generere turbulens fortløpende. Som et alternativ foreslår dette prosjektet en metode som realiserer Liepmann turbulens modell gjennom digitale filter. For å gjøre dette vil ønsket korrelasjon dekomponeres gjennom Cholesky dekomposisjon. Dette approksimeres deretter til standard filter korrelasjonsfunksjoner. Resulterende filter kan da generere korellert støy fra ukorellert hvit støy. | |
dc.description.abstract | Current methods of realizing stochastic turbulence models rely on the inverse Fourier transform. This makes it impossible to generate turbulence online. As an alternative this project proposes a method which realizes the Liepmann turbulence model through discrete filters. To do this the target correlation function array is decomposed using the Cholesky decomposition and equated to a set of basic filter correlation functions to approximate it. The resulting filter array can then be excited using independent sources of Gaussian white noise to generate the target auto-correlation and cross-correlation. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Approximating linear filters to simulate stochastic aerodynamic models | |
dc.type | Master thesis | |