REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE EM ESCOAMENTO CAVITY VIA POD E SAE A PARTIR DE DADOS DO OPENFOAM

Este trabalho avalia técnicas de redução de dimensionalidade para o caso
cavity do OpenFOAM a partir de 1001 snapshots do campo de velocidade no intervalo de
t = 0 a t = 5, com ∆t = 0,005. Foram comparadas a Decomposição Ortogonal Própria
(POD), como referência linear e interpretável, e uma abordagem baseada em sparse au-
toencoder (SAE), motivada pela representação não linear dos dados. A POD concentrou
68,59% da energia no primeiro modo, atingiu aproximadamente 95% em 5 modos e 99%
em 9 modos. O SAE também reconstruiu adequadamente os padrões principais do esco-
amento. Como continuidade da pesquisa, pretende-se aplicar identificação de sistemas
dinâmicos a partir de dados sobre os espaços reduzidos obtidos