提出了一种耦合粒子图像测速(PIV)实验误差的连续伴随数据同化算法，通过优化目标损失函数，增强算法在不同误差场景下的鲁棒性。为了验证该算法的有效性，先对已知PIV流场植入合成误差进行同化对比测试，继而对PIV互相关算法不同参数设置所获得的流场进行同化研究。结果表明：相比于原连续伴随数据同化，耦合PIV实验误差的同化算法能够对实验观测数据去伪存真，抗误差干扰能力明显提升，鲁棒性更强，能够对高误差场景下的流动数据进行更好地同化，准确地预测流场的真实分布规律，还原流场细节。
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