可视化技术在分析新型蓄冷材料——笼型化合物(Clathrate)溶解过程中的应用(一)

混浊液内部的流动 ,由于微粒子之间的相互作用以及因浊度高不易进行内部观察 ,所以无论是分析还是可视化实验都相当困难 ,存在着许多未弄清的问题。通过采用折射率匹配 (Refractive IndexMatching)技术 ,使透明的微粒子与透明的溶媒的折射率近乎相同 ,做成一种透明的“混浊液” ,从而使混入其中的示踪粒子的运动轨迹能被摄像机捕捉到 ,并以微粒子的沉降和温度的干涉所引起的流动现象为焦点 ,利用图像速度测量法来处理分析所拍摄到的可视化图像 ,成功地获得了定量的混浊液内部的速度场 ,为进一步揭示混浊液内部自然对流的流动机理提供了实验依据。     

机匣视窗折射对LDV聚焦的影响分析

为了分析激光束经过机匣视窗后聚焦状态的变化情况, 发展了一套通用程序, 可用于计算不同的测量条件下, 激光束穿过不同尺寸机匣视窗时的折射情况, 并对其结果的可信性进行了验证.利用所发展的程序, 以二维LDV探头为例, 分析了典型情况下蓝光、绿光焦点偏移情况, 以及蓝光与绿光焦点之间偏移量的变化情况, 并给出了确定焦点重合的计算准则.计算结果表明:如果不进行特殊的光学修正, LDV测量时必须要选取小的探头角度和浅的测点深度.      

CCD互相关粒子图像测速及其在对抗流流场测量中的应用

在常规自相关粒子图像测速（ＰＩＶ）系统的基础上,发展了一个采用ＣＣＤ像机的互相关粒子图像测速系统。用这一新系统测量了对抗流流场的结果表明,这一技术克服了自相关粒子图像测速技术在测量具有滞止点的流场中的困难。实验说明,与自相关粒子图像测速技术相比,这一技术更快捷有效。     

近距离DPIV粒子成像分析

在PIV(Particle Image Velocimetry)近距离拍摄中,通过对在非傍轴成像条件下薄透镜成像公式的推导,求得粒子图像成像点的近似解析解,对粒子图像的成像位置在PIV图像计算中的影响作了讨论;同时也对已知直径粒子进行了试验拍摄,将试验所得的数据与理论推导的结果进行了比较,对在近距离拍摄中光圈对粒子成像的影响给出了定量分析.      

在MATLAB中模拟平稳随机过程

叙述了平稳随机过程理论的基本定义,以及运用实谱分解方法模拟平稳随机过程的原理.全面分析了在微型计算机上使用MATLAB软件模拟平稳随机过程的注意事项,包括:信号源的选取,仿真算法和相应参数的设置,由于功率谱密度的不同定义而需要进行相应的调整等3个方面.结合大气紊流和航空母舰在海上的随机运动的2个实例,给出了在MATLAB中模拟类似过程的方法,并对结果进行了检验.分析表明在MATLAB中能够较好地模拟平稳随机过程.      

热声联合作用下金属薄壁结构动态响应分析

未来飞行器在服役过程中会遇到气动热、力、振动、噪声等多种载荷联合作用的严酷环境,其结构设计、分析与试验验证面临巨大的技术挑战.针对受热结构在随机噪声载荷作用下的动态响应问题,采用基于顺序耦合策略的谱分析法分析热声耦合动态响应.通过对典型结构的仿真分析,给出了响应均方根应变和功率谱密度响应等计算结果,并与试验结果从数值和形态上进行了比较.结果表明,结构受热后各阶局部模态频率降低明显,功率谱密度响应曲线峰值对应的频率发生明显的前移,随机噪声载荷引起的响应均方根应变很小,并且仅能激起结构的局部模态,分析与试验结果在趋势与数值上均吻合较好,具有较好的工程实用性.     

利用上游槽道对角区马蹄涡的控制

在平板上放置圆柱形成角区流动,利用布置在圆柱上游平板上的二维和三维槽道来控制或削弱角区马蹄涡,采用风洞试验和数值模拟开展研究。结果表明,二维和三维槽道均能推迟边界层的分离,使圆柱根部马蹄涡的强度减弱、尺度减小;同时槽道上游压力和逆压梯度均有所下降,槽道下游压力显著升高而逆压梯度总体降低。二维槽道对马蹄涡强度的削弱为61.15%~66.51%,而三维槽道对其削弱为66.65%~80.93%。讨论了三维槽道参数(包括槽道宽度、深度以及其中心线与圆柱中心距离)对控制效果的影响。槽道与圆柱的距离在对马蹄涡的控制中起主导作用。槽道控制的机理是,由于槽道的抽吸效应使得其上游靠近壁面的边界层中涡量较高的流体被卷吸入槽道形成槽道涡,槽道涡由三维槽道输运到下游。同时,随着槽道与圆柱的距离减小,更多的边界层流体流入槽道内。正是上述"槽道效应"使得槽道下游的逆压梯度降低,马蹄涡强度减弱,分离区范围减小。     

基于谱减法的内话系统语音增强技术

在现有的地空通信遥控系统中,语音交换和控制系统即内话系统所采用的比选技术很难保证输出语音信号的质量。提出结合比选技术和改进的谱减法来增强地空通信语音质量,并给出了实现方案。最后利用DSP实现了内话系统语音增强的原型实验系统,实验结果表明系统达到了语音比选以及增强的目的。     

一种基于潜在语义索引的谱聚类方法研究

传统的文本聚类算法存在文本向量维度过高,算法易陷入局部最优问题。针对上述问题,提出了一种适用于文本的基于潜在语义索引的谱聚类方法,该方法应用了潜在语义索引和谱聚类方法的优点。不仅分析了词与词之间的语义关系,而且适用于任意形状分布的样拳数据聚类。针对航空安全报告的聚类实验表明,该方法取得了较好的聚类效果。