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21.
火星大气层的主要成分为二氧化碳,如果能够利用低温等离子体方法高效分解二氧化碳,使其转化为氧气和一氧化碳加以利用,可以大幅降低航天员生命保障相关载荷长途运输的成本,进一步提高生命保障能力.低温等离子体放电过程中会产生大量活性组分,可以在数百度温度下实现二氧化碳的高效解离,是具有很大潜力的二氧化碳解离与转化方式.设计了一种... 相似文献
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针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题,提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先,对源图像进行潜在低秩表示分解(DLatLRR),得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后,分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合,舍弃二者的稀疏噪声。最后,对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建,得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较,所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合,突出场景中的感兴趣区域,且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升,提升最大值分别为0.73、0.15、0.11,噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。 相似文献
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应用大涡模拟方法对航空煤油单组分替代燃料正十二烷冷态喷雾现象进行模拟计算,探究喷雾射流中的多物理场耦合现象。从宏观层面分析燃油破碎蒸发及油气混合过程,发现流场涡团在其中起着重要的作用。运用本征正交分解方法对正十二烷射流质量分数场和涡量场数据库进行加工,从“微观”层面深入探究两者的联系。结果表明:正十二烷质量分数场喷雾结构与射流涡量场涡团结构存在显著的空间分布相关性,反应出两者结构演变具有重要关联特征。湍流脉动致使涡团尺度发生变化,从而影响燃油破碎蒸发,最终使得喷雾不同尺度结构分布形态发生改变。 相似文献
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时间序列广泛存在于工业、经济、军事等各个领域,时间序列预测是数据分析处理的一个重要方面。目前提出的预测模型大多基于"原始时间序列是无噪的"这一假定,而实际应用中,对时间序列去噪处理的好坏将直接影响预测的准确率,针对这一事实,使用小波分析对原始时间序列去噪。利用小波变换对时间序列进行多尺度分解,对各尺度上的细节序列使用阀值法去噪;使用支持向量机对重构后的各组小波系数进行预测并将结果融合,得到预测结果。实验结果表明,用于时间序列预测,能及时反应序列的变化趋势并具有较高的预测精度。 相似文献
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为实现基于稀疏数据的翼型表面压力实时重构,提出了一种基于压缩感知与卡尔曼滤波器的数据融合方法,该方法主要包括线下建立数据库和线上实时感知两部分。首先,在线下通过粒子图像测速技术、压敏漆、计算流体力学等方法对翼型表面压力进行全场采样,并采用本征正交分解对所测得的全场压力数据进行降维,建立含有主导相干流动结构的模态数据库以及各模态时间系数之间的状态转换关系。其次,在线上基于压缩感知,利用离散压力传感器所测量数据与压力场主导模态,通过求解L1范数下的最优化问题,对各主导模态的时间系数进行初步求解。最后,将线下所得各模态时间系数之间的状态转换关系放入卡尔曼滤波器,作为其系统模型进行预测;将线上所求得各模态时间系数放入卡尔曼滤波器,作为其观测值进行校正。以CFD模拟翼型压力作为验证数据,对该方法的性能进行评估,结果显示:该方法与仅采用压缩感知进行重构对比,升力重构误差从18.15%减小至6.39%。 相似文献
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