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91.
Al/Mg阻抗梯度材料超高速撞击机理数值仿真研究 总被引:2,自引:1,他引:1
文章采用数值仿真方法研究了Al/Mg阻抗梯度材料在超高速撞击下的响应过程,分析了冲击波在阻抗梯度材料中的传播规律,计算了撞击过程中的能量耗散情况,并与弹丸撞击铝合金靶的结果进行了比较。研究结果表明,相对于铝合金材料,Al/Mg阻抗梯度材料:1)延长了冲击波的传播时间,使峰值压力脉冲的比冲量提升了30%~50%;2)提高了塑性功和内能转化量,使不可逆功增加了10%。由此证明阻抗梯度材料的防护性能优于铝合金。 相似文献
92.
93.
前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果. 相似文献
94.
95.
目前对地遥感的最主要途径之一便是通过遥感相机获得目标物信息,然而遥感相机的分辨率直接影响成像质量。结合遥感相机的推扫式成像技术,文章提出了一种基于单像素成像的超分辨增强技术模型,该模型能够简化重建过程,其设计目标是基于单像素超分辨的技术手段将航天遥感相机的图像分辨率增强4倍。为了验证该设计思想及其重建效果,文章设置了超分辨增强仿真试验,最终仿真试验结果表明,基于单像素的超分辨模型可以将图像的信噪比提高1.1倍,且重建的图像具有明显的抑制噪声的效果,起到了良好的降噪功能,相较于其他传统图像分辨率增强方法(如双三次内插、超深超分辨神经网络)具有更高的优越性。该方法可为地理遥感探测、土地资源探查与管理、气象观测与预测、目标毁伤情况实时评估等诸多领域的图像处理和应用提供有力支持。 相似文献
96.
97.
对于空间二阶精度的非结构网格求解器,无黏通量和黏性通量的计算都需要流场变量在单元体心处的梯度值。体心梯度求解的精度很大程度上决定了求解器整体的精度。本文推导了几种常用的梯度求解方法(包括格林高斯法,节点格林高斯法和最小二乘法)求解体心梯度的理论精度,并从数值方面对上述理论精度进行了验证。在数值测试过程中,通过以当前单元体心为基准进行坐标局部缩放的做法,保证了在非结构网格上做精度测试时,网格拓扑能够严格保持不变。理论推导和数值测试一致发现:使用保线性权插值到节点的节点格林高斯法、使用共面单元的最小二乘法和使用共点单元的最小二乘法,不管网格拓扑关系如何,都能保证梯度求解为一阶精度。而格林-高斯法和使用距离倒数权插值到节点的节点格林-高斯法在一般的网格中只有零阶精度,只有在特定的网格和权函数关系下,才能有一阶精度。最后用NACA 0012翼型亚声速绕流模拟进一步验证了梯度求解方法的收敛精度。 相似文献
98.
CFD是解决流体相关复杂工程问题的重要手段,随着流体力学研究和工程应用问题的日益复杂,更高效、精确的CFD算法研究至关重要。提出了一种基于降阶模型(ROM)和梯度优化用于加速稳态流场的收敛方法。该方法首先收集CFD迭代求解过程中的流场快照构造基于正交分解(POD)的降阶模型,然后使用梯度优化方法求解降阶模型得到残差更低的流场,最后以该流场为初值继续进行CFD迭代求解从而加速CFD的收敛过程。将该方法用于基于有限体积法的CFD求解器中,针对无黏、湍流算例验证了所提加速收敛方法的有效性。结果表明,加速收敛方法相比于初始CFD方法迭代步数能显著减少2~3倍,是一种高效且鲁棒的加速收敛方法,且在复杂工程问题中具有广泛的应用前景。 相似文献
99.
为了更好地理解航空发动机燃烧室内的旋流预混燃烧现象和机理,基于相关特征参数采用直接数值模拟方法研究了模型燃烧室内的旋流预混火焰。其中计算模型简化自环形燃烧室,包含两个相邻的贫燃旋流,参数尽可能接近实际航空发动机燃烧室工况。模拟中,采用了简化的煤油反应机理,设计了不同Karlovitz数(Ka)对应高低两种负荷。结果表明,在高压下火焰面极薄,小尺度湍流扰动对火焰面影响显著,燃烧室内湍流预混火焰位于薄反应区。在下游由于相邻旋流的作用而产生较为破碎的火焰结构,这一现象在高Ka时尤为明显。雷诺数Re和Ka较大时,旋流剪切作用所导致的下游中心回流效应增强,剪切层中的湍流扰动效应也更强。航空发动机燃烧室内主要反应物和生成物基本满足梯度输运关系,且在Ka较大时,梯度输运效应更显著。然而对于中间产物,梯度扩散假设在火焰面附近不成立,这对基于梯度扩散假设的相关计算模型提出了挑战。 相似文献
100.
针对传统遥测数据相关性分析方法仅能发现相关程度知识,无法提供相关结构丰富信息的问题,提出一种神经网络与极限梯度提升(XGBoost)集成的遥测数据互相关结构知识发现方法。在对遥测时间序列进行线性、单调性、序对一致性、散点图形状4个维度相关结构信息标注的基础上,将混合采样、代价矩阵、神经网络、XGBoost算法相结合,直接对遥测数据进行分类得到其相关结构类别或相关关系有无的知识。采用量子卫星任务数据进行实验的结果表明:较之于原始XGBoost模型、融合混合采样与代价矩阵的XGBoost模型,所提方法在受试者工作特征(ROC)曲线、F1-score等性能指标方面具有更高的分类精度,且对类别不平衡数据不敏感,是一种适用于遥测数据互相关结构知识发现的有效方法。 相似文献