超声速气流中凹槽结构煤油喷射和掺混研究

针对凹槽超声速气流中的喷射掺混现象开展了实验和数值计算研究。实验中采用了高速阴影法和PLIF(Plane laser induced fluorescence)方法详细地记录了实验现象。结合高速阴影得到的喷射和掺混随时间的流动变化过程,分析了其流动结构和机理。针对在凹槽内喷射的方案研究了喷射压力(1.0 MPa,3.0 MPa,4.0 MPa)、喷射角度(45°,90°)、来流总压和马赫数对掺混的影响。结果表明:在高速气流中,煤油破碎雾化机理依赖于大速度差、强剪切气流作用。煤油雾化区和来流空气混合边界存在涡结构。对小孔(d=0.4 mm)喷射,即使在高压(4.0 MPa)垂直喷射条件下,煤油射流产生的弓形激波强度也较弱。由于剪切层的存在导致上述参数变化对煤油穿透深度的影响较小。     

基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法

互联网应用的普及使得多模态数据快速增长,跨模态检索技术已成为相关领域的关键技术之一。针对现有跨模态哈希算法存在的网络结构和量化方法等方面的问题,本文在新的深度跨模态哈希检索模型之上,提出了一种基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法（K-means-based quantitative-optimization for deep cross-modal hashing,KQDH）。该方法通过K-means聚类算法对多模态数据特征向量分类,并通过集体量化方式来控制量化误差,使得哈希码更好地表示出多模态特征。实验结果表明,该方法能在多模态数据之间保持相似性并最大程度地捕获语义信息,从而提高跨模态检索的准确性和效率。