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粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。 相似文献
3.
研究了运用压电陶瓷作动器对碳纤维增强复合材料(CFRP)格栅反射器的型面主动控制。首先,采用了一种具有独立电压自由度的梁单元,以及考虑高阶剪切变形的板单元,对主控格栅反射器进行有限元建模;运用能量变分哈密尔顿原理推导了主控格栅反射器的有限元控制方程,并给出了反射面型面残余均方根(RMS)误差最小的电压最优控制方法。然后,研究了在典型载荷下,反射面残余RMS误差最小的PZT作动器位置分布的优化配置问题;提出了一种将遗传算法和梯度投影方法相结合的改进优化方法,用来求出在限定作动器数量的条件下,作动器几何位置的优化配置,使控制后反射面的残余RMS误差最小;给出的数值算例验证了方法的正确性和有效性。最后,研制了格栅反射器型面主动控制的实验样机,针对反射器的初始制造误差进行了型面主动控制,验证了控制方法的可行性和有效性。 相似文献
4.
量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验,地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值,并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定,可扩展性较差.针对以上问题,提出一种基于机器学习的光学实验判别方法,将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题,构建分类模型,利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练,并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明,本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下,判别准确率达到99%,可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性,可应用于卫星在轨运行的其他监测任务. 相似文献
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陈河梧 《流体力学实验与测量》2002,16(3):14-18,25
通过比较分析法研究AGARD-B标模在BIA的FD-07风洞中气动力测量数据与其它高超声速风洞设备测量结果的相互关联。其目的,既可以综合鉴定FD-07风洞的流场性能和测试水平,也可以从另外意义上为数值方法的程序校验提供必要的技术支持。结果表明,在Ma=4.94-7.96范围内,所测得AGARD-B标模的力、力矩和压心位置,不仅随Ma和α的变化趋势与其它风洞一致,而且其变化量比较接近于各风洞测力数据拟合的逼近曲线。 相似文献
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9.
10.
加速度计B-290是应用在姿态与航向基准系统中新一代的惯性级敏感器。B-290敏感器是用微机械加工方法进行设计和生产的,它应用平板印刷术,化学汽化沉积法,异向性刨刻法、金属溅蚀法硅-硅粘接法。所用的主要设备和电子芯片的生产相类似。它包括粘接在一起的五个硅板,整个处理过程是在一个晶片组件上加工140个敏感器。 相似文献