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1.
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
2.
3.
为满足设定的太阳能飞机多日连续飞行条件,依据飞行过程中当前时刻的飞行高度、光伏输出功率、动力电池组余量等系统状态参数,研究如何分配动力电池组充放电和电推进系统输入等功率。所用策略立足于实时功率平衡,充分利用正午前后的光伏峰值功率用于飞机爬升及充电,在午后下滑过程中利用全部光伏输出,以最大化利用光伏资源;在光伏有效输出不足时则以一定的维持功率下滑,使能量的综合损失最小。方法能够提高以预定夜间飞行高度连续多日续航的成功率,提升飞行高度、纬度、季节范围或搭载能力,或者拓展这几种飞行条件的组合域,优化太阳能飞机的适用性。 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
5.
7.
鉴于风洞中测评飞行器控制性能更加真实的特点,研究了一种基于风洞的导弹姿态控制性能评估方法。首先,明确评估对象,即基于风洞可评估的导弹姿态控制性能及其指标;其次,提出一种基于风洞的导弹姿态控制性能评估方法,包括试验方法、数据处理方法与性能评定方法,通过试验方法可以获取到性能评估所需的原始试验数据,通过数据处理方法可将试验原始数据转换为性能评定所需的性能指标参量,通过性能评定方法可以对导弹姿态控制性能的优异进行界定。最后,以某高超声速导弹为例,基于其数学仿真模型,对该评估方法进行仿真验证,初步论证该评估方法的可行性。 相似文献
8.
探讨了五孔探针气动数据的插值方法,为提高插值精度,开发了基于传统线性插值法的三维线性插值法。该方法把同一探针在不同马赫数下的校准图形成三维数据库,将实验数据通过三维图进行插值。并使用改进前后的两种插值方法分别对校准风洞测得的数据进行整理,对比结果证明:在实验工况连续变化的情况下,三维线性插值法在插值精度上要优于传统线性插值法。特别是在来流马赫数变化较大时,该方法可以改善单一校准文件处理造成的数据精度问题,可用于自动化流场采集系统,为流场高速高精度采集奠定基础。 相似文献
9.
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
10.
本文主要介绍了FL-2风洞张线实验段的控制系统,包括攻角控制系统及侧滑角控制系统,以及构成它们的硬件组成及软件设计。 相似文献