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922.
Natural laminar flow technology can significantly reduce aircraft aerodynamic drag and has excellent technical appeal for transport aircraft development with high aerodynamic efficiency. Accurately and efficiently predicting the laminar-to-turbulent transition and revealing the maintenance mechanism of laminar flow in a transport aircraft’s flight environment are significant for developing natural laminar flow wings. In this research, we carry out natural laminar flow flight experiments with different Reynolds numbers and angles of attack. The critical N-factor is calibrated as 9.0 using flight experimental data and linear stability theory from a statistical perspective, which makes sure that the relative error of transition location is within 5%. We then implement a simplified eN transition prediction method with a similar accuracy compared with linear stability theory. We compute the sensitivity information for the simplified eN method with an adjoint-based method, using the automatic differentiation technique (ADjoint). The impact of Reynolds numbers and pressure distributions on TS waves is analyzed using the sensitivity information. Through the sensitivity analysis, we find that: favorable pressure gradients not only suppress the development of TS waves but also decrease their sensitivity to Reynolds numbers; there exist three special regions which are very sensitive to the pressure distribution, and the sensitivity decreases as the local favorable pressure gradient increases. The proposed sensitivity analysis method enables robust natural laminar flow wings design. 相似文献
923.
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作物类型分类是极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中最重要的应用之一。然而,由于成本和系统限制,越来越多的双极化SAR系统已经投入使用。由于双极化模式的限制,双极化SAR数据集存在严重的贴现特性,使得双极化SAR图像难以获得令人满意的分类精度,因此有必要提取更适合于双极化SAR数据集的散射特征。基于H/α分解的基本理论,引入了一个新的参数来测量农作物的时变散射特性,并针对双极化SAR图像提出了时变散射特征驱动的卷积神经网络(CNN)。实验结果表明:提出的CNN分类方法达到了最高的分类精度。与不同的特征组合输入相比,提出的新参数能稳定地提高分类器的分类性能,H、α、θ和强度特征的组合也能达到最佳的分类性能。 相似文献
925.
针对现有方法难以预测出符合飞行移动目标不确定行为方式轨迹的问题,提出基于逆强化学习的飞行移动目标轨迹预测方法,通过学习目标行为偏好以及模拟目标行为决策过程的方式预测目标的移动轨迹。首先基于深度神经网络建立目标的行为决策模型与行为偏好模型,然后通过最大熵逆强化学习方法交替地学习模型参数。为了有效地学习目标的不确定行为特征,采用监督学习的方法学习出目标示例轨迹概率分布模型,用于指导目标行为偏好模型的训练以及初始化目标行为决策模型,同时通过对目标行为偏好模型进行预训练的方式提高其训练质量。仿真结果表明,提出的飞行移动目标轨迹预测方法可通过学习到的目标行为决策模型较为准确地模拟目标的行为方式,预测的目标轨迹分布与真实的目标轨迹分布在Kullback Leibler(KL)散度下的相似度可达0.24。 相似文献
926.
927.
928.
929.
The transit time difference of fluid particles moving along the upper and lower surfaces of a lift-producing airfoil is studied here both theoretically and numerically. We show that, under thin airfoil assumption and for potential flow, the transit time difference is equal to the circulation divided by the square of the inflow velocity and the lift coefficient is equal to half of the number of chords travelled by the airfoil during the transit time difference. An analysis of transit time differe... 相似文献
930.
针对内河船舶工况启停变化频繁导致瞬态动力性较差、动态响应较慢等问题,提出并联气电混合动力系统改进方案,利用模糊逻辑推理方法来提升动力响应性能。以某内河拖船为研究对象进行混合动力系统参数匹配设计,通过对系统关键参数设计切换规则,建立基于逻辑门限的能量管理控制策略;为进一步优化逻辑门限方法主观设定边界阈值不可调节问题,提出基于“模糊逻辑推理+动态协调”能量最优分配策略。通过最优设计相关试验验证管理策略,结果表明:采用基于模糊逻辑推理的能量管理策略能使天然气发动机的平均负荷提升37.86%,平均效率提高2.74%,动态响应时间缩短44.45%。 相似文献