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基于欧拉方法的旋翼翼型结冰数值模拟及参数影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从研究二维翼型结冰问题入手,基于水滴流场的概念,采用基于气液两相流的欧拉方法求解水滴流场,得到水滴收集特性,再结合热力学模型数值模拟旋翼翼型结冰过程.通过计算结果和冰风洞试验数据的比较,验证了该方法正确有效.同时研究了气象参数对结冰的影响.基于本文建立的方法,计算分析了飞行速度、平均水滴直径、水滴浓度、温度等不同参数对水滴收集效率、冰型、结冰量、结冰范围的影响,深入地探讨了翼型结冰机理和结冰形成条件,得出气象参数影响特征. 相似文献
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基于深度混合模型评分推荐 总被引:2,自引:0,他引:2
从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。 相似文献
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针对“最后一公里”配送的无人机需求预测问题,考虑无人机性能、空域环境和运输任务等限制条件,分别以最大化快递运输量、最小化运输成本为目标函数,建立多阶段无人机需求预测模型。考虑快递业务历史数据和影响因素,建立组合预测模型预测快递业务量;利用动态分配算法预测无人机快递分担量和无人机需求量。以某区域实际快递数据和低空飞行条件进行算例分析。结果表明,本文提出的预测方法不仅可以根据配送中心业务量、工作时间和成本要求提供灵活的无人机需求方案,还能够使得无人机的工作时间利用率达到95%以上。 相似文献
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为进行旋翼噪声水平对比,在全消声室开展了3副不同下反角桨尖模型旋翼噪声试验研究,完成了悬停状态下不同总距和不同观测点上的噪声测量试验,获得了多组噪声数据。数值计算方面,以RANS方程为主控方程求解旋翼流场气动信息,在获取精确声源信息的基础上,基于FW-H方程进行噪声计算和分析。在相同的状态下,计算结果与试验结果显示出较好的一致性,表明了本文数值方法的准确性。最后,根据试验结果,对比分析了不同下反角桨尖对旋翼气动
噪声特性的影响规律。 相似文献
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表面热流的可辨识性分析可用于飞行器防热层内温度测量精度和测温点位置的确定,在工程上有较强的实用意义。从无量纲分析和仿真辨识出发,根据防热层材料热物性系数、测点位置、表面热流的频域特性等参数对表面热流辨识结果的影响规律,总结出了表面热流辨识问题的相似参数:基于表面热流频率参数的傅立叶数。此后,以这一傅立叶数为判据,针对不同测量误差值的情况初步建立起了表面热流可辨识性的准则和分析方法。 相似文献
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