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使用GAO-YONG湍流方程组计算翼型分离流 总被引:1,自引:1,他引:0
采用SIMPLE方法求解GAO-YONG不可压湍流方程组, 对不同来流迎角下的NACA0012翼型绕流结构进行了数值模拟, 给出了翼型绕流分离流结构随迎角的变化特征和翼型在分离绕流中的气动力参数.与实验数据以及大涡模拟结果的比较表明, GAO-YONG不可压湍流方程组能够对翼型绕流的分离点、分离涡形态、表面压力分布、升阻特性做出较好的预测, 能够模拟翼型大攻角分离流动, 计算结果优于FLU-ENT软件中的k-ε、k-ω、k-ωsst模型的计算结果. 相似文献
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用Ma∞=7风洞试验的方法研究了一种吸气式高超声速飞行器二维进气道/内流道的流场特征与起动特性.试验结果表明:在来流总压0.5~1.9 MPa、单位雷诺数2.48×106~7>.95×106范围内,进气道起动的前提下,进气道/内流道沿程压力分布受来流总压、雷诺数的影响变化很小;在进气道外压缩段流动未受干扰前进气道隔离段最大可承受反压约为250倍自由来流压力;未加侧板时该进气道具有自起动能力,加侧板后隔离段出口压力有所增加;在设计点工况,该进气道增压比42.9,总压恢复0.27,出口马赫数2.76. 相似文献
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文章分析了虚拟专用网的发展现状,回顾了MPLS-VPN技术的研究成果。针对用户流量如何在多条LSP中的分配问题,建立了相应的数学研究模型。 相似文献
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随着并联机器人技术的发展,其运动性能的提升成为了发展需求,指出了研究工作空间和奇异位形的必要性。以研究方法为主线,详细阐述了工作空间和奇异位形的国内外研究现状及特点,进一步提炼出个体的创新思想和面临的共同难题。通过深入分析研究方法的原理,找到了解决共同难题的突破口,同时剖析了研究中的尚存难题。结合未来的发展趋势,从结构综合和理论创新两个方面进行突破,能够为并联机器人的发展提供强劲动力。得出的结论和展望给从事这一领域的研究者们提供了参考。 相似文献
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联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
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