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211.
圆柱绕流尾迹中涡的特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在低雷诺数圆柱绕流中,卡门涡街中涡的形状随着其向下游的发展是不断变化的,而且它也不是理想轴对称的.针对该问题,利用有限元法进行数值模拟,研究了由涡量等值线表示的涡的形状特征.由流场中几种等值线的对比可以得到,主要是涡量等值线与压力等值线之间的差异造成了涡的形状变化.利用广义的茹柯夫斯基变换描述涡相对于轴对称的变形状态.结果表明,描述涡的主要3个参数随半径的变化规律不同,即椭圆率的抛物形分布,偏心率的线性分布和弯度的近似常量的分布.在此基础上给出了3个参数各自对应的运动学量表达式,两者对比的结果还是比较相符的. 相似文献
212.
213.
基于人眼视觉的结构相似度图像质量评价方法 总被引:10,自引:0,他引:10
分析了数字图像中亮度、纹理细节、空间位置等因素对人眼视觉特性的影响,建立了数学模型,将人眼视觉特性与图像的结构相似度结合起来,提出一种符合人眼视觉特性的图像质量评价新方法.该方法将图像划分成大小相等的分块,计算出各分块的亮度影响因子、纹理细节影响因子和空间位置影响因子,经过归一化处理得到每个分块的权值,用加权平均的结构相似度作为图像质量的评价指标.实验证明该方法能够区别图像中不同区域的图像特征,符合人眼视觉特性,与主观评价结果一致. 相似文献
214.
针对全尺寸飞机结构疲劳(耐久性)试验过程中更改载荷谱情况下对全尺寸结构疲劳试验机(单机)进行耐久性评定的需求,基于耐久性分析的概率断裂力学方法和改进的裂纹萌生方法,提出了综合不同谱下耐久性试验数据集确定描述结构细节原始疲劳质量的当量初始缺陷尺寸分布的方法,给出了载荷谱变更情况下计算各应力区裂纹超越概率的损伤累加方法,从而建立了能够准确预测载荷谱变更情况下结构经济寿命的耐久性评定方法.这种方法已成功应用于某型飞机结构全尺寸试验中更改载荷谱情况的耐久性评定,有着重要的工程应用价值. 相似文献
215.
通过抽屉式标准机柜通风换热性能的地面实验研究和数值模拟,分析了在侧进上出和下进上出两种方式下,进风流量、风道通风孔宽度及自然对流对机柜地面通风换热性能的影响。结果表明,在一定范围内增加机柜进气流量和减小通风孔尺寸可改善机柜通风换热性能。此外,对于本文所研究两种进出风口布置方式,在相同的参数状态下,机柜在微重力状态下的通风换热性能优于地面状态或者相当,因此,满足标准机柜地面状态换热要求的设计参数也会满足微重力状态的换热要求。 相似文献
216.
两种层板性能对比 总被引:2,自引:0,他引:2
针对常规的141型层板,提出了一种增加50%数量扰流柱的设计,即161型层板.采用实验和数值模拟相结合的办法研究了两种类型层板在流阻和换热方面的差别.换热实验部分采用了辐射式加热设备,测量了层板上下表面平均壁温,以及冷气进、出口截面间的焓差,得到了相应进气雷诺数下的层板体积换热努塞尔数.发现161模型流阻降低20%,换热增强5%.对一些实验工况,采用三维计算流体力学程序进行了流-固耦合传热数值模拟,所得结果在趋势上与实验一致,在数值上,流阻和换热与实验结果分别相差5%和30%.利用数值模拟结果分析并比较了两种模型在流场和表面对流换热系数分布方面的细节差别. 相似文献
217.
针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹. 相似文献
218.
为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)进行特征提取和支持向量机(Support vector machine,SVM)分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。 相似文献
219.
220.