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对边界层内小孔气水多相流场下射流问题开展数值仿真及定常水洞试验研究,建立了适用于边界层内压差驱动下小孔向气腔射流多相流场问题研究的数值仿真计算模型,针对典型孔参数及气水流场条件,对比分析了仿真试验数据,验证了数值仿真模型的正确性及模型计算精度。结合流体质点受力及运动模型及平板边界层理论,分析了气水域压力场特征及水域流动规律对小孔射流过程的作用机理及影响规律,开展了孔参数对射流多相流场特征及射流量的影响研究。获得了小孔射流量估算方法,为航行体上防水装置设计提供数据支撑。 相似文献
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文章首先根据机械可展开式再入/进入技术的结构形式建立了棱台式柔性外形简化模型;然后通过流-固耦合分析研究了该外形在气动力作用下的变形规律,获取其迎风面具有"下凹"的变形特征;并根据该变形特征修正了气动面模型,应用修正后的模型再分析,得出了气动力和气动热沿径向分布及气动热随时间变化的规律。研究发现:考虑变形影响的棱台式柔性外形在棱边附近处出现了气动力/热集中现象,全流域气动热环境变化趋势与刚性回转体外形基本一致。此研究结果不仅可为机械可展开式再入/进入技术的气动力/热特性研究奠定基础,还能为其他柔性外形的气动研究提供借鉴。 相似文献
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BAO Weimin Lü Xiaozhou BAI Guanghui LI Xiaoping LIU Yanmin BAI Bowen SHI Yaoguang 《中国航天(英文版)》2021,(1):5-11
As human aeronautic and aerospace technology continues to prosper and the aerial flight space domain further expands, traditional fixed-shape air vehicles have ... 相似文献
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基于EfficientDet的无预训练SAR图像船舶检测器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多尺度、多场景的合成孔径雷达(SAR)图像船舶检测问题,提出了一种基于EfficientDet的无预训练目标检测器。现有的基于卷积神经网络的SAR图像船舶检测器并没有表现出其应有的出色性能。重要原因之一是依赖分类任务的预训练模型,没有有效的方法来解决SAR图像与自然场景图像之间存在的差异性;另一个重要原因是没有充分利用卷积神经网络各层的信息,特征融合能力不够强,难以处理包括海上和近海在内的多场景船舶检测,尤其是无法排除近海复杂背景的干扰。SED就这2个方面改进方法,在公开SAR船舶检测数据集上进行实验,检测精度指标平均准确率(AP)达到94.2%,与经典的深度学习检测器对比,超过最优的RetineNet模型1.3%,在模型大小、算力消耗和检测速度之间达到平衡,验证了所提模型在多场景条件下多尺度SAR图像船舶检测具有优异的性能。 相似文献
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