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升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择,随着全球贸易的发展,逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器,混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化(MDO)方法引入到混合飞艇的总体设计中,将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上,提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化(CSSO-RS)算法,将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件,并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面,以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势,实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势,同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。 相似文献
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环氧树脂基复合材料的性能对湿热环境敏感,掌握该材料所组成结构的吸湿行为对其实际应用具有重要意义。通过以碳纤维环氧树脂基复合材料层合板的non-Fickian吸湿模型为基础,建立环氧树脂基复合材料加筋板结构的non-Fickian吸湿模型,在70℃/85% RH湿热条件下开展加筋板结构的吸湿实验,对所建立模型进行验证,并与已有的加筋板吸湿模型进行对比,通过所建立模型给出了加筋板沿厚度方向的吸湿量分布规律。结果表明:所建立加筋板non-Fickian吸湿模型的计算结果与实验结果吻合良好,在整个吸湿阶段相对误差小于5%,模型的预测精度高于传统Fick模型。所建立的加筋板non-Fickian吸湿模型可用于环氧树脂基复合材料加筋板层合结构吸湿量的准确预测。 相似文献
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基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
高动态范围(HDR)图像相比低动态范围(LDR)图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像。提出了一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的逆色调映射算法,以重建HDR图像。为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域。实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节。 相似文献
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工业互联网是工业信息化进程中最受关注的热点,海量异构数据管理是其中的重点之一。传统的关系数据库(RDB)对海量多源异构数据的读写和检索都存在性能瓶颈,而近年来兴起的云数据管理方法主要是针对“键-值”(K-V)模式,无法依靠主键以外的数据属性对数据进行快速查找。提出了一种面向工业互联网的云存储方法——StoreCDB,在异构采样数据统一表达数据模型基础上,实现非结构化存储管理,同时,利用两级索引实现海量数据的快速检索。通过实验,在分布式集群实验平台上,采用海量高铁列车运行模拟数据,验证了StoreCDB具有良好的异构数据存储和检索性能,为工业互联网提供了一种新的数据管理方法。 相似文献