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使用基于Kriging模型的优化设计方法,进行了非常规布局机翼的平面外形多目标优化设计。利用CFD技术进行机翼升力系数和阻力系数的气动计算,通过拉丁超立方试验设计生成样本点,建立了Kriging代理模型,结合多目标遗传算法对机翼平面外形进行多点多目标优化设计,最终得到了Pareto最优解集。根据设计需求,从Pa-ret0前沿选取一个非劣解作为优化结果。结果表明:陆ging模型与cFD计算误差很小,可信度高;在不问设计状态下,机翼气动性能都得到了提高,表明优化设计方法具有可行性和高效性。 相似文献
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阀体后90°圆形弯管内部流场PIV测量及POD分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用激光粒子图像测速技术对阀体后90°圆截面弯管的内部流场进行测量,获取了弯管流场在不同来流流速及观测截面上的高分辨率瞬态速度场数据。分析了图像相关计算所获得的瞬态及时均速度场,对流场进行本征正交分解,并进一步分析重构脉动场中的涡结构特性。结果表明:流体流经蝶阀在弯管中形成卡门涡街,涡结构信息包含在本征正交分解低阶模态中,脉动场的模态重构可以还原涡的流动特性。 相似文献
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基于深度学习的小目标检测研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测(SOT)作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。 相似文献
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首先介绍了舰载机滑跃起飞技术的概念、现状及发展趋势。然后基于作者在型号研制及试验试飞方面的工作经验,从滑跃起飞过程中的舰载机本体,包括起落架缓冲器、轮胎在内的多体系统运动学与动力学特性出发,分别对影响舰载机滑跃起飞动力学和运动学特性的若干关键因素进行了讨论,这些因素主要包括甲板风场、发动机、起落架、操纵系统和重量特性等。最后通过定性和定量的对比分析结果,从飞机设计与使用两个维度识别出滑跃起飞设计所需重点考虑的影响因素、动力学与运动学成因以及相关设计指标,对滑跃起飞动力学与运动学特性进行了全面的探讨与深层认知。可为从事相关型号的设计、试验及使用的技术人员提供参考。 相似文献