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为了研究涡轮转静盘腔中轮缘封严气流与下游转子的干涉机理和损失机制,在不同封严流量下,针对轮缘封严气流对下游转子气动性能和流场分布的影响进行了数值模拟。结果表明,随着封严流量增加,涡轮级效率不断降低。在轮毂到10%叶高和30%~60%叶高,流量系数增加。封严气流主要通过在转子进口封严出流不同的分布和在通道输运过程中与转子通道二次流的交互作用对转子的气动性能产生影响。同时,封严气流引起下游转子气动性能的降低,存在三个损失机制:一是封严腔体摩擦泵效应减弱,增加了封严出流与主流之间周向速度差所引起的粘性剪切损失;二是不同分布的封严出流造成进气负攻角和堵塞效应,降低了转子的做功能力;三是不同分布的封严出流在输运过程中与转子通道二次流的交互作用,导致了二次流损失加剧。 相似文献
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为了掌握折叠V形钝体这一新型火焰稳定器的稳燃机制,采用风洞实验与混合雷诺平均/大涡模拟结合的方法对常压条件下10组不同折叠角的折叠V形钝体火焰稳定器原型进行了冷态实验与热态数值模拟研究。其中冷态实验风速10~50m/s,热态数值模拟工况为进气温度700K、来流速度50~150m/s,当量比0.3~1。通过PIV实验测得了折叠V形钝体回流区冷态流动特征,并结合数值模拟方法研究并讨论了折叠V形钝体绕流尾迹区旋涡特征;通过数值模拟研究了燃烧条件下、折叠V形钝体下游槽向驻涡结构发展变化规律。研究初步探明折叠V形钝体总压恢复系数、阻力系数、抗吹熄能力与燃烧效率优于标准钝体的原因,并发现折叠角角度较小的折叠V形钝体,尾迹中心区域无典型回流区,但仍能通过槽向驻涡结构形成驻涡稳燃速度型,该速度型有利于冷态绕流流速的恢复与热态燃气的加速。 相似文献
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随着频谱信息资源愈发紧张,信号的调制处理方式也愈发多样化.由于通信信号的调制识别广泛应用于民用和军用领域,所以,对调制方式进行识别的研究具有极其重要的意义与战术价值.首先,根据大量文献,对基于最大似然函数和特征提取的经典调制识别方法进行了系统地梳理;其次,从常用数据集、深度神经网络结构和现有识别算法等方面,着重介绍了深... 相似文献
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监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。 相似文献
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传统的D型迭代学习控制的控制律设计方案依赖于被控系统的相对度.为解决该问题以及相对度增益与高阶微分运算的问题,针对一类具有任意高阶相对度的非线性系统,提出了基于虚拟模型的一阶D型迭代学习控制设计方法.该方法的主要思想是与具有任意高阶相对度的非线性被控系统并联一个一阶子系统,构造一个相对度为1、相对度增益可以任意设计的虚拟模型,在此基础上设计一个一阶D型迭代学习控制律,使得虚拟模型能够实现期望轨迹的完全跟踪,从而实际被控系统在一定误差范围内实现期望轨迹的跟踪.仿真实例验证了所提方法的可行性与有效性. 相似文献
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基于大脑情感学习模型的转台伺服系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于大脑情感学习(Brain Emotional Learning,BEL)模型的高精度转台伺服系统智能控制方案。BEL模型是一种模拟哺乳动物大脑情感学习过程的仿生计算模型。设计了融合系统跟踪误差、控制输入等信息的BEL智能控制结构,通过选取不同的感官输入信号可获得不同的控制结构,采用联想学习方法在线学习BEL模型内部的节点权值来调节控制器参数,从而实现转台伺服系统的自适应跟踪控制。仿真和实验结果均表明,BEL智能控制器学习能力强,能抑制摩擦等非线性干扰因素,在实时控制系统中表现出较好的稳定性和较高的跟踪性能。 相似文献
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为了提高终端区相似气象场景(Similar weather scenarios,SWSs)的识别准确率,提出一种基于对比学习的SWS(SWS based on contrastive learning,SWS-CL)识别模型。首先,针对对流天气图像特点,设计了一种数据增强方法来增加天气图像样本的数量和质量。接着,设计了一种对比损失函数使向量表征空间中的正样本与锚点样本之间的距离更近,而负样本与锚点样本之间的距离更远,进而基于对比学习技术在无标记样本集上训练得到相似气象场景分类预训练模型。最后,利用少量标记样本对预训练SWS-CL模型进行监督微调,进一步提高SWS-CL模型的性能。在广州终端区气象图像集上的对比实验表明,所提出的数据增强方法能有效提高气象图像集的质量,所提出的SWS-CL模型能取得令人满意的识别精度,且在标签稀少的数据集上具有明显的优势。 相似文献