基于LBM的发汗孔隙结构内流动换热性能

以发汗冷却技术为背景，采用D3Q19格子玻尔兹曼方法程序，在孔隙尺度下研究了多孔介质结构对结构温度场的影响。针对球形颗粒堆积结构和随机结构这两种常用的多孔结构，分别计算分析了渗透率和固体温度分布。结果表明：对于颗粒堆积结构，当颗粒规则排列时，其固体温度分布呈明显的阶梯状；而颗粒无规则排列时，固体温度变化趋势比较平稳，并且随着颗粒直径的增大，渗透率增大，固体温度降低。对于随机多孔结构，随着孔隙尺寸减小，渗透率减小，固体温度升高。在0.3～0.5的孔隙率范围内，颗粒堆积结构和随机结构由于内部对流换热强度的不同，固体温度具有不同的变化特点。     

非齐次Poisson过程的若干新性质

本文在一些文献的基础上,进一步讨论非齐次Poisson过程的某些性质,给出了若干新性质。 设{N(t),t≥0}是累积强度为的非齐次Poisson过程。迄今的文献(如[1][2]等)指出,(?)n≥1,前n个到达时刻τ_1,τ_2,…,τ_n的联合概率密度为 本文定理1指出,上式不仅是必要的,而且是充分的,并给出了充分性的证明。从而,得到了描写过程统计规律的一个刻画。然后,在N(t_i)=n_i(i=1,…,k,0相似文献   

基于改进YOLOv4的航空发动机小目标损伤检测研究

智能化的航空发动机损伤检测是飞机故障诊断重要的研究方向,针对现有目标检测模型对航空发动机的小目标损伤检测效果差的问题,提出了一种改进的基于You Only Look Once version 4(YOLOv4)的多尺度目标检测方法。在路径聚合网络（PANet）中构建低层次的特征融合层,将更浅层的特征与深层特征融合,提高网络对小目标损伤的检测性能。为减少网络中的冗余参数,在颈部结构中引入了深度可分离卷积,将标准卷积重构为深度可分离卷积的形式。实验表明：改进后的YOLOv4对小目标损伤的检测精度提升了3.43%,模型大小降低了54.06 MB,同时检测速度提高了31.03%。研究结果表明改进的YOLOv4模型对小目标损伤具有更好的检测性能。     

面向激光焊接缺陷识别的可解释性深度学习方法

激光焊接在航空领域具有广泛的应用场景,基于视觉的激光焊接缺陷识别对于产品质量的提高至关重要。针对当前基于深度学习的激光焊接缺陷识别方法存在可解释性差的问题,提出了一种融合多尺度特征的类激活映射(MSF-CAM)方法。在训练阶段,以VGG16为骨架模型并将监督信息施加于多个尺度以促进模型对多尺度特征的学习。在测试阶段,对输出类别在多个尺度上的激活图进行叠加,并以此作为模型的判断依据。多尺度特征的融入不但增强了模型的可解释性,而且还提高了激光焊接缺陷识别的准确性。试验结果表明：MSF-CAM在测试集上的准确率为98.12%,识别单幅图像耗时8.28 ms。此外,MSF-CAM可以从边缘、轮廓这种初级特征的角度对模型的决策依据提供人类更容易理解的解释。     

无人机飞行品质评定准则探讨

基于无人机的任务特性,建议按照任务快速性与精确性的要求将无人机飞行阶段重新划分为4个阶段;在此基础上借鉴有人机飞行品质主观评定方法,修改给出了适用于无人机飞行品质主观评定的Cooper-Harper评价尺度;然后以纵向飞行品质客观评定准则为例,分析了有人机飞行品质评定准则对于无人机飞行品质评定的适用性,认为部分有人机飞行品质准则可借鉴应用于无人机飞行品质评定,但其准则边界必须针对无人机的飞行特性进行修改.通过研究,初步形成了无人机飞行品质评定准则研究框架,对无人机飞行品质评定具有一定的参考价值.     

基于SIFT和仿射变换的航空器起飞图像跟踪方法

针对机场监视的需要,结合航空器起飞特征,研究了尺度不变特征变换( SIFT)算法和仿射变换模型,在对图像进行灰度图像序列处理的基础上,提出了将SIFT特征点跟踪与仿射变换相结合对航空器起飞信息识别、跟踪的方法。以滨海国际机场的一个起飞过程为例,对图像序列进行了运动目标识别和帧间特征点的匹配,验证了方法的可行性,为机场航空器的起飞跟踪方法提供参考。     

网格对高超声速钝头体表面热流数值模拟结果的影响

高超声速钝头体热流的精确预估，对高超声速飞行器热防护的设计具有重要意义，而网格划分尺度对预估飞行器表面热流精度具有重要的影响。应用理论分析及数值模拟方法，提出了一种基于壁面网格雷诺数及基于钝体特征长度的来流雷诺数网格划分方法，并给出了壁面网格雷诺数的取值范围。应用所提出的网格划分方法，对不同来流条件的高超声速半圆柱及球头表面热流进行了数值模拟，结果表明，应用所提出的网格划分方法，及给出的可供参考的壁面网格雷诺数的取值范围划分网格，在满足高超声速钝体表面热流精度要求的同时，有利于网格合理分布并提高数值计算效率。     

背景纹影定量化在层流轴对称火焰温度场测量中的应用研究

本文以本生型甲烷/空气层流预混火焰为研究对象,研究了背景纹影技术在层流轴对称火焰温度场测量中的应用。考虑到背景尺度对窗口和相机参数的限制问题,采用了多尺度小波噪点背景。比较各类运动图像处理技术的特点,选用变分光流法获取光线穿过火焰后的偏转角。搭建实验台并进行背景纹影火焰测温实验,实验中发现,在选用多尺度小波噪点背景的情况下,由变分光流算法获得的像素位移分布图的噪声小于同等条件下由互相关算法得到的结果。最后,假设火焰呈轴对称分布,结合Gladstone-Dale公式与理想气体状态方程分别获得了甲烷火焰当量比为1.06和0.83这2种实验条件下的温度场,所获得的温度分布与Raman-LIF法的测温结果相比,趋势基本一致。     

基于动理学模型的多尺度随机粒子方法

传统随机粒子方法的时空离散步长受分子碰撞尺度(分子平均自由程和平均碰撞时间)的限制,当空间和时间离散尺度远大于碰撞特征尺度时,其输运系数的数值误差显著增加,因此如直接利用这类方法对跨流域流动精确求解,其计算效率往往是极低的(如DSMC方法,Fokker-Planck和BGK模型随机粒子方法)。通过对随机粒子方法输运系数离散误差的分析可知,这主要是因为传统算法将模拟分子的运动和碰撞解耦计算引起的。针对这一问题,本文介绍了适合于跨流域流动模拟的多尺度Fokker-Planck和BGK模型随机粒子方法。通过分子运动求解中耦合碰撞作用,在连续流区域,改进的随机粒子方法在较大的时间步长下仍能够满足宏观流体力学方程的输运性质。理论和计算结果显示,多尺度Fokker-Planck和BGK模型随机粒子方法可以高效准确地模拟从稀薄流到连续流的跨流域气体流动。