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731.
多粒子追踪(MPT)是测量粒子布朗运动的一种方法.在200nm粒子扩散系数实验测量中,对MPT方法中的粒子识别和粒子匹配两个重要环节提出改进:在粒子识别时,通过调节灰度阈值并检测光斑面积的改变,可有效分别真实粒子和光晕引起的"伪粒子";在粒子匹配中,将手动追踪和程序追踪得到的粒子单步位移用矢量法表示,可直观显示不同追踪方法的粒子匹配效果.实验结果表明,在MPT方法中增加上述措施后,手动追踪和程序追踪获得的实验扩散系数之间的偏差由8%~13%减小为2%~8%,说明基于阈值敏感性的"伪粒子"剔除方法合理、有效. 相似文献
732.
利用激光粒子图像测速(PIV)技术在有机玻璃模型上对螺旋折流板换热器的壳程流动特性进行了实验研究.结果表明,螺旋折流板换热器管问流体斜向冲刷管柬.管间流场中非稳定区的流体由于接近换热器的轴心,受三角区漏流的影响,流速沿轴线方向呈上升趋势,且具有较强的轴向速度.稳定区内的流体流动较为平稳,其切向速度较高,具有明显的旋流特征,是换热效果较好的区域.管间流场的流体具有沿轴线方向波动的径向速度,可以增加流体的扰动,有利于传热.在管束外围,折流板与简体之间的漏流会增加流体的轴向速度,而搭接区的漏流则使得流体的切向速度增加而轴向速度减小.漏流对流体流速的影响会沿着轴线方向不断减小,流体流速趋于稳定. 相似文献
733.
734.
基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索 总被引:3,自引:0,他引:3
针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。 相似文献
735.
基于全局信息的粒子群算法翼型综合优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
翼型优化往往需要考虑众多的设计目标和约束条件,对此发展了稳健高效的翼型综合优化方法。在粒子群优化算法中用繁殖策略深度挖掘由Kriging代理模型所获取的全局信息,对基准函数优化、翼型几何外形重构与层流翼型优化问题进行了测试,结果表明该算法可大幅度提高优化速度。将改进的Hicks-Henne翼型参数化方法和雷诺平均Navier-Stokes(N-S)方程流场求解器与优化算法相结合,采用可方便确定权重系数的多目标非线性适应值加权方法,分别对多点、多目标和多约束的超临界翼型与低速翼型进行综合优化,计算结果表明该方法可大大提高气动外形优化的工程实用性。 相似文献
736.
嵌入维数自适应最小二乘支持向量机状态时间序列预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题,提出一种基于嵌入维数自适应最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重?问?以交叉验证误差为评价准则,利用粒子群优化(PSO)进化搜索LSSVM预测模型的最优超参数与嵌入维数,同时通过矩阵变换原理提高交叉验证过程的计算效率,并最终建立优化后的LSSVM预测模型。航空发动机排气温度(EGT)预测实例表明,该方法可自适应选取适用于状态时间序列预测的最优嵌入维数且预测精度高,适用于航空发动机状态时间序列预测。 相似文献
737.
PIV,LDV在螺旋桨尾流测试中的比对应用 总被引:1,自引:1,他引:0
为验证粒子图像测速仪(PIV)技术在螺旋桨尾流场测试应用中的精度,在空泡水筒中,针对同一螺旋桨,在同一工况,同一时段,对螺旋桨尾流场开展了PIV和激光多普勒测速仪(LDV)比对测试研究.试验结果表明:两种测试技术在流场宏观量显示上得到了比较一致的结果,PIV技术同样可以捕捉到沿周向仅有8°的速度突跳,只是突跳值较LDV测试值小.PIV数据均值与LDV有2%~3%的偏差,进一步分析表明:提高PIV测试系统的定位精度可以缩小这种偏差. 相似文献
738.
驻涡燃烧室采用凹腔结构稳定火焰,研究凹腔内不同燃料与空气喷射情况下的流场结构非常重要。采用粒子成像测速仪(PIV)测量了驻涡燃烧室凹腔在不同主流速度下的流场,并对比分析了凹腔进气结构分别为不开冷却缝及油气渗混孔、开冷却缝不开油气渗混孔、开冷却缝和后体油气渗混孔、开冷却缝和前体油气渗混孔时的流场结构。研究结果表明,不同主流速度下所设计的不同凹腔进气结构均能在腔内形成稳定的涡,冷却缝对流场的影响较小,凹腔油气掺混孔在开孔截面上对流场及涡核中心位置的影响较大。 相似文献
739.
在简要介绍了粒子群优化算法基本原理的基础上,建立了基于POS_LS-SVM的装备研制费用预测模型,并应用实例进行了验证。结果表明,采用PSO_LS-SVM方法进行装备研制费用预测,得到的预测结果精度更高、计算速度更快。 相似文献
740.
粒子群优化在直升机旋翼动平衡调整中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的直升机旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,针对这一缺点,提出将广义回归神经网络(GRNN,General Regression Neural Network)和粒子群算法相结合的旋翼调整方法,采用GRNN网络建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶的调整参数作为神经网络的输入,以旋翼转轴和机身的三向的加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用粒子群优化算法对桨叶的调整参数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整量. 飞行实验结果表明,此方法可通过飞行测试获得的新数据对神经网络进行更新,使系统在使用过程中不断完善,并可在较少的飞行调整下完成旋翼的动平衡调整. 相似文献