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进气道风洞试验中,湍流度由动态压力计算得到,动态压力的测量是否精确与动态压力传感器前方导压通道的管道效应相关。基于管道内流体动力学耗散模型,研究了导压通道对动态压力和湍流度的影响,并通过进气道风洞试验进行了验证。研究结果表明:进气道风洞试验中导压通道的管道效应对湍流度的影响较明显,管道效应会放大动态压力的脉动幅值,导致测量湍流度大于真实湍流度。为了减小管道效应对湍流度的影响,进气道试验中应避免使用导压的方式进行动态压力的测量。如果不可避免地存在导压通道时,在导压通道长度大于5 mm时,须考虑管道效应对湍流度测量的影响,并进行相应的修正。 相似文献
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阵风发生器是阵风响应风洞试验的关键设备。针对叶片式阵风发生器的运行特点,通过简化的定常涡升理论,推导出阵风发生器下游流场Y向风速的计算公式。以0.55 m×0.4 m低速风洞(声学引导风洞)为实验平台,系统地研究了阵风发生器的设计参数(叶片弦长、数目、间距)和运行参数(叶片摆幅和摆动频率、来流速度)对阵风流场风速极值的影响。研究表明:推导的简化公式能够解释阵风发生器各设计和运行参数变化后,其下游流场Y向风速的变化机制,可在阵风发生器设计时对其产生的阵风流场进行简单预估;从增大阵风发生器下游流场Y向速度极值的角度出发,增加叶片数目比增大叶片弦长更能增大Y向速度;在叶片失速前,增大叶片摆幅比增大叶片摆动频率更能增大Y向速度;采用多组叶片的阵风发生器,叶片间距不能太小,否则会导致等效升力系数下降,当叶片间距为1.2倍弦长时,能够获得最大的Y向速度极值。本文研究工作可为其他风洞的阵风发生器设计提供参考。 相似文献
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近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献
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