单头部燃烧室流场PIV试验测量

航空发动机燃烧室内流场结构直接影响燃油雾化、油气掺混以及燃烧性能,本文采用粒子图像速度仪(Particle image velocimetry,PIV)对某单头部基准燃烧室内的冷态流场和燃烧流场分别进行了试验测量。在冷态流场试验中,研究了进口空气流量变化对燃烧室内的流场结构、回流区尺寸大小变化的影响规律;而燃烧流场试验测量分别研究了进口空气流量和油气比变化对燃烧流场结构的影响。试验结果表明:由于下壁面中间主燃孔进气射流的强烈影响与挤压,导致旋流器出口处横向截面上的旋转气流不是一个完整的旋流气流;燃烧流场与冷态流场相比,其流场结构基本相似,但中心回流区宽度稍变瘦,随着油气比的增大,中心回流区逐渐变瘦,宽度变窄;随着油气比的增加,轴向速度逐渐变大、回流负速度变大;燃烧流场测量中,在燃烧室头部较好地捕捉到喷嘴喷出的油雾锥上油珠的速度大小。     

驻涡燃烧室驻涡区三维冷态流动特性数值研究

驻涡燃烧室驻涡区内的流动是影响驻涡燃烧室性能的一个关键因素。首先将数值模拟结果进行与试验测量结果进行对比,确定了最佳的湍流模型,并在此基础上通过数值方法深入研究了驻涡燃烧室驻涡区冷态流动特性。结果发现:通过在驻涡区前壁进气缝中设置一定的矩形挡片可以在驻涡区一定范围内诱发以反向旋转的涡对形式存在的流向涡。对比研究了挡片阻塞比BR(挡片面积与前壁开缝面积之比)分别为0,0.2,0.4时驻涡区内的流动结构,分析了流向涡产生的原因。定量结果表明,当BR=0.2,0.4时,(1)流向涡涡量大小比BR=0时提高了将近100%,BR=0.2对应的流向涡涡量比BR=0.4对应的流向涡涡量略大;(2)在流向涡混合层内,流向涡涡量沿轴向呈先增大后减小的趋势;(3)燃烧室总压损失约比BR=0时大1%。     

分离式方位角垂直传递装置校准方法研究CSCD

针对分离式方位角垂直传递装置的技术特点,提出了一种适合不同传递距离、高准确度校准方法。在水平状态下,利用五棱镜、硅油盘和自准直光电经纬仪,实现对不同传递距离无机械连接的方位角垂直传递装置的检测和校准,并对校准系统进行了误差分析和试验验证,为方位角垂直传递装置的推广应用提供理论依据。     

附件化准直目镜与投射器的设计

阐述了不需改装仪器,以增加附件的形式使通用大地测绘仪器具有高准确度自准直功能的方法,近距离自准直采用准直目镜,远距离采用投射器,并针对性地提出了具体的设计方法和分析比较,有效拓展了仪器的使用范围。     

双旋流进气装置结构变量对冷态流场影响的试验研究

试验研究了主、径向涡流器旋流数、面积比、套筒扩张角等参数对双旋流进气装置冷态流场的影响。发现套筒扩张角对流场影响较大,尤其对切向速度的影响更大,是影响流场的关键因素,而主、径向涡流器旋流数比通常对流场影响不明显,主、径向涡流器流通面积比对流场影响较为复杂,在流通面积比接近时,尤其是旋流数也接近时,流场表现较为异常。     

基于多语义线索的跨模态视频检索算法

针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元（GRU）捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。      

三个丁坝流态研究

利用流动显示和片光源技术对绕丁坝的流动结构在北航水槽中进行了研究。研究发现在丁坝的上游会形成马蹄涡,在丁坝的头部会形成卡门涡,按Re数的大小可以把绕丁坝的流态分成5类。实验表明丁坝的交角及丁坝的个数对丁坝的流态有重要影响。     

基于语义相关的多模态社交情感分析

社交平台允许用户采用多种信息模态发表意见与观点,多模态语义信息融合能够更有效地预测用户所表达的情感倾向。因此,多模态情感分析近年来受到了广泛关注。然而,多模态情感分析中视觉与文本存在的语义无关问题,导致情感分析效果不佳。针对这一问题,提出了基于语义相关的多模态社交情感分析（MSSA-SC）方法。采用图文语义相关性分类模型,对图文社交信息进行语义相关性识别,若图文语义相关,则对图文社交信息使用图文语义对齐多模态模型进行图文特征融合的情感分析;若图文语义无关,则仅对文本模态进行情感分析。在真实社交媒体数据集上进行了实验,由实验结果可知,所提方法能够有效降低图文语义无关情况对多模态社交媒体情感分析的影响。与此同时,所提方法的Accuracy和Macro-F1指标分别为75.23%和70.18%,均高于基准模型。      

基于萤火虫优化神经网络算法的气浮台自动调平衡研究

为了利用气浮台在地面精准演示分布式多星组网技术及验证多模式高分成像过程,提出一种基于改进型BP神经网络PID控制的气浮台快速自动调平衡算法.针对以往算法调平时间较长、容易得到非最优解的问题,引入仿生萤火虫算法对神经网络初始权值进行优化,提高了算法的收敛速度和稳定性.基于构建的三轴气浮台运动学和动力学模型,通过仿真实验验证了优化算法对自动调平衡具有良好的控制效果,满足多星地面仿真的调平衡要求.      

基于二态模型递归树的遥测全帧数据仿真算法

由于不同型号飞行器的遥测数据帧格式复杂多变、形式各异,使得工作人员不得不频繁更动遥测数据仿真软件,尤其在面对新型号飞行器时,软件甚至需要重新开发。为此,提出了一种基于二态模型递归树的通用化遥测全帧数据仿真算法。首先,通过对遥测全帧数据的特点进行分析,提出了基于参数数据和结构数据的遥测全帧数据通用化二态表达模型,构建了描述遥测全帧数据的递归树,实现了遥测全帧数据通用化描述。其次,针对遥测全帧数据仿真问题,提出了基于多元函数递归运算的结构数据生成算法,并设计了参数反演算法,实现了遥测全帧数据的通用化仿真。最后,通过算例分析,验证了算法在遥测全帧数据仿真中的实用性和有效性。