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航空涡轮发动机燃烧室内流场的PIV测量 总被引:4,自引:2,他引:2
设计了一种基于旋风分离原理的高压粒子发生器,并成功应用于高压状态下的航空涡轮发动机燃烧室内流场的PIV(粒子图像测速法)测量.在氢氧燃烧加热来流温度为813K、燃烧室压力为2.78MPa条件下,应用PIV技术开展了航空涡轮发动机单头部燃烧室复杂内流场测量研究,实现了高温高压条件下强旋流、强扰流、宽速域流场的PIV测量,获得了接近燃烧室工作压力工况下的流场速度和流场精细结构.结果表明:该型燃烧室内流场存在多处旋涡结构,形成回流区;流场旋流作用强,横截面流场存在顺时针大涡;主燃孔射流和掺混孔射流作用明显,射流穿透深度较大,对流场结构影响显著;高温高压状态下,流场结构与常温中压状态类似. 相似文献
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尾旋是飞机的极限飞行状态,此一状态极易造成机毁人亡。由于尾旋试飞有极大的风险性,所以在试飞前要进行足够的安全论证,包括理论分析和风洞试验,一般采用两者相结合的方式进行。介绍了解析法和图像法两类方法来研究飞机的稳定尾旋。 相似文献
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为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)进行特征提取和支持向量机(Support vector machine,SVM)分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。 相似文献
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弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度。为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型。该模型仍然以U-Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计。一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求。4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要。 相似文献
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图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容,从而将视觉信息转化为文本描述,便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述生成任务的延伸,其难点在于如何确定2张图像之间的视觉语义差别,并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。基于此,提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。采取多任务学习的方法,在传统的编码器-解码器结构上增加文本编码器,在训练阶段通过文本辅助解码和混合解码2种方法引入文本信息,建模视觉和文本2个模态间的语义关联,以获得高质量的图像差别描述。实验证明,TA-IDC模型在3个图像差异描述数据集上的主要指标分别超越已有模型最佳结果12%、2%和3%。 相似文献
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采用离散小波变换方法对在轨卫星遥测数据进行处理,利用噪声和信号在不同小波尺度上的性质不同.基于极大极小化思想选取去噪处理中的阈值,达到分离噪声和信号的目的。结果表明:利用小波变换可有效消除卫星遥测数据的噪声。 相似文献