一种涵道螺旋桨性能预测的CFD方法

为适应高性能涵道螺旋浆精细化设计需求,基于雷诺平均Navier—Stokes控制方程和非结构网格旋转／静止滑移面技术,开展了涵道与螺旋桨动／静部件干扰的非定常流及性能预测数值模拟方法研究。提出了．静止与旋转域的多块网格布局策略及转／静滑移面技术,研究了涵道壁而与螺旋桨桨梢间隙的网格布局形式,有效解决了螺旋桨旋转流及螺旋...     

基于数值微分计算的SERF原子自旋惯性测量动态仿真

基于量子调控技术的SERF原子自旋惯性测量仪表与传统惯性测量仪表相比,具有精度高、无活动部件、对加速度不敏感等优点,被公认是下一代高精度惯性测量的发展方向。分析了SERF原子自旋惯性装置Bloch微分方程组模型下磁场、激光、角速度输入对碱金属电子极化率和惰性气体核子极化率的影响。针对实验条件下原子系综Bloch微分方程组难以解析求解的问题,基于可变阶次数值微分计算,建立了相应的Simulink模型对实验条件下的原子系综进行数值求解,并分析了极化率对光场、磁场、角速度输入的瞬态响应与稳态响应。仿真结果与理论计算结果相吻合,验证了Bloch方程数值求解的可行性与准确性。该方法可得到惯性测量系统的动态响应,可用于模拟复杂输入下的SERF原子自旋惯性测量系统的输出响应。     

顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统

传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping, SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态，图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先，使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点，提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。