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71.
首先建立了一种变几何通道涡扇发动机数学模型,该模型中,风扇及压气机在不同进口导流叶片角度下的特性是通过基准特性的修正获得的,然后根据几何涡扇的特点,利用非线性归划中的约束尺度法(CVM)设计出了最优加速规律,研究结果表明,用这种方法建立的变几何涡扇数学模型是可行的,用约束变尺度法对发动机加速控制规律进行优化可以明显地改善发动机的加速性。 相似文献
72.
73.
针对舰船目标图像受到自身运动、环境和图像预处理的影响出现模糊,丢失轮廓信息,造成像素点阵模糊和矩特征变化的问题,在高斯模糊低阶矩特征分析的基础上,提出并证明了Hu矩、仿射不变矩特征在高斯模糊作用下的变化定理;通过2个仿真实验验证了定理的正确性;为了保证舰船目标的识别效率,提出了建立多尺度特征库的建议。 相似文献
74.
针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。 相似文献
75.
实验研究了不同宽高比矩形金属微尺度通道的流动特性,并与硅通道对比来探究表面粗糙度的影响。金属微尺度通道宽为0.4mm,通道宽高比分别为0.50、0.67、和1.00,相对表面粗糙度范围为0.1609%~0.2145%。硅通道宽度及高度都为0.4mm,相对表面粗糙度为0.00325%。实验工质为空气,实验的雷诺数范围是250~3000。实验结果表明:在粗糙微尺度通道会发生转捩提前,并且转捩雷诺数随着宽高比增大而减小。在层流区,微尺度矩形通道摩擦因数随着雷诺数增大而减小,在转捩区出现明显增大后再减小。表面粗糙度很小时,未发现转捩提前现象。 相似文献
76.
R141b在矩形微尺度通道中的两相流传热特性 总被引:1,自引:0,他引:1
设计搭建水力直径分别为1mm和0.5mm的矩形微尺度通道实验台,研究了以R141b型制冷剂作为工质的两相流沸腾传热特性。实验取热流密度为1~16kW/m2、质量流速为111.1~333.3kg/(m2·s)和质量干度为0~1,分析了三者对平均传热系数的影响,探究影响换热的主导因素。结果表明:热流密度较高时,平均传热系数随热流密度增加而减小,流动换热主要受到沸腾传热的影响;当质量流速较大且热流密度较低时,平均传热系数随热流密度增加而有所增长;热流密度较低时,平均传热系数随质量流速变化明显,热流密度升高到一定值后,质量流速对平均传热系数的影响很小;当质量流速处于111.1~333.3kg/(m2·s)时,平均传热系数随质量干度的增加而减小。 相似文献
77.
十亿像素相机可以获取信息量较大的图像,在天文观测、航空航天遥感等领域具有广泛的应用前景。受探测器和光学设计水平的限制,传统的大视场十亿像素成像通过小视场相机扫描和图像拼接实现。为解决传统十亿像素相机实时性不高的问题,文章研究一种新型多尺度大视场十亿像素成像技术,从实现十亿像素成像的条件出发,阐述该技术的原理、优势及应用领域;分析系统独特的技术指标,包括物理锥角、重叠率等,梳理和归纳新型多尺度大视场十亿像素成像系统走向实用化过程中必须克服的关键技术。研究结果表明,该技术可在不提高系统复杂性的情况下大幅提高监视实时性。 相似文献
78.
提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性. 相似文献
79.
80.
对物体的轮廓进行分析提取,是计算机视觉方向的基础问题之一,对其进行研究对于复杂场景的分析理解至关重要。本文对室内场景图像进行研究,基于图像特征进行图像分割,提取物体轮廓。在彩色场景图像全局轮廓后验边界概率(gPb)提取算法的基础上,加入深度图像信息,对室内场景的彩色、深度(RGB-D)图像中的物体轮廓进行分析。通过多尺度信息融合,计算得到多尺度轮廓后验概率(mPb)和谱后验概率(sPb),两后验概率加权综合得到gPb。而后结合超度量轮廓图与分水岭算法,对基于方向特征变化的gPb图像融合处理,最终得到清晰的物体轮廓。本文所提方法在通用的RGB-D数据库基础上进行实验。实验结果表明,本文所提出的方法能提取出清晰的室内物体轮廓图。 相似文献