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本文给出M_∞=7.8和6.72,Re=3.5×10 ̄7/m和5.4×10 ̄7/m气流绕迎角为20°、30°和35°尖前缘翼运动时,平板锥型干扰区的壁面压力和热流率分布。结果表明:(1)平板锥型干扰区的特征几何尺度与无粘激波角β_0和翼迎角α相关,而壁面压力和热流率的峰值与法向马赫数M_n相关。(2)翼面压力和热流率分布由于受拐角涡影响,前者在翼根部呈波谷状,而后者呈波峰状,影响尺度与翼前缘处来流边界层厚度有关。 相似文献
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We highlight the effect on space-telescope temperatures of thedirectionality of the radiative properties of materials, by showing results from a Monte-Carlo simulation of telescope cooling. The need for further measurements of directional properties is stressed. 相似文献
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114.
115.
R. H. Brown K. H. Baines G. Bellucci J.-P. Bibring B. J. Buratti F. Capaccioni P. Cerroni R. N. Clark A. Coradini D. P. Cruikshank P. Drossart V. Formisano R. Jaumann Y. Langevin D. L. Matson T. B. Mccord V. Mennella E. Miller R. M. Nelson P. D. Nicholson B. Sicardy C. Sotin 《Space Science Reviews》2004,115(1-4):111-168
The Cassini visual and infrared mapping spectrometer (VIMS) investigation is a multidisciplinary study of the Saturnian system. Visual and near-infrared imaging spectroscopy and high-speed spectrophotometry are the observational techniques. The scope of the investigation includes the rings, the surfaces of the icy satellites and Titan, and the atmospheres of Saturn and Titan. In this paper, we will elucidate the major scientific and measurement goals of the investigation, the major characteristics of the Cassini VIMS instrument, the instrument calibration, and operation, and the results of the recent Cassini flybys of Venus and the Earth–Moon system.This revised version was published online in July 2005 with a corrected cover date. 相似文献
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117.
机载红外搜索跟踪系统只能测量目标的方位、俯仰角度信息,而无法直接获取目标的距离信息。因此需通过载机平台的机动运动,提高系统可观测性,从而对目标距离进行解算,为火控系统提供完整的目标运动参数,实现对目标的被动攻击。通过建立红外搜索跟踪系统(IRST)单机运动测距的数学模型,针对伪测距的非线性滤波的有偏特点进行了去偏处理,获得无偏的单机运动测距模型,并通过数字仿真进行算法模型的仿真验证,验证了算法的有效性。 相似文献
118.
尖化前缘高导热材料防热分析 总被引:1,自引:3,他引:1
针对飞行器高超声速飞行时严重的气动加热环境,提出疏导式热防护结构( TPS),为飞行器前缘提供热防护.采用有限元法和有限体积法,分别对在特定工况下飞行的尖化前缘固体域和流体域进行计算,验证了前缘内嵌高导热材料的防热效果,其中来流马赫数为6.5时,头部壁面最高温度下降了13.6%,尾部最低温度升高了16.7%,实现了热流... 相似文献
119.
复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
120.
红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略,有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面,本文提出了更加高效的卷积计算单元,提高了硬件资源的利用率,同时也达到了更高的峰值性能。最终,在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证,系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率,其功耗为2.5 W。 相似文献