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1.
ADI方法求解完全跨声速非定常小扰动方程 总被引:1,自引:1,他引:0
本文修改了Whitlow的ADI格式,以便求解另一变形的完全跨声速小扰动方程。本文给出的NACA64A006和NACA0012翼型的非定常跨声速流动的计算结果与其它数值结果和实验结果的比较表明本文格式是合理的且便于实际应用的。 相似文献
2.
3.
为提高卫星ATM(异步传递方式)网络星上缓存资源的利用率,针对利用上层协议重传的非实时数据业务,采用跨层设计方法提出了一种缓存管理优化方案—错误信元尾丢弃(ECTD)。它把信道误码引起的错误信元及后续的属于同一协议数据单元的无效信元丢弃。以早分组丢弃为基础,进一步建立了采用ECTD和不采用ECTD的分析有效吞吐量的数学模型。数值分析结果表明,ECTD具有优化缓存管理、提高有效吞吐量的作用,而且信元错误率和协议数据单元的长度越大,ECTD对有效吞吐量的改善就越明显。 相似文献
4.
跨声速开槽壁超临界翼型洞壁干扰的N—S方程模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
本文采用二维可压缩非定常N-S方程模拟了带有上下开槽壁的跨声速二维管风洞中超临界翼型绕流的流场。网格生成中内层采用解双曲型偏微分方程,外层采用代数生成法。开槽壁采用只有压力梯度没有顶板运动的Couette流动的解析解近似。推导出槽间流动与开闭比的三次方关系。上下壁边界层可由无滑移条件直接模拟,也可用平板边界层近似。本文对驻室压力作了几种近似处理,结果表明,所给N-S方程的边界条件与风洞实验多接近一 相似文献
5.
吸取激波捕获和激波拟合两种方法各自的优点,发展了一种求解有激波的跨声速流场的方法,并对回转叶栅中定常跨声速流场做了计算。计算中,通过捕获法确定初始激波位置,然后经反复修正,拟合出确定的流场通道激波。计算表明,这种方法可自动获得清晰的激波,流场中气流各参数分布合理。这一方法可适用于复杂边界和不同进口M数,计算时间仅比势函数方法多一倍左右。 相似文献
6.
提出了一种计算高速风洞支架系统对飞行器模型纵向气动力干扰量的数值计算方法 ,从跨声速全位势积分方程出发 ,编制了适用于飞行器全机模型及其带支架情况下的跨声速绕流计算程序。通过对双垂尾模型和GBM 0 3模型两个算例的计算 ,讨论了尾支撑位置及其几何外形参数对模型气动力的影响 ,并对GBM 0 3模型带短支杆情况下的纵向实验结果进行了修正。表明该方法对于分析研究风洞模型支架干扰问题并进行支架干扰修正是可行的、有效的 ,可以作为选择尾支撑位置及其几何外形参数和对跨声速风洞纵向实验结果进行支架干扰修正的工具。 相似文献
7.
高压捕获翼是一种可以在高超声速条件下同时获得高升阻比、高容积率和高升力系数的新型布局概念。为初步分析该类新型布局的宽速域气动特性,以一种圆锥-圆台体组合高压捕获翼原理性构型为计算模型,以典型跨声速条件(马赫数0.92、0°攻角)为计算工况,进行了计算和分析。流场分析结果表明,在跨声速流动条件下,机体与高压捕获翼之间存在比较强烈的气动干扰,且干扰的强烈程度与高压捕获翼-机体间的垂向距离大小直接相关。与不带捕获翼的参考构型相比,增加捕获翼会导致机体尾部分离区范围增大,并在机体与捕获翼之间的开放通道内形成类似于变截面收缩管的流动,致使沿流向方向出现了明显的激波串,进而导致捕获翼下表面壁面压力出现较为明显的波动。同时,由于机体和捕获翼间的垂直距离沿展向方向逐渐增加,导致该波动在对称面附近最为剧烈,然后随展向位置逐渐增加,压力波动逐渐减弱。 相似文献
8.
由于在复杂FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)设计中存在跨时钟域,通常会产生亚稳态现象.为有效地预防和解决该问题,分析FPGA设计中亚稳态的产生机理及其对数字信号处理系统的影响.根据不同的信号同步类型,针对单比特电平信号、脉冲信号和边沿信号,分别给出基于触发器级联的跨时钟域信号同步方法;针对并行信号,提出基于异步FIFO (First In First Out,先进先出队列)和握手协议的跨时钟域同步方法;并通过仿真手段分析信号同步方法的有效性及其适用范围.结果表明:这些方法能够正确有效地完成跨时钟域信号同步,预防可能出现的亚稳态问题,从而提高复杂FPGA设计的可靠性和稳定性. 相似文献
9.
跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。 相似文献
10.