Fast prediction of aerodynamic noise induced by the flow around a cylinder based on deep neural network

Accurate and fast prediction of aerodynamic noise has always been a research hotspot in fluid mechanics and aeroacoustics. The conventional prediction methods based on numerical simulation often demand huge computational resources, which are difficult to balance between accuracy and efficiency. Here, we present a data-driven deep neural network (DNN) method to realize fast aerodynamic noise prediction while maintaining accuracy. The proposed deep learning method can predict the spatial distributions of aerodynamic noise information under different working conditions. Based on the large eddy simulation turbulence model and the Ffowcs Williams-Hawkings acoustic analogy theory, a dataset composed of 1216 samples is established. With reference to the deep learning method, a DNN framework is proposed to map the relationship between spatial coordinates, inlet velocity and overall sound pressure level. The root-mean-square-errors of prediction are below 0.82 dB in the test dataset, and the directivity of aerodynamic noise predicted by the DNN framework are basically consistent with the numerical simulation. This work paves a novel way for fast prediction of aerodynamic noise with high accuracy and has application potential in acoustic field prediction.     

概率有限自动机的代数性质

研究了概率有限自动机的同态(弱同态)、有效划分等代数性质.首先,提出了完全的、不可约的概率有限自动机,概率有限自动机的并积等概念.然后,讨论了两个概率有限自动机的级联积、圈积、并积的有效划分与其因子的有效划分之间的关系,证明了在一定条件下两个概率有限自动机的级联积(并积)的商概率有限自动机与其因子的商概率有限自动机的级联积(并积)是相等的.最后,得到了概率有限自动机的极大有效划分的一个刻画.     

直觉模糊变换半群的积与覆盖关系

提出了直觉模糊变换半群的(全)直积,圈积,直觉模糊变换半群的覆盖的定义,利用代数的手段讨论了直觉模糊变换半群的积的结合性质,研究了直觉模糊变换半群的积的覆盖关系.     

HDP-HSMM的磨削声发射砂轮钝化状态识别*

在高精度金属材料磨削加工中,刀具即砂轮的状态对加工效率和加工质量具有重要的影响。钝化程度较高的砂轮不适于加工精密工件,需提前预警并修整更换砂轮。该文提出一种通过磨削声发射信号来检测砂轮钝化状态的方法。首先,对于采集到的信号进行小波软阈值降噪。然后,将其分割成多个有重叠的帧,并提取每帧信号的8个特征组成声发射数据集。最后,通过分层Dirichlet过程-隐半马尔可夫模型来建立声发射数据集和不同的砂轮钝化状态之间的非线性关系,旨在识别砂轮钝化状态。结果表明,上述检测方法能有效识别砂轮的不同钝化状态并能对整个加工过程中的砂轮钝化程度进行自动划分,其在测试数据集上的准确率达到93.7%,可以为实际工业应用提供理论指导。     

双极模糊有限状态机的代数刻画

利用双极模糊集的定义,提出了完全的,循环的,强连通的,可恢复的双极模糊有限状态机,双极模糊有限状态机的子机的概念。讨论了双极模糊有限状态机在同态作用下的一些性质,刻画了强连通的与可恢复的双极模糊有限状态机的性质。     

粗糙有限状态机的可恢复性与连通性

利用代数的方法研究了粗糙有限状态机的可恢复性与连通性,通过前驱与后继的关系,给出了粗糙有限状态机的可恢复性、连通性与可分离性的一些刻画,讨论了粗糙有限状态机的一些基本性质.     

模糊有限状态机笛卡尔合成的一些结果

讨论了模糊有限状态机的笛卡尔合成的一些性质,得到了模糊有限状态机的笛卡尔合成在强同构意义下满足交换律,结合律,讨论了模糊有限状态机的笛卡尔合成与其因子在子系统(强子系统),自由子集,基等方面的相似的结构性质,给出了模糊有限状态机的笛卡尔合成的准素子机分解,证明了模糊有限状态机的笛卡尔合成的容许关系的投影是其因子的容许关系.     

Improving the performance of acoustic invisibility with multilayer structure based on scattering analysis

In this paper, acoustic scattering from the system comprised of a cloaked object and the multilayer cloak with only one single pair of isotropic media is analyzed with a recursive numerical method. The designed acoustic parameters of the isotropic cloak media are assumed to be single-negative, and the resulting cloak can reduce acoustic scattering from an acoustic sensor while allowing it to receive external information. Several factors that may influence the performance of the cloak, including the number of layers and the acoustic dissipation of the medium are fully analyzed. Furthermore, the possibility of achieving acoustic invisibility with positive acoustic parameters is proposed by searching the optimum value in the parameter space and minimizing the scattering cross-section.     

介质阻挡放电蜂窝斑图形成过程的光谱研究

采用光谱法, 研究了氩气/空气混合气体介质阻挡放电中蜂窝斑图形成过程中等离子体参量的变化。实验发现,随着电压的增加,放电经历六边形点阵斑图及疏密点同心圆环斑图后,形成了蜂窝斑图。利用氮分子第二正带系(C3Π_u→B3Π_g)的发射谱线、氩原子763.26 nm(2P₆→1S₅)与772.13 nm(2P₂→1S₃)两条谱线强度比法和氩原子696.57 nm(2P₂→1S₅)谱线的展宽,分别研究了上述三种斑图的分子振动温度、电子激发温度和电子密度。结果发现：蜂窝斑图的分子振动温度和电子激发温度均高于六边形点阵斑图相应的温度,但其电子密度却比后者的电子密度低。实验还通过电容法,测量了放电斑图的放电功率,发现蜂窝斑图的放电功率远远高于六边形点阵斑图的放电功率。工作结果对于研究介质阻挡放电自组织斑图的形成机制具有重要意义。     

单向纤维增强复合板弹性常数的反演方法研究

利用小波变换和人工神经网络技术,对激光激发单向纤维增强复合板产生的兰姆波信号进行分析,进而反演出单向纤维增强复合板的弹性常数。对小波变换和神经网络算法加以优化以提高反演结果的准确性,并分别对纤维方向和垂直于纤维方向的实验波形进行弹性常数的反演,两个方向的反演结果十分吻合。研究表明,利用该方法可直接从激光激发兰姆波的瞬态实验波形中反演出复合板的弹性常数,既不用事先知道兰姆波各模式传播的群速度,也不必采用传统的最小二乘法拟合色散曲线来反演弹性常数。