多介质大变形流动的MOF-MMALE数值模拟研究

多介质大变形流动数值模拟的关键和难点是在精确追踪物质界面的同时又能够处理好流体的大变形运动.将MOF(moment-of-fluid)界面重构算法与多介质任意Lagrange-Euler方法(MMALE)相耦合,形成MOF-MMALE方法,并应用于多介质大变形流动问题的数值模拟研究.MOF-MMALE方法在传统的ALE方法基础上,允许计算网格边界跨过物质界面,允许存在混合网格,即一个网格内可以存在两种或两种以上物质;在混合网格内,利用MOF界面重构算法来确定物质界面的位置和方向.数值算例表明,MOF-MMALE方法是模拟多介质大变形流动的有效手段,并且具有较好的数值精度和界面分辨率.     

基于背景纹影波前传感技术的气动光学波前重构与校正

背景纹影波前传感(backgroud oriented schlieren based wavefront sensing, BOS-WS) 是利用背景纹影技术测量光学波前二维分布的新型实验手段, 可定量测量光线通过干扰场后产生的光学畸变并给出光程差. 为了利用BOS-WS技术获得光线因气动光学效应产生的畸变信息, 并通过已知畸变信息还原原始图像, 进而探索一种新型的超声速成像制导方法, 本文通过理论分析, 验证了利用背景纹影技术测量光学波前的方法, 探索了利用已知波前信息预测畸变位移场以及利用已知位移场进行波前重构的计算方法. 通过数值模拟比较了一阶梯形积分算法和Southwell方法在波前重构上的误差大小和结果合理性, 并通过误差分析证明了Southwell方法更加精确合理. 通过蜡烛火焰上方流场畸变实验和透镜对波前的扰动实验, 创造性地探索了利用已知光学光程差还原畸变位移场及用其校正畸变图像的方法, 并通过验证性实验证明了校正方法的有效性.     

机载位移传感器故障检测与信号重构

为了避免机载系统故障诊断与重构中单纯增加余度数目所带来的问题,针对电传飞控系统中应用较多的位移传感器,提出了一种基于特征的检测电路、检测方法以及信号重构方案。方案基于位移传感器工作时两次级线圈回路电压和值恒定的特征,实现了对初级、次级回路的一次断线检测,在检测到次级线圈一次断线时,又利用正常工作特征并根据另一次级线圈所获得的信息对断线信号进行重构。分析和测试表明,所提出的位移传感器故障检测以及重构算法仅需增加极少的硬件电路,且检测及重构方法实时性高,在不增加传感器余度数目的条件下,能大大提高系统的可靠性。     

线性传输方程带二次多项式重构的熵格式（英文）

最近几年来,茅德康等发展了一类有限体积格式计算偏微分方程[1,3-4,6-9].该类格式得到比较好的计算结果.在文[8]中王和茅提出一个满足两个守恒律和三个守恒律的熵格式计算线性发展方程,但是该格式是基于线性多项式重构.本文发展了一个基于二次多项式重构满足两个守恒律的熵格式.数值试验表明本文的格式在长时间计算方面优于文[8].     

“探究磁体周围磁场”系列实验的研究与重构

对"探究磁体周围存在磁场"系列实验进行对比研究,总结各实验器材的优缺点.根据对各实验的分析,寻找"磁场"教学的难点,基于学生的认知起点,采用科学方法重构物理实验.对实验进行整合、重构,培养科学思维,揭示磁场分布的物理本质,弥补了原器材存在的不足,达到了一个较理想的实验效果.     

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。      

频域稀疏采样和激光成像方法

激光的单色性和自然图像频谱稀疏且集中在低频区间的特点,使图像频谱稀疏采样成像成为可能.基于小规模激光探测器,引入参考激光,本文提出了频域稀疏采样激光成像方法.介绍了频域稀疏采样激光成像的原理和成像系统结构,推导了激光回波重构复频谱的表达式,给出了重构频谱和复图像的仿真结果并分析了信号参数对重构效果的影响,同时采用相干系数、均方误差和结构相似度来评价其重构效果.规模为256×256的激光回波复图像仿真表明, 5个拼接1/4×1/4规模频域探测器组成的近似十字型稀疏采样结构,在约31.25%(5/16)的频域稀疏采样条件下,仍可获得较好的重构频谱和重构复图像.     

基于图象处理和傅里叶变换的三维多孔介质重构方法

本文基于傅里叶变换的截断高斯场方法的理论,通过从实际多孔介质二维切片的二元化图像中提取孔隙率和自相关函数来构造整个三维多孔结构.模拟结果显示通过傅里叶变换技术得到的随机过程确实满足高斯分布,且构造出的三维多孔结构的统计特性基本与二维切片类似,说明了该技术能够构造出符合要求的三维多孔介质,从而为进一步从孔隙尺度研究其内部传热传质过程奠定了基础.     

基于数据融合的多变量相空间重构方法

针对单变量时间序列和多变量时间序列相空间重构所存在的问题,提出一种新的多变量融合的相空间重构方法. 通过Bayes估计理论,将多变量在同一相空间中进行相点的最优融合,得到了更为理想的融合相空间. 应用所提出的方法对Lorenz系统及耦合Rssler系统进行了多变量融合的相空间重构. 通过多变量重构图与单变量重构图的比较,发现基于数据融合的多变量相空间重构图包含了所有单变量相空间重构图的重要信息,使重构的相空间更加完备,较全面地反映出吸引子的全貌信息. 最后应用该方法对转子油膜涡动故障得到的多变量时间序列 关键词： 多变量时间序列 相空间重构 数据融合 Bayes估计     

激光推进应用中的波前重构仿真研究

分析了Hartmann传感器应用于激光推进中波前畸变测量的可行性,介绍了模式法波前重构原理。利用MATLAB7.0对小孔板进行了仿真。并根据几何光线追迹原理,对设定的畸变波前进行了重构。同时比较了选用不同Zernike模式数的波前重构结果以及选用不同采样率小孔板的波前重构结果。仿真结果表明:Hartmann传感器对推进应用中大口径光斑的波阵面测量是可行的。